Introducción a la entrevista de modelado de datos Preguntas y respuestas
Entonces, si finalmente ha encontrado el trabajo de sus sueños en el modelado de datos pero se pregunta cómo descifrar la entrevista de modelado de datos y cuáles podrían ser las posibles preguntas de la entrevista de modelado de datos. Cada entrevista es diferente y el alcance de un trabajo también es diferente. Teniendo esto en cuenta, hemos diseñado las preguntas y respuestas más comunes de la entrevista de modelado de datos para ayudarlo a tener éxito en su entrevista.
A continuación se presentan las preguntas importantes de la entrevista de modelado de datos que se hacen en una entrevista.
1. ¿Qué entiendes por el término 'modelado de datos'?
Responder:
Un modelo de datos es una representación de herramientas de modelos de datos lógicos y modelos de datos físicos, es decir, requisitos comerciales y objetos de base de datos, respectivamente, necesarios para una base de datos y son muy importantes para comunicar y expresar los objetos de la base de datos y los requisitos comerciales. La propuesta a través de la cual se crean los modelos de datos se llama modelado de datos.
2. ¿Cuáles son los diferentes tipos de modelos de datos?
Responder:
Tenemos tres tipos diferentes de modelos de datos. Son
Modelo de datos conceptual: solo representará nombres de entidades y relaciones de entidades.
Modelo de datos lógico: representará atributos, nombres de entidad, claves primarias, relaciones de entidad y claves foráneas en cada entidad.
Modelo de datos físicos: nos mostrará claves principales, claves externas, nombres de columna, tipos de datos de columna, nombres de tabla. Esto generalmente nos ayuda a comprender cómo se implementará realmente el modelo en la base de datos.
El nivel de complejidad o dificultad y detalles aumenta del modelo de datos conceptual al modelo de datos físicos. Por otro lado, el modelo de datos conceptuales muestra un alto nivel de diseño muy básico, mientras que el modelo de datos físicos ofrece una visión muy detallada del diseño.
3. ¿Cuáles son los tipos importantes de relaciones en un modelo de datos y explicarlos?
Responder:
Hay tres tipos de relaciones en un modelo de datos. Son
En general, en un modelo de datos, tenemos tablas primarias y tablas secundarias. Y ambos están conectados por una línea de relación.
Si la presencia de una entidad o fila en una tabla secundaria depende de una fila o entidad en una tabla primaria, entonces la relación se representa mediante una línea gruesa conectando estas dos tablas. Esto se llama relación de identificación.
Si los atributos de la clave principal del elemento primario no deben convertirse en los atributos de la clave principal del elemento secundario, la relación se representa mediante líneas de puntos conectando estas dos tablas. Esto se llama relación no identificable.
La clave principal de la tabla está conectada con la columna independiente en la misma tabla, que se denomina relación recursiva.
4. ¿Qué es una clave sustituta?
Responder:
En la práctica, un atributo numérico es impuesto por una clave primaria que se llama como clave sustituta. Esta clave es un reemplazo de las claves naturales, en lugar de tener una clave primaria o claves primarias compuestas, los modeladores de datos crearán esta clave, que es muy útil para identificar un registro, crear software de consultas SQL y un buen rendimiento.
5. ¿Qué es la ingeniería directa y la ingeniería inversa en un modelo de datos?
Responder:
Forward Engineering es un proceso mediante el cual los scripts del lenguaje de definición de datos (DDL) se generan a partir del modelo de datos. Las herramientas de modelado de datos tienen algunas opciones para crear scripts DDL mediante el acoplamiento o la conexión con varias bases de datos. Mediante el uso de estos scripts, se pueden crear bases de datos.
La ingeniería inversa es un proceso utilizado para crear modelos de datos a partir de bases de datos o scripts. Las herramientas de modelado de datos tienen algunas opciones para conectarse con la base de datos a través de las cuales podemos realizar ingeniería inversa de una base de datos en un modelo de datos.
6. ¿Qué es el modelo de datos lógicos, el modelado de datos lógicos, el modelo de datos físicos y el modelado de datos físicos?
Responder:
Un modelo de datos lógico es el tipo de modelo de datos que muestra los requisitos comerciales que son completos o parte de una organización. Esta es la implementación y extensión real de un modelo de datos conceptual. Contienen atributos, entidad, supertipo, clave alternativa, clave primaria, regla, relación, entrada de clave de inversión, etc. El enfoque a través del cual se crean los modelos de datos lógicos se denomina modelado de datos lógicos.
El modelo de datos físicos incluye todas las tablas esenciales, relaciones, propiedades de bases de datos para la implementación de bases de datos. El almacenamiento físico, la estrategia de indexación, el rendimiento son parámetros esenciales de un modelo físico. El objeto importante en una base de datos es una tabla que contiene filas y columnas. El enfoque a través del cual se crean los modelos de datos físicos se denomina modelado de datos físicos.
7. ¿Cuál es la principal diferencia entre el Esquema Snow Flake y el Esquema Star Flake?
Responder:
Esquema de copo de nieve: es muy similar al esquema de estrella, pero en esta dimensión las tablas están en tercera forma normal (NF), por lo que podemos dividirlas en varias tablas de dimensiones. Y estas tablas están vinculadas por una clave externa, relación de clave primaria.
Esquema Star Flake: en el esquema Star Flake, solo damos los datos necesarios o útiles y también damos todas las claves principales de las tablas dimensionales y la tabla de hechos. La función principal de la tabla de hechos es la integración de su clave de tabla todo dimensional. En este esquema, las tablas dimensionales no suelen estar en forma BCNF (forma normal de Boyce-Codd).
8. Describa la dispersión de datos y cómo impacta en la agregación?
Responder:
Es un término que se utiliza para la cantidad de datos que tenemos para una dimensión o entidad específica del modelo. Afecta la agregación que depende de qué tan profundo se formó la unión de los miembros de la dimensión dispersa. Si la fusión es mucha y estas combinaciones están vacías o no tienen ningún tipo de datos, entonces generar espacio para almacenar esas agregaciones sería inútil y la base de datos también se volverá enorme.
9. ¿Describe la entidad de subtipo y la entidad de supertipo?
Responder:
Una entidad se puede dividir o dividir en muchas subentidades y se pueden agrupar por algunas características. Cada subentidad tendrá atributos que son relevantes para esa entidad. Estas entidades se denominan entidades de subtipo. Los atributos que son comunes a cada entidad se colocan en una entidad de nivel superior o superior, que se denomina entidad de supertipo.
10. ¿Qué son el modelado de datos relacionales, el modelo de datos conceptual y el modelado de datos conceptual?
Responder:
El modelado de datos relacionales es la representación visual de objetos en una base de datos relacional que generalmente se normaliza. Y la tabla contiene filas y columnas.
El modelo de datos conceptual tiene todas las relaciones y entidades principales, que no tiene ningún nivel detallado de información sobre los atributos y es muy utilizado al comienzo de la fase de planificación. Los modeladores de datos crean este modelo de datos y lo pasan al equipo funcional para su revisión. El enfoque a través del cual se crean los modelos de datos conceptuales se denomina modelado de datos conceptuales.
Artículos recomendados
Esta ha sido una guía para la Lista de preguntas y respuestas de la entrevista de modelado de datos para que el candidato pueda tomar medidas enérgicas con facilidad. También puede consultar los siguientes artículos para obtener más información.
- Preguntas de la entrevista de SSRS
- Preguntas de la entrevista de seguridad de red
- Preguntas de la entrevista del sistema SAS
- Preguntas de la entrevista de prueba de software