Introduksjon til datamodellering av intervjuspørsmål og svar
Så hvis du endelig har funnet drømmejobben din i Datamodellering, men lurer på hvordan du kan knekke datamodelleringsintervjuet og hva som kan være de sannsynlige spørsmålene om datamodelleringsintervju. Hvert intervju er forskjellig, og omfanget av en jobb er også annerledes. Med dette i bakhodet har vi designet de vanligste intervallspørsmålene og svarene for datamodellering for å hjelpe deg med å få suksess i intervjuet.
Nedenfor er det viktige settet med spørsmål om datamodelleringsintervju som blir stilt i et intervju
1. Hva forstår du med begrepet 'Datamodellering'?
Svar:
En datamodell er en representasjon av logiske datamodellverktøy og fysiske datamodeller som er henholdsvis forretningskrav og databaseobjekter som kreves for en database og er veldig viktige for å kommunisere og uttrykke databaseobjekter og forretningskrav. Forslaget som datamodeller opprettes gjennom kalles datamodellering.
2. Hva er de forskjellige typene datamodeller?
Svar:
Vi har tre forskjellige typer datamodeller. De er
Konseptuell datamodell: Det vil bare være å skildre enhetsnavn og entitetsforhold.
Logisk datamodell: Det vil skildre attributter, enhetsnavn, primærnøkler, entitetsforhold og fremmednøkler i hver enhet.
Fysisk datamodell: Den vil vise oss primærnøkler, utenlandske nøkler, kolonnenavn, kolonnedatatyper, tabellnavn. Dette hjelper oss generelt å forstå hvordan modellen faktisk blir implementert i databasen.
Nivået på kompleksitet eller vanskelighetsgrad og detaljer øker fra konseptuell datamodell til fysisk datamodell. På den annen side viser den konseptuelle datamodellen et veldig grunnleggende høyt designnivå mens den fysiske datamodellen gir et veldig detaljert syn på design.
3. Hva er de viktige typene relasjoner i en datamodell og forklare dem?
Svar:
Det er tre typer relasjoner i en datamodell. De er
Generelt, i en datamodell, har vi overordnede tabeller og underordnede tabeller. Og de er begge koblet sammen av en relasjonslinje.
Hvis tilstedeværelsen av en enhet eller rad i en barnetabell avhenger av en rad eller enhet i en overordnet tabell, blir forholdet representert med tykk linje ved å koble disse to tabellene. Dette kalles Identifiserende forhold.
Hvis foreldrenes primære nøkkelattributter ikke skal bli primære nøkkelattributter for barnet, blir forholdet representert med stiplede linjer ved å koble disse to tabellene. Dette kalles ikke-identifiserende forhold.
Den primære nøkkelen til tabellen er koblet til den frittstående kolonnen i samme tabell, som kalles som et rekursivt forhold.
4. Hva er en surrogatnøkkel?
Svar:
I praksis håndheves et numerisk attributt av en primær nøkkel som kalles en surrogatnøkkel. Denne nøkkelen er en erstatning for naturlige nøkler, i stedet for å ha en primærnøkkel eller sammensatte primærnøkler, vil datamodellene lage denne nøkkelen, som er veldig nyttig i å identifisere en post, lage SQL-spørringsprogramvare og god ytelse.
5. Hva er Forward Engineering og Reverse Engineering i en datamodell?
Svar:
Forward Engineering er en prosess der DDL-skript (Data Definition Language) blir generert fra datamodellen. Datamodelleringsverktøy har noen alternativer for å lage DDL-skript ved å koble eller koble til med flere databaser. Ved å bruke disse skriptene kan databaser opprettes.
Reverse Engineering er en prosess som brukes for å lage datamodellene fra database eller skript. Datamodelleringsverktøy har noen alternativer for å koble til databasen der vi kan reversere en database til en datamodell.
6. Hva er logisk datamodell, logisk datamodellering, fysisk datamodell og fysisk datamodellering?
Svar:
En logisk datamodell er typen en datamodell som viser virksomhetens krav som er hele eller deler av en organisasjon. Dette er den faktiske implementeringen og utvidelsen av en konseptuell datamodell. De inneholder attributter, enhet, supertype, alternativ nøkkel, primærnøkkel, regel, forhold, inngangsnøkkeloppføring osv. Tilnærmingen som logiske datamodeller blir opprettet kalles som logisk datamodellering.
Den fysiske datamodellen inneholder alle viktige tabeller, forhold, databaseegenskaper for implementering av databaser. Fysisk lagring, indekseringsstrategi, ytelse er viktige parametere for en fysisk modell. Det viktige objektet i en database er en tabell som inneholder rader og kolonner. Tilnærmingen som fysiske datamodeller skapes, kalles fysisk datamodellering.
7. Hva er hovedforskjellen mellom Snow Flake Schema og Star Flake Schema?
Svar:
Snøfnuggskjema: Det ligner veldig på Stjerneskema, men i denne dimensjonstabellene er de i tredje Normal form (NF), så vi kan dele opp i flere dimensjonstabeller. Og disse tabellene er knyttet sammen med en fremmed nøkkel, primær nøkkelrelasjon.
Star Flake Schema: I star Flake schema, gir vi bare de nødvendige eller nyttige fakta, og vi gir også alle de primære nøklene til dimensjonale tabeller og faktabordet. Faktatabellens primære funksjon er integreringen av dens alle dimensjonale tabellnøkkel. I dette skjemaet er dimensjonale tabeller vanligvis ikke i BCNF (Boyce-Codd normal form).
8. Beskriv dataarkhet og hvordan påvirker det aggregering?
Svar:
Det er et begrep som brukes om hvor mye data vi har for en spesifisert dimensjon eller enhet av modellen. Det påvirker aggregering som avhenger av hvor dypt sammenføyningen av medlemmene av den sparsomme dimensjonen ble dannet. Hvis sammenslåingen er mye, og disse kombinasjonene er tomme eller ikke har noen type data, ville det være ubrukelig å generere plass til å lagre disse aggregasjonene og databasen vil bli enorm.
9. Beskrive subtype-enhet og supertype-enhet?
Svar:
En enhet kan deles ned eller deles inn i mange underenheter, og de kan grupperes etter noen funksjoner. Hver underenhet vil ha attributter som er relevante for den enheten. Disse enhetene kalles som subtypeenheter. Attributtene som er felles for hver enhet, plasseres til en enhet på høyere nivå eller supernivå, som kalles en supertype-enhet.
10. Hva er relasjonsdatamodellering, konseptuell datamodell og konseptuell datamodellering?
Svar:
Relasjonsdatamodellering er den visuelle representasjonen av objekter i en relasjonsdatabase som vanligvis normaliseres. Og tabellen inneholder rader og kolonner.
Den konseptuelle datamodellen har alle større relasjoner og enheter, som ikke har noe detaljert informasjonsnivå om attributter og er veldig brukt i begynnelsen av planleggingsfasen. Datamodellere lager denne datamodellen og sender den modellen til det funksjonelle teamet for gjennomgangen. Tilnærmingen som konseptuelle datamodeller skapes, betegnes som konseptuell datamodellering.
Anbefalte artikler
Dette har vært en guide til liste over spørsmål og svar på datamodelleringsintervjuer, slik at kandidaten enkelt kan slå sammen disse spørsmålene om datamodelleringsintervju. Du kan også se på følgende artikler for å lære mer
- SSRS intervjuspørsmål
- Spørsmål om nettverkssikkerhetsintervju
- SAS System Intervju Spørsmål
- Spørsmål om programvaretesting intervju