Ecco le domande dell'intervista sulla modellazione dei dati per i candidati più freschi ed esperti.
1) Cos'è la modellazione dei dati?
La modellazione dei dati è il processo di creazione di un modello per i dati da memorizzare in un database. È una rappresentazione concettuale degli oggetti dati, dell'associazione tra diversi oggetti dati e delle regole.
2) Spiegare vari tipi di modelli di dati
Esistono principalmente tre diversi tipi di modelli di dati:
Concettuale: il modello di dati concettuale definisce cosa dovrebbe contenere il sistema. Questo modello viene in genere creato dagli stakeholder aziendali e dagli architetti dei dati. Lo scopo è organizzare, definire e definire concetti e regole aziendali.
Logico: definisce come il sistema deve essere implementato indipendentemente dal DBMS. Questo modello viene in genere creato da architetti di dati e analisti aziendali. Lo scopo è sviluppare una mappa tecnica di regole e strutture dati.
Fisico: questo modello di dati descrive come il sistema verrà implementato utilizzando un sistema DBMS specifico. Questo modello viene in genere creato da DBA e sviluppatori. Lo scopo è l'effettiva implementazione del database.
3) Spiegare la tabella dei fatti e dei fatti
Il fatto rappresenta dati quantitativi. Ad esempio, l'importo netto dovuto. Una tabella dei fatti contiene dati numerici e chiavi esterne da tabelle dimensionali.
4) Elenca i vari schemi di progettazione nella modellazione dei dati
Esistono due diversi tipi di schemi di schemi di modellazione dei dati: 1) Schema a stella e 2) Schema a fiocco di neve
5) Quando dovresti considerare la denormalizzazione?
La denormalizzazione viene utilizzata quando la tabella è molto coinvolta durante il recupero dei dati. Viene utilizzato per costruire un data warehouse.
6) Spiegare dimensione e attributo
Le dimensioni rappresentano dati qualitativi. Ad esempio, prodotto, classe, piano, ecc. Una tabella delle dimensioni ha attributi testuali o descrittivi. Ad esempio, la categoria del prodotto e il nome del prodotto sono due attributi della tabella delle dimensioni del prodotto.
7) Qual è il fatto meno fatto?
Fatto meno fatto è una tabella che non misura i fatti. Contiene solo le chiavi delle dimensioni.
8) Cos'è l'analisi in memoria?
L'analisi in memoria è un processo di memorizzazione nella cache del database nella RAM.
9) Qual è la differenza tra OLTP e OLAP?
| OLTP | OLAP |
| OLTP è un sistema transazionale online. | OLAP è un processo di analisi e recupero dati online. |
| È caratterizzato da un gran numero di brevi transazioni online. | È caratterizzato da un grande volume di dati. |
| OLTP utilizza DBMS tradizionali. | OLAP utilizza un data warehouse. |
| Le tabelle nel database OLTP vengono normalizzate. | Le tabelle in OLAP non sono normalizzate. |
| Il suo tempo di risposta è in un millisecondo. | Il suo tempo di risposta è da secondi a minuti. |
| OLTP è progettato per operazioni aziendali in tempo reale. | OLAP è progettato per l'analisi delle misure aziendali per categoria e attributi. |
10) Cos'è la tabella?
La raccolta di righe e colonne viene chiamata tabella. Ogni colonna ha un tipo di dati. La tabella contiene i dati correlati in un formato tabulare.
11) Cos'è la colonna?
La colonna o il campo è una disposizione verticale di dati che contengono informazioni correlate.
12) Definire la scarsità dei dati
La scarsità dei dati è un termine usato per indicare la quantità di dati disponibili per entità / dimensione del modello.
13) Cos'è la chiave primaria composita?
La chiave primaria composita si riferisce al caso in cui più di una colonna della tabella viene utilizzata come parte della chiave primaria.
14) Cos'è la chiave primaria?
La chiave primaria è una colonna o un gruppo di colonne che identificano in modo diseguale ogni singola riga della tabella. Il valore della chiave primaria non deve essere nullo. Ogni tabella deve contenere una chiave primaria.
15) Spiegare la chiave esterna
La chiave esterna è un gruppo di attributi che viene utilizzato per collegare la tabella padre e figlia. Il valore della colonna della chiave esterna, che è disponibile nella tabella figlia, è riferito al valore della chiave primaria nella tabella genitore.
16) Cosa sono i metadati?
I metadati descrivono i dati sui dati. Mostra quale tipo di dati è effettivamente archiviato nel sistema di database.
17) Cos'è il data mart?
Un data mart è una versione ridotta di un data warehouse ed è progettato per essere utilizzato da un reparto, un'unità o un insieme di utenti specifici in un'organizzazione. Ad esempio, marketing, vendite, risorse umane o finanza.
18) Cos'è OLTP?
L'elaborazione delle transazioni online, brevemente nota come OLTP, supporta applicazioni orientate alle transazioni in un'architettura a 3 livelli. OLTP amministra la transazione quotidiana della società o dell'organizzazione.
19) Quali sono gli esempi del sistema OLTP?
Esempi di sistema OLTP sono:
- Invio di un messaggio di testo
- Aggiungi un libro al carrello
- Prenotazione di biglietti aerei online
- Banca online
- Inserimento ordini
20) Cos'è il vincolo di controllo?
Il vincolo di controllo viene utilizzato per verificare un intervallo di valori in una colonna.
21) Elencare i tipi di normalizzazione?
I tipi di normalizzazione sono: 1) prima forma normale, 2) seconda forma normale, 3) terza forma normale, 4) quarta boyce-codd e 5) quinta forma normale.
22) Che cos'è l'ingegneria avanzata dei dati?
Forward engineering è un termine tecnico utilizzato per descrivere il processo di traduzione automatica di un modello logico in un attrezzo fisico.
23) Cos'è il PDAP?
È un cubo di dati che memorizza i dati come riepilogo. Aiuta l'utente ad analizzare rapidamente i dati. I dati in PDAP vengono archiviati in modo che il reporting possa essere eseguito con facilità.
24) Spiegare la progettazione del database dello schema dei fiocchi di neve
Uno schema a fiocco di neve è una disposizione di una tabella delle dimensioni e di una tabella dei fatti. In genere, entrambe le tabelle sono ulteriormente suddivise in più tabelle delle dimensioni.
25) Spiegare il servizio di analisi
Il servizio di analisi offre una visualizzazione combinata dei dati utilizzati nel data mining o OLAP.
26) Cos'è l'algoritmo di clustering di sequenze?
L'algoritmo di clustering delle sequenze raccoglie percorsi simili o correlati tra loro e sequenze di dati con eventi.
27) Cosa sono i dati discreti e continui?
I dati discreti sono dati finiti o dati definiti. Ad esempio, sesso, numeri di telefono. I dati continui sono dati che cambiano in modo continuo e ordinato. Ad esempio, l'età.
28) Qual è l'algoritmo delle serie temporali?
L'algoritmo delle serie temporali è un metodo per prevedere i valori continui dei dati nella tabella. Ad esempio, le prestazioni di un dipendente possono prevedere il profitto o l'influenza.
29) Cos'è la Business Intelligence?
BI (Business Intelligence) è un insieme di processi, architetture e tecnologie che convertono i dati grezzi in informazioni significative che guidano azioni di business redditizie. È una suite di software e servizi per trasformare i dati in intelligenza e conoscenza utilizzabili.
30) Cos'è l'indice bitmap?
Gli indici bitmap sono un tipo speciale di indice di database che utilizza bitmap (matrici di bit) per rispondere alle query eseguendo operazioni bit per bit.
31) Spiegare in dettaglio il data warehousing
Il data warehousing è un processo per la raccolta e la gestione dei dati da varie fonti. Fornisce informazioni significative sull'azienda. Il data warehousing viene generalmente utilizzato per connettere e analizzare i dati da fonti eterogenee. È il cuore del sistema BI, creato per l'analisi e il reporting dei dati.
32) Cos'è la dimensione spazzatura?
La dimensione spazzatura combina due o più cardinalità correlate in una dimensione. Di solito sono valori booleani o flag.
33) Spiegare lo schema dei dati
Data Scheme è una rappresentazione schematica che illustra le relazioni e le strutture dei dati.
34) Spiegare la frequenza della raccolta dei dati
La frequenza di raccolta dei dati è la velocità con cui raccogliere i dati. Passa anche attraverso varie fasi. Queste fasi sono: 1) estrazione da varie fonti, 3) trasformazione, 4) pulizia e 5) conservazione.
35) Cos'è la cardinalità del database?
La cardinalità è un attributo numerico della relazione tra due entità o insiemi di entità.
36) Quali sono i diversi tipi di relazioni cardinali?
Diversi tipi di relazioni cardinali chiave sono:
- Rapporti uno-a-uno
- Relazioni uno-a-molti
- Relazioni molti a uno
- Relazioni molti a molti
37) Definisci il fattore critico di successo ed elenca i suoi quattro tipi
Il fattore critico di successo è un risultato favorevole di qualsiasi attività necessaria all'organizzazione per raggiungere il suo obiettivo.
Quattro tipi di fattori critici di successo sono:
- CSF del settore
- CSF strategici
- CSF ambientali
- CSF temporali
38) Cos'è il data mining?
Il data mining è un'abilità multidisciplinare che utilizza machine learning, statistiche, intelligenza artificiale e tecnologia di database. Si tratta di scoprire relazioni insospettate / precedentemente sconosciute tra i dati.
39) Qual è la differenza tra lo schema Star e lo schema Snowflake?
| Schema a stella | Schema del fiocco di neve |
| Le gerarchie per le dimensioni vengono memorizzate nella tabella dimensionale. | Le gerarchie sono suddivise in tabelle separate. |
| Contiene una tabella dei fatti circondata da tabelle delle dimensioni. | Una tabella dei fatti circondata da una tabella delle dimensioni che a sua volta è circondata da una tabella delle dimensioni |
| In uno schema a stella, solo un singolo join crea la relazione tra la tabella dei fatti e le tabelle delle dimensioni. | Uno schema a fiocco di neve richiede molti join per recuperare i dati. |
| Ha un design semplice del database | Ha un design di database complesso |
| Anche la struttura dei dati denormalizzata e le query vengono eseguite più velocemente. | Struttura dei dati normalizzata. |
| Alto livello di ridondanza dei dati | Ridondanza dei dati di livello molto basso |
| Offre query con prestazioni più elevate utilizzando Star Join Query Optimization. Le tabelle possono essere collegate con più dimensioni. | Lo schema dei fiocchi di neve è rappresentato da una tabella dei fatti centralizzata che difficilmente si collegava a più dimensioni. |
40) Che cos'è la relazione di identificazione?
L'identificazione delle relazioni di entità nel DBMS viene utilizzata per identificare una relazione tra due entità: 1) entità forte e 2) entità debole.
41) Cos'è una relazione auto-ricorsiva?
La relazione ricorsiva è una colonna autonoma in una tabella collegata alla chiave primaria della stessa tabella.
42) Spiegare la modellazione dei dati relazionali
La modellazione dei dati relazionali è la rappresentazione di oggetti in un database relazionale, che di solito è normalizzato.
43) Che cos'è l'analisi dei modelli predittivi?
Il processo di convalida o test di un modello utilizzato per prevedere il test e la convalida dei risultati. Può essere utilizzato per l'apprendimento automatico, l'intelligenza artificiale e le statistiche.
44) Qual è la differenza tra il modello di dati logico e il modello di dati fisico?
| Modello di dati logici | Modello fisico dei dati |
| Un modello di dati logico può progettare logicamente i requisiti del business. | Un modello di dati fisico fornisce informazioni sull'origine del database di destinazione e sulle sue proprietà. |
| È responsabile dell'effettiva implementazione dei dati archiviati nel database. | Un modello di dati fisico aiuta a creare un nuovo modello di database da quello esistente e ad applicare il vincolo di integrità referenziale. |
| Contiene un'entità, attributi chiave primaria, chiavi di inversione, chiave alternativa, regola, relazione commerciale, definizione, ecc. | Un modello di dati fisico contiene una tabella, vincoli chiave, chiave univoca, colonne, chiave esterna, indici, valori predefiniti, ecc. |
45) Quali sono i diversi tipi di vincoli?
Un diverso tipo di vincolo potrebbe essere univoco, valori nulli, chiavi esterne, chiave composta o vincolo di controllo, ecc.
46) Cos'è uno strumento di modellazione dei dati?
Lo strumento di modellazione dei dati è un software che aiuta a costruire il flusso di dati e la relazione tra i dati. Esempi di tali strumenti sono Borland Together, Altova Database Spy, casewise, Case Studio 2, ecc.
47) Cos'è il DBMS gerarchico?
Nel database gerarchico, i dati del modello sono organizzati in una struttura ad albero. I dati vengono archiviati in un formato gerarchico. I dati sono rappresentati utilizzando una relazione genitore-figlio. Nel DBMS gerarchico il genitore può avere molti figli, i figli hanno un solo genitore.
48) Quali sono gli svantaggi del modello di dati gerarchici?
Gli svantaggi del modello gerarchico dei dati sono:
- Non è flessibile poiché richiede tempo per adattarsi alle mutevoli esigenze dell'azienda.
- La struttura pone il problema nella comunicazione interdipartimentale, nella comunicazione verticale e nella comunicazione tra le agenzie.
- Il modello di dati gerarchico può creare problemi di disunione.
49) Spiegare l'approccio process-driven della modellazione dei dati
L'approccio basato sui processi utilizzato nella modellazione dei dati segue un metodo passo passo sulla relazione tra il modello entità-relazione e il processo organizzativo.
50) Quali sono i vantaggi dell'utilizzo della modellazione dei dati?
I vantaggi dell'utilizzo della modellazione dei dati nel data warehousing sono:
- Ti aiuta a gestire i dati aziendali normalizzandoli e definendone gli attributi.
- La modellazione dei dati integra i dati di vari sistemi per ridurre la ridondanza dei dati.
- Consente di creare un design di database efficiente.
- La modellazione dei dati aiuta il dipartimento dell'organizzazione a funzionare come una squadra.
- Facilita l'accesso ai dati con facilità.
51) Quali sono gli svantaggi dell'utilizzo della modellazione dei dati?
Gli svantaggi dell'utilizzo della modellazione dei dati sono:
- Ha una minore indipendenza strutturale
- Può rendere complesso il sistema.
52) Cos'è l'indice?
L'indice viene utilizzato per una colonna o un gruppo di colonne per recuperare rapidamente i dati.
53) Quali sono le caratteristiche di un modello logico di dati?
Le caratteristiche del modello logico dei dati sono:
- Descrive le esigenze di dati per un singolo progetto ma potrebbe integrarsi con altri modelli di dati logici basati sull'ambito del progetto.
- Progettato e sviluppato indipendentemente dal DBMS.
- Gli attributi dei dati avranno tipi di dati con precisioni e lunghezza esatte.
- Processi di normalizzazione al modello, che generalmente vengono applicati tipicamente fino a 3NF.
54) Quali sono le caratteristiche del modello fisico dei dati?
Le caratteristiche del modello di dati fisico sono:
- Il modello di dati fisico descrive la necessità di dati per un singolo progetto o applicazione. Può essere integrato con altri modelli di dati fisici basati sull'ambito del progetto.
- Il modello di dati contiene relazioni tra tabelle che affrontano la cardinalità e il nullability delle relazioni.
- Sviluppato per una versione specifica di un DBMS, posizione, archiviazione dati o tecnologia da utilizzare nel progetto.
- Le colonne devono avere tipi di dati esatti, lunghezze assegnate e valori predefiniti.
- Vengono definite chiavi primarie ed esterne, viste, indici, profili di accesso e autorizzazioni, ecc.
55) Quali sono i due tipi di tecniche di modellazione dei dati?
Due tipi di tecniche di modellazione dei dati sono: 1) modello Entity-Relationship (ER) e 2) UML (Unified Modeling Language).
56) Cos'è UML?
UML (Unified Modeling Language) è un linguaggio di modellazione generico per lo sviluppo di database nel campo dell'ingegneria del software. L'intenzione principale è fornire un modo generalizzato per visualizzare la progettazione del sistema.
57) Spiegare il modello di database orientato agli oggetti
Il modello di database orientato agli oggetti è una raccolta di oggetti. Questi oggetti possono avere caratteristiche e metodi associati.
58) Cos'è un modello di rete?
È un modello che si basa su un modello gerarchico. Consente a più di una relazione di collegare i record, il che indica che dispone di più record. È possibile costruire un insieme di record padre e record figlio. Ogni record può appartenere a più set che consentono di eseguire complesse relazioni tra tabelle.
59) Cos'è l'hashing?
L'hashing è una tecnica utilizzata per cercare in tutto il valore dell'indice e recuperare i dati desiderati. Aiuta a calcolare la posizione diretta dei dati, che vengono registrati su disco senza utilizzare la struttura dell'indice.
60) Cos'è il business o le chiavi naturali?
business o natural keys è un campo che identifica in modo univoco un'entità. Ad esempio, ID cliente, numero dipendente, e-mail ecc.
61) Cos'è la chiave composta?
Quando più di un campo viene utilizzato per rappresentare una chiave, viene indicato come chiave composta.
62) Qual è la prima forma normale?
La prima forma normale o 1NF è una proprietà di una relazione disponibile in un sistema di gestione di database relazionali. Qualsiasi relazione è chiamata prima forma normale se il dominio di ogni attributo contiene valori atomici. Contiene un valore da quel dominio.
63) Qual è la differenza tra chiave primaria e chiave esterna?
| Chiave primaria | Chiave esterna |
| La chiave primaria ti aiuta a identificare in modo univoco un record nella tabella. | La chiave esterna è un campo nella tabella che è la chiave primaria di un'altra tabella. |
| La chiave primaria non accetta mai valori nulli. | Una chiave esterna può accettare più valori null. |
| La chiave primaria è un indice cluster ei dati nella tabella DBMS sono organizzati fisicamente nella sequenza dell'indice cluster. | Una chiave esterna non può creare automaticamente un indice, cluster o non cluster. Tuttavia, puoi creare manualmente un indice sulla chiave esterna. |
| Puoi avere la singola chiave primaria in una tabella. | Puoi avere più chiavi esterne in una tabella. |
64) Quali sono i requisiti della seconda forma normale?
I requisiti della seconda forma normale sono:
- Dovrebbe essere nella prima forma normale.
- Non contiene alcun attributo non primo, funzionalmente dipendente da qualsiasi sottoinsieme di chiavi candidate della relazione di tabella.
65) Quali sono le regole per la terza forma normale?
Le regole per la terza forma normale sono:
- Dovrebbe essere nella seconda forma normale
- Non ha dipendenze funzionali transitive.
66) Qual è l'importanza di usare le chiavi?
- I tasti consentono di identificare qualsiasi riga di dati in una tabella. In un'applicazione reale, una tabella potrebbe contenere migliaia di record.
- Le chiavi assicurano che tu possa identificare in modo univoco un record di tabella nonostante queste difficoltà.
- Consente di stabilire una relazione e identificare la relazione tra le tabelle
- Aiutarti a rafforzare l'identità e l'integrità nella relazione.
67) Cos'è una chiave surrogata?
Una chiave artificiale che mira a identificare in modo univoco ogni record è chiamata chiave surrogata. Questi tipi di chiavi sono univoci perché vengono creati quando non si dispone di alcuna chiave primaria naturale. Non danno alcun significato ai dati nella tabella. La chiave surrogata è generalmente un numero intero.
68) Spiegare in dettaglio la chiave alternativa
La chiave alternativa è una colonna o un gruppo di colonne in una tabella che identifica in modo univoco ogni riga di quella tabella. Una tabella può avere più scelte per una chiave primaria, ma solo una può essere impostata come chiave primaria. Tutte le chiavi che non sono chiavi primarie sono chiamate chiavi alternative.
69) Qual è la quarta forma normale nel DBMS?
La quarta forma normale è un livello di normalizzazione del database in cui non devono esserci dipendenze non banali diverse dalla chiave candidata.
70) Cos'è un sistema di gestione di database?
Il sistema di gestione del database o DBMS è un software per l'archiviazione e il recupero dei dati dell'utente. Consiste in un gruppo di programmi che manipolano il database.
71) Qual è la regola della quinta forma normale?
Una tabella è nella quinta forma normale solo se è nella quarta forma normale e non può essere scomposta in un numero qualsiasi di tabelle più piccole senza perdita di dati.
72) Cos'è la normalizzazione?
La normalizzazione è una tecnica di progettazione di database che organizza le tabelle in modo da ridurre la ridondanza e la dipendenza dei dati. Divide le tabelle più grandi in tabelle più piccole e le collega utilizzando le relazioni.
73) Spiegare le caratteristiche di un sistema di gestione di database
- Fornisce sicurezza e rimuove la ridondanza
- Natura autodescrittiva del sistema di database
- Isolamento tra programmi e astrazione dei dati
- Supporto di più visualizzazioni di dati.
- Condivisione dei dati e elaborazione delle transazioni multiutente
- DBMS consente alle entità e alle relazioni tra di loro di formare tabelle.
- Segue il concetto ACID (atomicità, coerenza, isolamento e durabilità).
- DBMS supporta un ambiente multiutente che consente agli utenti di accedere, accedere e manipolare i dati in parallelo.
74) Elenca il popolare software DBMS
Il software DBMS popolare è:
- MySQL
- accesso Microsoft
- Oracolo
- PostgreSQL
- dbase
- FoxPro
- SQLite
- IBM DB2
- Microsoft SQL Server.
75) Spiegare il concetto di RDBMS
Relational Database Management System è un software che viene utilizzato per memorizzare i dati sotto forma di tabelle. In questo tipo di sistema, i dati vengono gestiti e archiviati in righe e colonne, note come tuple e attributi. RDBMS è un potente sistema di gestione dei dati ed è ampiamente utilizzato in tutto il mondo.
76) Quali sono i vantaggi del modello dati?
I vantaggi del modello di dati sono:
- L'obiettivo principale di un modello di dati di progettazione è assicurarsi che gli oggetti dati offerti dal team funzionale siano rappresentati in modo accurato.
- Il modello di dati dovrebbe essere sufficientemente dettagliato da poter essere utilizzato per la creazione del database fisico.
- Le informazioni nel modello di dati possono essere utilizzate per definire la relazione tra tabelle, chiavi primarie ed esterne e procedure memorizzate.
- Data Model aiuta le aziende a comunicare all'interno e tra le organizzazioni.
- Il modello di dati aiuta a documentare le mappature dei dati nel processo ETL
- Aiuta a riconoscere le fonti di dati corrette per popolare il modello
77) Quali sono gli svantaggi di Data Model?
Gli svantaggi del modello di dati sono:
- Per sviluppare il modello di dati, è necessario conoscere le caratteristiche fisiche dei dati memorizzati.
- Si tratta di un sistema di navigazione che produce sviluppo e gestione di applicazioni complesse. Quindi, richiede la conoscenza della verità biografica.
- Anche le modifiche più piccole apportate alla struttura richiedono modifiche nell'intera applicazione.
- Non esiste un set di linguaggio per la manipolazione dei dati nel DBMS.
78) Spiega vari tipi di tabelle dei fatti
Esistono tre tipi di tabelle dei fatti:
- Additivo: è una misura che viene aggiunta a qualsiasi dimensione.
- Non additivo: è una misura che non può essere aggiunta a nessuna dimensione.
- Semi-additivo: è una misura che può essere aggiunta ad alcune dimensioni.
79) Cos'è la tabella aggregata?
La tabella aggregata contiene dati aggregati che possono essere calcolati utilizzando funzioni quali: 1) Media 2) MAX, 3) Conteggio, 4) SOMMA, 5) SOMMA e 6) MIN.
80) Cos'è la dimensione confermata?
Una dimensione conforme è una dimensione progettata in modo da poter essere utilizzata in molte tabelle dei fatti in varie aree di un data warehouse.
81) Elenca i tipi di gerarchie nella modellazione dei dati
Esistono due tipi di gerarchie: 1) gerarchie basate sui livelli e 2) gerarchie padre-figlio.
82) Qual è la differenza tra un data mart e un data warehouse?
| Data mart | Data warehouse |
| Il data mart si concentra su una singola area tematica del business. | Il data warehouse si concentra su più aree di business. |
| Viene utilizzato per prendere decisioni tattiche per la crescita del business. | Aiuta gli imprenditori a prendere una decisione strategica |
| Il data mart segue il modello bottom-up | Il data warehouse segue un modello top-down |
| L'origine dati proviene da un'origine dati | L'origine dati proviene da più origini dati eterogenee. |
83) Cos'è XMLA?
XMLA è un'analisi XML considerata come standard per l'accesso ai dati in OLAP (Online Analytical Processing).
84) Spiega la dimensione spazzatura
La dimensione spazzatura aiuta a memorizzare i dati. Viene utilizzato quando i dati non sono adatti per l'archiviazione nello schema.
85) Spiegare la replica dei dati concatenata
La situazione in cui un nodo secondario seleziona la destinazione utilizzando il tempo di ping o quando il nodo più vicino è secondario, viene chiamata replica dati concatenata.
86) Spiegare il data warehousing virtuale
Un data warehouse virtuale offre una visione collettiva dei dati completati. Un data warehouse virtuale non dispone di dati cronologici. È considerato come un modello di dati logico con metadati.
87) Spiegare l'istantanea del data warehouse
L'istantanea è una visualizzazione completa dei dati nel momento in cui inizia il processo di estrazione dei dati.
88) Cos'è un estratto bidirezionale?
La capacità del sistema di estrarre, pulire e trasferire dati in due direzioni è chiamata estrazione direzionale.