本资料汇集了ETL工程师职位的经典面试问题，涵盖数据处理、数据库操作及SQL知识等方面，旨在帮助应聘者准备面试，提升技术交流能力。
1. 数据准备区是指在数据仓库或大数据处理环境中用于存储清洗、转换后待导入目标数据库的数据的区域。在此区域内可以使用多种类型的数据结构来满足不同的需求：
- **关系型表**：适用于需要进行复杂查询操作的情况，支持SQL语言进行高效的操作。
- **平面文件/CSV格式**：当数据量较小且不需要复杂的索引时采用，便于传输和存储。
2. 异构数据源中的数据抽取技术主要关注如何从不同平台（如数据库、Excel表格等）获取信息并将其转换为一致的结构。这通常包括使用中间件或API来连接不同的系统，并通过映射规则将原始格式的数据转化为目标系统的标准形式。
3. 数据质量检查主要包括以下四大类：
- **完整性**：确保数据集中的所有记录都有完整的值。
- **一致性**：保证同一字段在不同时间点上的取值保持一致，避免重复或矛盾的信息出现。
- **准确性**：通过与权威来源对比来验证信息的正确性。
- **时效性**：确认收集到的数据是最新的。
4. 数据仓库中的表通常包括事实表和维度表两大基本类型。为了维护引用完整性，在加载时应首先填充维度表，之后再更新事实表以关联相应的键值。
5. ETL（抽取、转换、装载）过程包含四个主要步骤：从原始数据源中获取信息；根据业务规则对这些资料进行必要的修改和整理工作；创建新的目标数据库结构或表格架构用于存储结果集；最后将处理后的数据加载到最终的目的地系统内。
6. 采用ODBC（开放式数据库连接）接口直接访问ERP系统的数据库是一个不错的选择，因为它提供了与多种不同类型的后台管理系统通信的能力。通过这种方式可以实现高效的数据抽取操作而无需依赖于特定的应用程序或中间件服务的支持。
7. 使用ODBC链接相比直接的SQL查询具有更高的灵活性和兼容性；然而，在处理大量数据时可能会遇到性能瓶颈问题。反之，建立数据库连接则能提供更快速且高效的访问方式，但要求源端与目标库之间保持良好的网络环境以及稳定的数据交换协议支持。
8. 代理键是一种在维度表中用来唯一标识每个记录的替代主键，它通常是一个自增整数序列号而非实际业务意义较强的值。当需要替换原有的自然键时，通过创建一个新的代理字段并将其赋给原有实体对象即可实现这一转换过程。
9. 缓慢变化维是指那些在一段时间内属性会发生变动但标识符保持不变的维度表数据项。处理这类情况的方法大致有三种：添加新的历史记录；更新现有行以反映最新的状态信息；或者同时维护旧版本和新版本的数据条目以便追溯查询使用。
10. 实现增量抽取的关键在于识别出哪些部分是新增或修改过的，然后仅对这些变化进行操作即可。常见的方法包括时间戳对比、变更日志跟踪以及触发器监控等策略。
12. ETL工具通常由数据源连接管理模块、转换规则定义界面和调度执行引擎构成；在工作流设计时常用的组件可能涵盖过滤条件设定、字段映射配置及聚合计算逻辑等方面。
13. 在过去的工作经历中，我倾向于采用分层架构模式来组织ETL流程。这不仅简化了复杂度而且利于团队成员间的协作开发任务。
5星
