任务 22:

提高大表的性能和成本

一个有数亿行的表变得处理缓慢且成本高昂。你将如何提高性能和成本效率？讨论分区、聚类或索引、增量加载和查询设计。

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教程

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什么是数据工程师？

数据工程师负责设计和维护数据系统，用于采集、转换并交付数据，支持分析和业务决策。

数据工程师做什么？

构建稳定的 ETL/ELT 数据管道，连接多个数据源。

为数据分析师和数据科学家准备干净、结构化的数据集。

设计数据仓库模型（事实表与维度表）。

监控数据质量、时效性以及管道故障。

优化 SQL 查询性能并控制处理成本。

数据工程师需要掌握什么？

扎实的 SQL：连接、聚合、窗口函数与查询优化。

数据建模：规范化、反规范化、星型和雪花模型。

管道编排与调度的基本原则。

批处理与流处理、增量加载和幂等性。

云存储、数据仓库与可观测性基础。

该页面用于在 SQLTest.online 上练习数据工程师面试相关问题。