Introduktion till datamodellerande intervjufrågor och svar
Så om du äntligen har hittat ditt drömjobb i Datamodellering men undrar hur du ska knäcka Data Modeling Interview och vad som kan vara de troliga frågorna om Data Modeling Interview. Varje intervju är annorlunda och omfattningen av ett jobb är också annorlunda. Med detta i åtanke har vi utformat de vanligaste intervjufrågorna för datamodellering och svar för att hjälpa dig att få framgång i din intervju.
Nedan visas de viktiga uppsättningarna av datamodelleringsintervjuer som ställs i en intervju
1. Vad förstår du med termen "Datamodellering"?
Svar:
En datamodell är en representation av logiska datamodellverktyg och fysiska datamodeller, det vill säga, affärskrav respektive databasobjekt som krävs för en databas och är mycket viktiga för att kommunicera och uttrycka databasobjekten och affärskraven. Förslaget genom vilket datamodeller skapas kallas datamodellering.
2. Vilka är de olika typerna av datamodeller?
Svar:
Vi har tre olika typer av datamodeller. Dom är
Konceptuell datamodell: Det kommer bara att skildra entitetsnamn och enhetsrelationer.
Logisk datamodell: Det kommer att beskriva attribut, enhetsnamn, primära nycklar, entitetsrelationer och främmande nycklar i varje enhet.
Fysisk datamodell: Den kommer att visa oss primära nycklar, främmande nycklar, kolumnnamn, kolumndatatyper, tabellnamn. Detta hjälper oss generellt att förstå hur modellen faktiskt kommer att implementeras i databasen.
Nivån på komplexitet eller svårighet och detaljer ökar från konceptuell datamodell till fysisk datamodell. Å andra sidan visar den konceptuella datamodellen en mycket grundläggande hög designnivå medan den fysiska datamodellen ger en mycket detaljerad bild av designen.
3. Vilka är de viktiga typerna av relationer i en datamodell och förklarar dem?
Svar:
Det finns tre typer av relationer i en datamodell. Dom är
I en datamodell har vi i allmänhet överordnade tabeller och underordnade tabeller. Och de båda är anslutna via en relation.
Om närvaron av en enhet eller rad i en underordnad tabell beror på en rad eller en enhet i en överordnad tabell, representeras förhållandet av en tjock linje genom att ansluta dessa två tabeller. Detta kallas Identifierande relation.
Om förälderns primära nyckelattribut inte ska bli barnets primära nyckelattribut representeras förhållandet av prickade linjer genom att ansluta dessa två tabeller. Detta kallas icke-identifierande förhållande.
Tabellens primära nyckel är kopplad till den fristående kolumnen i samma tabell, som kallas som en rekursiv relation.
4. Vad är en surrogatnyckel?
Svar:
I praktiken verkställs ett numeriskt attribut av en primär nyckel som kallas en surrogatnyckel. Denna nyckel ersätter naturliga nycklar, istället för att ha en primär nyckel eller sammansatta primärnycklar kommer datamodellerna att skapa den här nyckeln, vilket är mycket användbart för att identifiera en post, skapa SQL-frågeprogram och bra prestanda.
5. Vad är Forward Engineering and Reverse Engineering i en datamodell?
Svar:
Forward Engineering är en process där DDL-skript (Data Definition Language) genereras från datamodellen. Datamodelleringsverktyg har vissa alternativ för att skapa DDL-skript genom att koppla eller ansluta till flera databaser. Genom att använda dessa skript kan databaser skapas.
Reverse Engineering är en process som används för att skapa datamodeller från databas eller skript. Datamodelleringsverktyg har vissa alternativ för att ansluta till databasen genom vilken vi kan omvända en databas till en datamodell.
6. Vad är logisk datamodell, logisk datamodellering, fysisk datamodell och fysisk datamodellering?
Svar:
En logisk datamodell är typen av en datamodell som visar de affärskrav som är hela eller delar av en organisation. Detta är den faktiska implementeringen och utvidgningen av en konceptuell datamodell. De innehåller attribut, enhet, supertyp, alternativ nyckel, primär nyckel, regel, relation, nyckelinmatning osv. Tillvägagångssättet genom vilket logiska datamodeller skapas kallas som logisk datamodellering.
Den fysiska datamodellen innehåller alla väsentliga tabeller, relation, databasegenskaper för implementering av databaser. Fysisk lagring, indexeringsstrategi, prestanda är viktiga parametrar för en fysisk modell. Det viktiga objektet i en databas är en tabell som innehåller rader och kolumner. Tillvägagångssättet genom vilket fysiska datamodeller skapas kallas fysisk datamodellering.
7. Vad är den största skillnaden mellan Snow Flake Schema och Star Flake Schema?
Svar:
Snowflake Schema: Det är mycket lik Star schema men i denna dimension är tabellerna i tredje Normal form (NF), så vi kan dela upp i flera dimensionstabeller. Och dessa tabeller är länkade med en utländsk nyckel, primär nyckelförhållande.
Star Flake Schema: I star Flake schema ger vi bara de nödvändiga eller användbara fakta och vi ger också alla primära nycklar för dimensionella tabeller och faktabordet. Faktatabellens primära funktion är integrationen av dess all-dimensionella tabellnyckel. I detta schema är dimensionella tabeller vanligtvis inte i BCNF-form (Boyce-Codd normal form).
8. Beskriv datariskhet och hur påverkar det aggregeringen?
Svar:
Det är en term som används för hur mycket data vi har för en specifik dimension eller enhet i modellen. Det påverkar aggregering som beror på hur djupt bildades sammankopplingen av medlemmar i den glesa dimensionen. Om sammanslagningen är mycket, och dessa kombinationer är tomma eller inte har någon typ av data, då att generera utrymme för att lagra dessa aggregeringar skulle vara värdelös och databasen kommer också att bli enorm.
9. Beskriv subtypenhet och supertypenhet?
Svar:
En enhet kan delas upp eller delas upp i många underenheter och de kan grupperas efter vissa funktioner. Varje underenhet kommer att ha attribut som är relevanta för den enheten. Dessa enheter kallas som subtypenheter. De attribut som är gemensamma för varje enhet placeras till en enhet på högre nivå eller supernivå, som kallas som en supertypenhet.
10. Vad är relationell datamodellering, konceptuell datamodell och konceptuell datamodellering?
Svar:
Relationsdatamodellering är den visuella representationen av objekt i en relationsdatabas som vanligtvis normaliseras. Och tabellen innehåller rader och kolumner.
Den konceptuella datamodellen har alla större relationer och enheter, som inte har någon detaljerad information om attribut och används mycket i början av planeringsfasen. Datamodeller skapar denna datamodell och skickar den modellen till det funktionella teamet för granskningen. Tillvägagångssättet genom vilket konceptuella datamodeller skapas benämns begreppsmässig datamodellering.
Rekommenderade artiklar
Detta har varit en guide till Lista över intervallfrågor och svar på datamodellering så att kandidaten enkelt kan slå ned dessa intervallfrågor för datamodellering. Du kan också titta på följande artiklar för att lära dig mer
- SSRS intervjufrågor
- Nätverkssäkerhetsintervjufrågor
- SAS Systemintervjufrågor
- Intervjufrågor för mjukvarutestning