WorksheetsDimension Modeling
Total questions: 20
Worksheet time: 7mins
Phát biểu nào sau đây là sai
Lược đồ sao không chuẩn hóa
Tổng số khóa ngoại của lược đồ sao ít hơn của lược đồ bông tuyết
Truy vấn lược đồ sao phức tạp hơn truy vấn lược đồ bông tuyết
Mức độ dự phòng dữ liệu của lược đồ sao cao hơn của lược đồ bông tuyết
Đâu là ưu điểm của SCD Type 2 ?
Thuộc tính sẽ có cờ để biết giá trị dữ liệu có đang còn sử dụng hay không
Giá trị lịch sử của thuộc tính vẫn được giữ lại
Cả hai đáp án đều đúng
Cả hai đáp án đều sai
SCD Type 2 giúp hỗ trợ trong việc xử lý sự thay đổi nhanh chóng của dữ liệu trong bảng Dimension
Đúng
Sai
Cần xem xét điều gì khi một bảng Dimensions có dữ liệu quá lớn ?
Xem xét việc thực hiện Snowflaking cho lược đồ
Xem xét tốc độ thay đổi dữ liệu của bảng
Xem xét các trường hợp đa phân cấp trong bảng
Tất cả đều đúng
Khi nào cần thiết sử dụng family of stars ?
Khi doanh nghiệp cần theo dõi nhiều số liệu trong nhiều quy trình khác nhau
Khi thuộc tính của bảng Fact quá nhiều, cần phải tối ưu hóa
Khi bảng Conforming Dimension có quá nhiều
Khi doanh nghiệp cần theo dõi các thông tin của doanh nghiệp khác
Family of stars là gì ?
Là một tập hợp các bảng Fact liên kết với nhau qua khóa chính
Là một tập hợp các lược đồ Star
Là một lược đồ Starschema trong đó không có bảng Conforming Dimension
Tất cả đều đúng
Phương pháp nào dưới đây có thể dùng để tạo ra một Snowflake schema?
Chỉ chuẩn hóa một phần một số bảng Dimension, giữ nguyên các bảng khác
Chuẩn hóa mọi bảng Dimension liên quan đến bảng Fact cần giảm thiểu dữ liệu
Chuẩn hóa một phần của tất cả các bảng Dimension
Tất cả đều đúng
Doanh nghiệp sử dụng Family of Stars để theo dõi các chỉ số quan trọng ở các bước khác nhau trong chuỗi giá trị
Đúng
Sai
Đâu là nhược điểm của SCD Type 1?
Dễ tạo ra sự dư thừa trong dữ liệu
Giá trị lịch sử của thuộc tính thay đổi sẽ không được lưu lại
Khóa của dòng dữ liệu sẽ không được cập nhật
Chỉ có thể thay đổi 1 lần trong các dòng dữ liệu
Junk Dimensions là gì?
Một số thông tin không cần thiết nhưng vẫn được đem vào bảng Dimension
Một bảng Dimension không có ý nghĩa
Các thuộc tính có giá trị phức trong bảng Dimension
Các thuộc tính có tính nguyên tố trong bảng Dimension
Snowflake Schema là gì?
Dimension trong lược đồ được tách thành các Dimension độc lập dựa trên các cấp độ của hệ thống phân cấp
Lược đồ chứa nhiều bảng Fact sử dụng chung một số bảng Dimension
Lược đồ gồm 1 bảng Fact nằm ở trung tâm và được bao quanh bởi những bảng Dimension
Dạng mở rộng của lược đồ hình sao bằng các bổ sung các Dimension phụ
Đâu là lợi thế của việc sử dụng mô hình Snowflake?
Tăng hiệu quả truy suất
Tiết kiệm không gian lưu trữ
Dễ dàng duyệt các dimensions
Thiết kế dễ hiểu và dễ tiếp cận
Bảng Conforming Dimension là gì?
1 bảng dimension bao gồm các thuộc tính không thuộc bảng fact hoặc bất cứ bảng dimension hiện có nào
1 bảng tóm tắt được tính toán trước để tăng hiệu quả truy suất
1 bảng dimension được thiết kế theo nhu cầu truy suất của người dùng
1 bảng dimension được chia sẻ cho nhiều lược đồ Star
Aggregate Fact Tables là bảng Fact độc lập với bảng Fact ban đầu
Đúng
Sai
Khi thực hiện tổng hợp dữ liệu theo bảng Aggregate, chúng ta cần chú ý điều gì
Đảm bảo rằng độ thưa thớt trong bảng Fact là 10% thì không nên duy trì Aggregate ở mức đó
Đảm bảo rằng cần phải tổng hợp theo nhiều chiều
Cần chú ý nếu số lượng hàng của Dimension quá ít
Cần tạo một khối OLAP khác
Khi nào nên sử dụng bảng Aggregate với một bảng Fact?
Khi cảm thấy dữ liệu cần được tổng hợp nhiều hơn
Khi số lượng hàng trong bảng tổng hợp chỉ bằng 10% so với bảng Fact
Khi số lượng lượng dữ liệu trong bảng Fact quá lớn và cần câu truy vấn đạt hiệu suất tốt hơn
Khi nhận được sự yêu cầu từ phía doanh nghiệp
Thế nào là một Large Dimension
Có tính phân cấp
Số lượng lớn các cột và dòng Có tính phân cấp
Số lượng lớn các cột và dòng
Số lượng lớn các cột hoặc dòng
Có bao nhiêu cách xử lý SCD
3
5
6
7
Dimension thay đổi nhanh hay chậm?
Nhanh
Chậm
Tùy trường hợp
Không thay đổi
Câu nào sau đây là tổng hợp hai chiều
Tất cả các sản phẩm theo tháng và theo từng cửa hàng
Tất cả các sản phẩm của tất cả các cửa hàng theo năm
Từng sản phẩm theo cửa hàng
Khu vực theo tháng và theo sản phẩm
