Einführung in die Datenmodellierung Interview Fragen und Antworten
Wenn Sie also endlich Ihren Traumjob in der Datenmodellierung gefunden haben, sich aber fragen, wie Sie das Datenmodellierungsinterview knacken können und welche Fragen möglicherweise im Zusammenhang mit dem Datenmodellierungsinterview stehen. Jedes Interview ist anders und der Umfang eines Jobs ist auch anders. In Anbetracht dessen haben wir die häufigsten Fragen und Antworten zu Datenmodellierungsinterviews zusammengestellt, um Ihnen den Erfolg Ihres Interviews zu erleichtern.
Im Folgenden finden Sie wichtige Fragen zu Datenmodellierungsinterviews, die in einem Interview gestellt werden
1. Was verstehen Sie unter dem Begriff 'Datenmodellierung'?
Antworten:
Ein Datenmodell ist eine Darstellung von logischen Datenmodellwerkzeugen und physischen Datenmodellen, dh Geschäftsanforderungen und Datenbankobjekten, die für eine Datenbank jeweils erforderlich sind und für die Kommunikation und Darstellung der Datenbankobjekte und Geschäftsanforderungen von großer Bedeutung sind. Der Vorschlag, durch den Datenmodelle erstellt werden, wird als Datenmodellierung bezeichnet.
2. Was sind die verschiedenen Arten von Datenmodellen?
Antworten:
Wir haben drei verschiedene Arten von Datenmodellen. Sie sind
Konzeptionelles Datenmodell: Es werden nur Entitätsnamen und Entitätsbeziehungen dargestellt.
Logisches Datenmodell: Es werden Attribute, Entitätsnamen, Primärschlüssel, Entitätsbeziehungen und Fremdschlüssel in jeder Entität dargestellt.
Physikalisches Datenmodell: Es zeigt uns Primärschlüssel, Fremdschlüssel, Spaltennamen, Spaltendatentypen und Tabellennamen. Dies hilft uns im Allgemeinen zu verstehen, wie das Modell tatsächlich in der Datenbank implementiert wird.
Der Grad der Komplexität oder Schwierigkeit und der Details steigt von konzeptionellem Datenmodell zu physikalischem Datenmodell. Auf der anderen Seite zeigt das konzeptionelle Datenmodell ein sehr einfaches, hohes Designniveau, während das physikalische Datenmodell eine sehr detaillierte Sicht auf das Design bietet.
3. Was sind die wichtigen Arten von Beziehungen in einem Datenmodell und erklären Sie diese?
Antworten:
In einem Datenmodell gibt es drei Arten von Beziehungen. Sie sind
Im Allgemeinen haben wir in einem Datenmodell übergeordnete und untergeordnete Tabellen. Und beide sind durch eine Beziehungslinie verbunden.
Wenn das Vorhandensein einer Entität oder Zeile in einer untergeordneten Tabelle von einer Zeile oder Entität in einer übergeordneten Tabelle abhängt, wird die Beziehung durch eine dicke Linie dargestellt, indem diese beiden Tabellen verbunden werden. Dies wird als Identifizierungsbeziehung bezeichnet.
Wenn die Primärschlüsselattribute des übergeordneten Elements nicht zu Primärschlüsselattributen des untergeordneten Elements werden sollen, wird die Beziehung durch Verbinden dieser beiden Tabellen durch gepunktete Linien dargestellt. Dies wird als nicht identifizierende Beziehung bezeichnet.
Der Primärschlüssel der Tabelle ist mit der eigenständigen Spalte in derselben Tabelle verbunden, die als rekursive Beziehung bezeichnet wird.
4. Was ist ein Ersatzschlüssel?
Antworten:
In der Praxis wird ein numerisches Attribut durch einen Primärschlüssel erzwungen, der als Ersatzschlüssel bezeichnet wird. Dieser Schlüssel ist ein Ersatz für natürliche Schlüssel. Statt eines Primärschlüssels oder zusammengesetzten Primärschlüssels erstellen die Datenmodellierer diesen Schlüssel. Dies ist sehr nützlich, um einen Datensatz zu identifizieren, SQL-Abfragesoftware zu erstellen und eine gute Leistung zu erzielen.
5. Was ist Forward Engineering und Reverse Engineering in einem Datenmodell?
Antworten:
Forward Engineering ist ein Prozess, mit dem DDL-Skripts (Data Definition Language) aus dem Datenmodell generiert werden. Datenmodellierungstools verfügen über einige Optionen zum Erstellen von DDL-Skripten durch Koppeln oder Verbinden mit mehreren Datenbanken. Mithilfe dieser Skripte können Datenbanken erstellt werden.
Reverse Engineering ist ein Prozess, mit dem Datenmodelle aus Datenbanken oder Skripten erstellt werden. Datenmodellierungstools verfügen über einige Optionen zur Verbindung mit der Datenbank, über die eine Datenbank in ein Datenmodell zurückentwickelt werden kann.
6. Was ist ein logisches Datenmodell, eine logische Datenmodellierung, ein physikalisches Datenmodell und eine physikalische Datenmodellierung?
Antworten:
Ein logisches Datenmodell ist der Typ eines Datenmodells, in dem die Geschäftsanforderungen angezeigt werden, die sich ganz oder teilweise auf eine Organisation beziehen. Dies ist die eigentliche Implementierung und Erweiterung eines konzeptionellen Datenmodells. Sie enthalten Attribute, Entität, Supertyp, Alternativschlüssel, Primärschlüssel, Regel, Beziehung, Eingabe des Inversionsschlüssels usw. Der Ansatz, mit dem logische Datenmodelle erstellt werden, wird als logische Datenmodellierung bezeichnet.
Das physikalische Datenmodell enthält alle wesentlichen Tabellen, Beziehungen und Datenbankeigenschaften für die Implementierung von Datenbanken. Physischer Speicher, Indizierungsstrategie und Leistung sind wesentliche Parameter eines physikalischen Modells. Das wichtige Objekt in einer Datenbank ist eine Tabelle, die Zeilen und Spalten enthält. Der Ansatz, mit dem physikalische Datenmodelle erstellt werden, wird als physikalische Datenmodellierung bezeichnet.
7. Was ist der Hauptunterschied zwischen dem Schneeflockenschema und dem Sternflockenschema?
Antworten:
Schneeflockenschema: Es ist dem Sternschema sehr ähnlich, aber in dieser Dimension liegen die Tabellen in der dritten Normalform (NF) vor, sodass wir sie in mehrere Dimensionstabellen aufteilen können. Und diese Tabellen sind durch eine Fremdschlüssel-Primärschlüssel-Beziehung verbunden.
Sternflockenschema: Im Sternflockenschema geben wir nur die erforderlichen oder nützlichen Fakten an und geben auch alle Primärschlüssel der Maßtabellen und der Faktentabelle an. Die Hauptfunktion der Faktentabelle ist die Integration ihres Schlüssels für alle dimensionalen Tabellen. In diesem Schema haben Maßtabellen normalerweise keine BCNF-Form (Boyce-Codd-Normalform).
8. Beschreiben Sie Data Sparsity und wie wirkt es sich auf die Aggregation aus?
Antworten:
Dieser Begriff gibt an, wie viele Daten für eine bestimmte Dimension oder Entität des Modells verfügbar sind. Dies wirkt sich auf die Aggregation aus, die davon abhängt, wie tief die Verbindung von Elementen der dünnen Dimension erfolgt. Wenn das Zusammenführen sehr umfangreich ist und diese Kombinationen leer sind oder keinerlei Daten enthalten, wäre es nutzlos, Speicherplatz zum Speichern dieser Aggregationen zu generieren, und die Datenbank wird ebenfalls riesig.
9. Subtyp-Entität und Supertyp-Entität beschreiben?
Antworten:
Eine Entität kann in mehrere Unterentitäten unterteilt oder aufgeteilt und nach bestimmten Merkmalen gruppiert werden. Jede Unterentität hat Attribute, die für diese Entität relevant sind. Diese Entitäten werden als Subtyp-Entitäten bezeichnet. Die Attribute, die jeder Entität gemeinsam sind, werden einer übergeordneten Entität zugeordnet, die als übergeordnete Entität bezeichnet wird.
10. Was sind relationale Datenmodellierung, konzeptionelles Datenmodell und konzeptionelle Datenmodellierung?
Antworten:
Relationale Datenmodellierung ist die visuelle Darstellung von Objekten in einer relationalen Datenbank, die normalerweise normalisiert wird. Die Tabelle enthält Zeilen und Spalten.
Das konzeptionelle Datenmodell enthält alle wichtigen Beziehungen und Entitäten, die keine detaillierten Informationen zu Attributen enthalten und zu Beginn der Planungsphase sehr häufig verwendet werden. Datenmodellierer erstellen dieses Datenmodell und übergeben es zur Überprüfung an das Funktionsteam. Der Ansatz, mit dem konzeptionelle Datenmodelle erstellt werden, wird als konzeptionelle Datenmodellierung bezeichnet.
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Dies war ein Leitfaden für die Liste der Fragen und Antworten zu Datenmodellierungsinterviews, damit der Kandidat diese Fragen zu Datenmodellierungsinterviews leicht durchgreifen kann. Weitere Informationen finden Sie auch in den folgenden Artikeln
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