阿里在线笔试中关于数据仓库的题目通常涉及以下方面的内容：
- 数据仓库概念和架构：考察对数据仓库的定义和组成部分的理解，以及数据仓库和传统数据库的区别。
- 数据仓库建模：考察对数据仓库中维度和事实表的认识，以及维度建模和标准化建模的优缺点。
- 数据仓库ETL过程：考察对数据仓库中ETL（提取、转换、加载）过程的理解，以及如何设计和实现高效的ETL作业。
- 数据仓库查询优化：考察对数据仓库查询性能优化的方法和技巧的掌握，如使用索引、分区表等。
- 数据仓库架构设计：考察对数据仓库架构设计的理解和实践经验，如数据仓库的数据模型选择、硬件和软件平台选择等。
在阿里在线笔试中，通常会结合具体场景和案例，以情境题的形式考察候选人对数据仓库知识的掌握和应用能力。因此，在备考阿里在线笔试时，除了掌握基本的数据仓库概念和技术细节外，还需要多做练习和积累实际项目经验，以提高解决实际问题的能力。
阿里在线笔试的数据仓库题目，通常会涉及以下内容：
- 数据模型设计：要求根据给定的业务需求和数据源，设计一个合适的数据模型，并说明表之间的关系。可以考察的知识点包括实体关系建模、维度建模、ER模型等。
- 数据抽取与转换：要求根据给定的数据源格式和数据抽取条件，编写相应的ETL脚本或SQL语句，从数据源中提取和转换数据。可以考察的知识点包括SQL语法、数据清洗、数据转换、数据抽取方法等。
- 数据加载与处理：要求将经过抽取和转换的数据加载到数据仓库中，并进行相应的处理。可以考察的知识点包括数据加载方法、数据划分与分片、数据合并与聚合等。
- 数据查询与分析：要求编写查询语句，从数据仓库中获取特定的数据，并进行相应的数据分析。可以考察的知识点包括SQL语法、数据分析方法、数据可视化等。
- 性能优化与调优：要求对数据仓库进行性能优化和调优，以提高数据查询和处理的效率。可以考察的知识点包括索引设计、分布式处理、多维数据查询优化等。
这些是阿里在线笔试数据仓库题目可能涉及到的内容，具体的题目形式和难度会根据不同的笔试要求而有所不同。
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