Snowflake与传统数据仓库相比有何特点？

[ujjal22]

28. 您将使用什么策略来管理数据仓库中的高数据延迟？
高数据延迟会延迟更新数据的可用性，从而影响决策。要修复它：

优化 ETL 管道：通过切换到 ELT 流程（其中转换直接在数据仓库中进行）来减少延迟。
流处理：集成Apache Kafka或AWS Kinesis等流解决方案以获取近实时数据。
窗口批量调整：调整批量处理计划以减少数据可用性的延迟。
数据库优化：使用分区、索引和物化视图来加速数据访问和处理。
混合架构：针对不同的数据需求，实现实时和批处理的混合处理，确保关键数据更频繁地更新。
这些答案表明您有能力应对动态数据环境中的性能挑战。

特定于技术的数据仓库面试问题
每个数据团队都有一个特定的堆栈，他们通常会定制采访来询问这些特定的技术。然而，我认为至少了解不同的堆栈和工具很重要，因此在高层次上了解它们并没有什么坏处。如果您申请的工作需要特定的知识，您可能需要做更多的研究。

雪花
29.
Copo de Nieve 因其建筑风格和独特特征而脱颖而出：

计算和存储分离：计算和存 巴拉圭电话数据 储独立扩展，使您能够优化成本和灵活性。
内置性能功能：自动处理集群、索引和查询优化等任务。
时间旅行：允许​​用户查看历史数据并恢复最长 90 天的已删除数据。
零拷贝克隆：允许即时创建数据库克隆而无需复制数据。
30. Snowflake如何处理并发问题？
Snowflake 的多集群架构通过在高峰需求期间自动启动额外的计算集群来支持高并发性。

我建议您学习 Snowflake 简介课程，以了解更多信息并获得实践。

亚马逊红移
31.Redshift与传统关系数据库有何不同？
Redshift 之所以脱颖而出，主要是因为以下原因：

列式存储：通过将数据存储在列而不是行中来优化分析查询，从而减少 I/O。
大规模并行处理 (MPP)：跨多个节点分发查询以有效处理大型数据集。
物化视图和结果缓存：通过预先计算和重用结果来提高查询性能。
32. 您可以使用哪些策略来提高 Redshift 中的查询性能？
如果您使用 Redshift，您应该应用以下一些策略：

使用键排序和键布局来优化数据放置和访问。
扫描并刷新表以维护表健康状况并删除未使用的磁盘空间。
使用压缩编码来减少存储并提高I/O效率。
33. Redshift 与 Snowflake：对于资源有限的小团队，您会推荐哪一个？
Snowflake 通常最适合小型团队，因为它是一种完全托管的无服务器模型，需要最少的管理开销。 Redshift 可能需要更多配置和调整，但对于可预测的工作负载可能更具成本效益。