Johdatus Teradatan haastatteluun liittyviin kysymyksiin ja vastauksiin

Teradatasta käytetään nimitystä relaatiotietokannan hallintajärjestelmä (RDBMS), jota käytetään suurten Datawarehouse-sovellusten ajamiseen. Teradata perustettiin vuonna 1979, ja sen pääkonttori on San Diegossa, Kaliforniassa. Teradata pystyy ajamaan myös yksittäisiä ja monisolmuja. Teradatan taustalla oleva pääkonsepti on rinnakkaisuus.

Teradata seuraa jaetun arkkitehtuurin arkkitehtuuria. Teradata-solmut, sen pääsymoduuliprosessorit ja siihen liittyvät riskit itsenäisesti. Tämä tietokantajärjestelmä perustuu pääosin massiivisesti rinnakkaisen prosessoinnin arkkitehtuuriin. Se jakaa työmäärän tasaisesti koko järjestelmään. Se jakaa tiedot automaattisesti levyille ilman manuaalista puuttumista. Se jakaa tehtävän prosessien kesken ja suorittaa samanaikaisesti varmistaakseen, että prosessien pitäisi saada päätökseen nopeasti tai ajallaan. Sen järjestelmät ovat pääosin erittäin skaalautuvia, mikä voi auttaa suurentamaan solmuja. Teradata on tulossa suosituksi nykyään, ja tähän tekniikkaan tarvitaan resursseja.

Nyt, jos etsit työtä, joka liittyy Teradatan kanssa, sinun on varauduttava 2019 Teradatan haastattelukysymyksiin. On totta, että jokainen haastattelu on erilainen työprofiilien mukaan. Täällä olemme laatineet tärkeät Teradata-haastatteluun liittyvät kysymykset ja vastaukset, jotka auttavat sinua menestymään haastattelussa.

Tässä 2019 Teradata -haastattelukysymyksiä käsittelevässä artikkelissa esitetään 10 tärkeintä ja usein käytettyä Teradata-haastattelua koskevaa kysymystä. Nämä kysymykset auttavat opiskelijoita luomaan konseptinsa Teradatan ympärille ja auttavat heitä haastatteluun.

Osa 1 - Teradatan haastattelukysymykset (perus)

Tämä ensimmäinen osa kattaa Teradatan haastattelun peruskysymykset ja vastaukset

Q1. Määrittele Teradata ja sen uudet ominaisuudet kehitetty?

Vastaus:
Teradata on RDBMS, joka soveltuu pääasiassa suurten tietovarasto-sovellusten rakentamiseen. Se on rakennettu rinnakkaisuuden käsitteelle. Se toimii palvelimena ja on avoin järjestelmä. Joitakin uusia ominaisuuksia, jotka ovat automatisoitua ajallista analysointia, asiakaslähtöisiä innovaatioita, kuten Teradatan näkökulma, ja tärkein ominaisuus ovat pakkausominaisuuksien laajennuksen tarjoaminen, joka mahdollistaa tietojen pakkaamisen paljon enemmän kuin aikaisemmat versiot.

Q2. Selitä eri taulukkotyypit, joita Teradata tukee?

Vastaus:
Tämä on perushaastattelussa esitetyt Teradata-haastattelukysymykset. Alla on taulukot, joita Teradata tukee:

  • Pysyvä taulukko: Nämä taulukot ovat Teradatan tukemia oletustaulukotyyppejä, joita käytetään pääasiassa tietojen tallentamiseen pysyvästi Teradata-järjestelmään.
  • Johdettu taulukko: Näillä taulukoilla on vähemmän käyttöikä. Se on pääosin siellä kyselyn suoritusaikana. Se pitää pääasiassa kyselyn välitulokset suorituksen aikana.
  • Haihtuva taulukko: Näitä taulukoita käytetään tietojen tallentamiseen vain käyttäjän istunnon aikana. Näitä taulukoita käytetään pääasiassa, kun meidän on tallennettava välitiedot monimutkaisten laskelmien aikana tai jos tietojen jakaminen tai siirtäminen on käynnissä. Nämä taulukot poistavat pääasiassa tiedot käyttäjän istunnon päätyttyä.
  • Globaali väliaikainen taulukko: Tätä taulukkoa käytetään sovelluksissa yleisesti käytettyjen arvojen tallentamiseen, ja tämä taulukko poistaa tiedot myös käyttäjän istunnon päättymisen jälkeen.

Q3. Selitä Teradata-järjestelmän pääkomponentit?

Vastaus:
Alla on Teradata-järjestelmän tärkeimmät komponentit:

  • Pääsymoduuliprosessori (AMP): Sitä käytetään tosiasiallisten tietojen tallentamiseen ja hakee agentin Teradata-järjestelmään. AMP auttaa lukemaan ja kirjoittamaan tietoja levyille tai paikkaan, johon tiedot on fyysisesti tallennettu.
  • Message Passing layer (MPL): Sitä kutsutaan verkkokerrokseksi Teradata-järjestelmässä. Sitä käytetään pääasiassa Access-moduulin prosessorin, solmujen ja jäsennysmoottorin väliseen viestintään.
  • Solmut: Teradata-järjestelmässä solmuun viitataan järjestelmän erillisenä palvelimena ja perusyksikkönä. Solmu koostuu pääasiassa omasta kopiosta käyttöjärjestelmästä, CPU: sta, muistista, levytilasta ja RDBMS: stä (kuuluu Teradatalle).
  • Jäsennysmoottori: Tätä moottoria käytetään pyynnön vastaanottamiseen asiakaspalvelimelta ja suoritussuunnitelman luomiseksi sen mukaisesti. Se tarjoaa joitain ominaisuuksia, jotka ovat kuten pyynnön vastaanottaminen ja tarkistavat syntaksivirheet, tarkistamalla käyttäjän pääsyn suorittamaan SQL-kysely, tarkistamaan SQL-kyselyyn liittyvän objektin saatavuus, valmistelee suoritussuunnitelman ja SQL-kyselyn, vastaanottaa tuloksen ja lähettää sen poikki.

Siirrytään seuraavaan Teradatan haastattelukysymykseen.

Q4. Mitkä ETL-työkalut kuuluvat Teradatan piiriin?

Vastaus:
Informatica, SSIS ja datavaihe ovat yleisiä ETL-työkaluja, joita käytetään Teradatassa.

Q5. Selitä lyhyesti ensisijaisesta indeksistä Teradatassa?

Vastaus:
Ensisijainen hakemisto on mekanismi, joka määrittelee, missä tiedot sijaitsevat Teradata-järjestelmässä. Teradatassa on pakollista, että jokaisella taulukolla on määritetty ensisijainen hakemisto. Teradata voi määrittää taulukon ensisijaisen hakemiston, jos sitä ei ole määritetty ensisijaiseksi hakemistoksi, mikä nopeuttaa tiedonsaantia. Ainutlaatuinen ensisijainen indeksi ja ei-ainutlaatuinen ensisijainen hakemisto ovat kahta tyyppiä f ensisijaisia ​​indeksejä.

Osa 2 - Teradatan haastattelut (Advanced)

Katsokaamme nyt edistyneitä Teradatan haastattelukysymyksiä.

Q6. Selitä ensisijaisen hakemiston ja ensisijaisen avaimen välinen ero?

Vastaus:
Teradatassa ensisijaiseen hakemistoon viitataan pakollisena taulukolle, kun taas ensisijainen avain voi olla valinnainen. Ensisijaisella avaimella ei ole mitään rajoituksia taulukkoille ja sarakkeille, kun taas ensisijaisella hakemistolla on raja 64 taulua tai saraketta. Ensisijainen indeksi on fyysinen mekanismi ja se sallii kaksoiskappaleen ja nolla-arvot, mutta ensisijainen avain on puhtaasti looginen mekanismi, eikä se salli kaksoiskappaleiden tai nolla-arvojen määrää taulukoissa.

Q7. Määritä osioitu ensisijainen hakemisto ja sen edut?

Vastaus:
Osioituun ensisijaiseen hakemistoon viitataan myös nimellä PPI. PPI: tä kutsutaan indeksointimekanismiksi, joka auttaa parantamaan kyselyiden suorituskykyä. PPI määritetään taulukossa ja rivit lajitellaan pääasiassa osionumeronsa perusteella. Se tarkoittaa, että tietueet on järjestetty riv hashilla. PPI: llä on useita etuja, jotka ovat:

  • Se auttaa poistamaan vanhat tiedot ja lisäämään uudet tiedot.
  • Voimme käyttää suurta pöytää lyhyemmässä ajassa kuin normaalissa.
  • Se auttaa välttämään ylimääräisiä huoltoja tulolle ja ulostulolle.
  • Kyselyjen suorittamisen aikana on käytetty vain tarvittavaa osiota kuin koko taulukkoa.

Siirrytään seuraavaan Teradatan haastattelukysymykseen.

Q8. Selitä UPSERT-komennon tarkoitus?

Vastaus:
Tämä on haastattelussa kysytyin Teradatan haastattelukysymykset. UPSERT-komentoa käytetään suorittamaan päivitys Else Insert -luonne, ja se on yksi ominaisuuksista, jotka ovat käytettävissä vain Teradatalle.

Q9. Selitä nopean ja monikuorman ero?

Vastaus:
Nopeaa latausta käytetään suuren määrän datan lataamiseen tyhjään taulukkoon nopeasti useiden istuntojen avulla. Monikuormaa käytetään pääasiassa ei-tyhjiin taulukoihin ja sitä voidaan käyttää vain viiden taulukon kanssa. Monikuormaa käytetään pääasiassa suuren volyymin taulukoiden ja näkymien toiminnan ylläpitämiseen.

Q10. Mitä vinous tarkoittaa ja Nullif-toiminnon käyttöä Teradatassa?

Vastaus:
Kaltevuuteen viitataan datan epätasaisena jakautumisena AMP: n suhteen, ja vinosuuden prosenttimäärää kutsutaan vinoustekijäksi. Nullif-toimintoa käytetään kahden argumentin vertaamiseen, jos molemmat vastaavat argumentit palauttavat nollaksi. Muussa tapauksessa se palauttaa ensimmäisen argumentin.

Suositeltava artikkeli

Tämä on opas luetteloon Teradatan haastatteluun liittyvistä kysymyksistä ja vastauksista, jotta hakija voi helposti hakea nämä Teradatan haastattelukysymykset. Täällä tässä viestissä olemme tutkineet tärkeimpiä Teradata-haastattelukysymyksiä, joita usein kysytään haastatteluissa. Voit myös katsoa seuraavia artikkeleita saadaksesi lisätietoja -

  1. 8 hyödyllistä Big Data -haastattelukysymystä
  2. Tietorakenteet ja algoritmit Haastattelukysymys
  3. Mahtavia tietovarastohaastattelukysymyksiä
  4. Mongo-tietokannan haastattelukysymykset

Luokka:

Yrittäjyyden kehittäminen