As 17 principais perguntas e respostas da entrevista sobre ETL para todos os níveis

Extrair, transformar e carregar (ETL) é uma tarefa crucial de integração de dados que consolida e refina os dados de várias fontes em um formato unificado.

Ele descreve o processo de extração de dados de várias fontes, transformando-os em um formato consistente e carregando-os em um banco de dados ou data warehouse de destino. 

As organizações que buscam integrar fontes de dados díspares, manter a qualidade dos dados e permitir análises e relatórios significativos devem adotar práticas robustas de ETL para garantir a consistência e a precisão dos dados. 

Essa confiabilidade é essencial para que você tome decisões de negócios informadas com base em informações confiáveis.

Decisões mais bem informadas permitem que as organizações reduzam os riscos, aproveitem as oportunidades e otimizem os recursos de forma eficaz, promovendo o crescimento sustentável e uma vantagem competitiva.

E se você tem essas habilidades, você é um bem valioso - aqui está o porquê: 

• As empresas têm muitos dados de várias fontes, que só podem agregar valor quando apresentados de forma holística. 
• A tomada de decisões estratégicas depende muito de dados limpos, consistentes e precisos. 
• As habilidades de ETL otimizam os fluxos de trabalho de dados, o que significa que as tarefas repetitivas podem ser automatizadas e os tempos de processamento de dados otimizados, aumentando assim a eficiência operacional e a produtividade.

Mas ter as habilidades por si só não é suficiente.  

Você ainda precisará ser um craque na entrevista com o ETL para conseguir um emprego. 

E é isso que mostraremos a você como fazer neste artigo.

Perguntas básicas da entrevista de ETL

Essas perguntas abrangem o conhecimento básico sobre ETL, garantindo que você tenha conhecimento básico do tópico. 

1. O que é ETL?

Extrair, transformar e carregar, ou ETL, é uma tarefa de integração de dados que consolida dados de várias fontes em um único repositório de dados unificado, geralmente um data warehouse. 

Envolve a extração de dados de várias fontes, transformando-os em um formato consistente e carregando-os em um banco de dados ou data warehouse de destino. Esse processo é essencial para garantir que os dados sejam precisos, consistentes e adequados para análises e relatórios.

2. Quais são as diferenças entre ETL e ELT?

Entre as várias estratégias e ferramentas de integração de dados, ETL (Extract, Transform, Load) e ELT (Extract, Load, Transform) são as principais metodologias.

A ETL envolve a extração de dados de fontes, transformando-os para atender às necessidades operacionais e, em seguida, carregando-os em um banco de dados ou armazém de destino. Esse processo é normalmente usado em ambientes tradicionais de armazenamento de dados, nos quais a transformação de dados é fundamental antes do carregamento para garantir a consistência e a integridade.

Por outro lado, o ELT (Extract, Load, Transform) extrai dados de fontes e os carrega diretamente em um sistema de destino, como um data lake ou um data warehouse moderno na nuvem. A transformação é realizada após o carregamento usando a capacidade de processamento do sistema de destino. A ELT é frequentemente empregada em ambientes de big data e de nuvem em que os sistemas de destino têm recursos de processamento significativos, permitindo uma transformação de dados mais flexível e dimensionável.

3. Quais são as ferramentas comuns de ETL?

As ferramentas populares de ETL incluem: 

• Fluxo de ar Apache: Uma plataforma de código aberto para criação, programação e monitoramento de fluxos de trabalho, com uma interface baseada na Web e em linha de comando, usando gráficos acíclicos direcionados (DAGs) para visualização e gerenciamento de tarefas, integrando-se a ferramentas como Apache Spark e Pandas, capaz de dimensionar fluxos de trabalho complexos e com o suporte de uma comunidade ativa e ampla documentação.
• Portable.io: Uma plataforma ELT sem código que cria conectores personalizados sob demanda, oferecendo mais de 1.300 conectores ETL exclusivos para ingestão de dados de várias fontes, permitindo o gerenciamento de dados eficiente e dimensionável, com preços econômicos e recursos avançados de segurança para garantir a proteção e a conformidade dos dados.
• Apache NiFi: Uma ferramenta de integração de dados de código aberto projetada para automatizar o fluxo de dados entre sistemas. Ele fornece uma interface de usuário baseada na Web para criar pipelines de dados, enfatizando o processamento de dados em tempo real e a facilidade de uso. O NiFi é compatível com vários formatos e protocolos de dados, o que o torna adequado para aplicativos de IoT e streaming de dados.
• Microsoft SSIS (SQL Server Integration Services): Uma poderosa ferramenta ETL que vem com o SQL Server e fornece uma plataforma robusta de integração, transformação e migração de dados. O SSIS inclui uma interface gráfica para a criação de fluxos de trabalho de ETL e oferece forte integração com outros produtos da Microsoft. Ele é particularmente adequado para organizações que usam o ecossistema da Microsoft para gerenciamento de dados.

Perguntas da entrevista sobre ETL intermediário

Para aqueles que já têm alguma experiência com ETL, essas perguntas vão sondar seus conhecimentos específicos. 

4. Explique o conceito de um data warehouse.

Um data warehouse é um sistema corporativo usado para analisar e relatar dados estruturados e semiestruturados de várias fontes. Portanto, sua função nos processos de ETL é consolidar dados de várias fontes, garantindo a qualidade, a consistência e a confiabilidade dos dados.

Para fins de contexto, durante a ETL, os dados são extraídos de vários sistemas, transformados para atender a formatos padronizados e critérios de qualidade e, em seguida, carregados no data warehouse.  Esse armazenamento estruturado permite consultas, análises e relatórios eficientes, dando suporte à inteligência de negócios e facilitando a tomada de decisões informadas com base em dados abrangentes e precisos.

5. O que é uma área de preparação no ETL?

Uma área de preparação, ou zona de aterrissagem, é um local de armazenamento intermediário usado no processo de ETL. Ele mantém temporariamente dados brutos de vários sistemas de origem antes que ocorra qualquer transformação. Esse espaço é fundamental para consolidar e realizar verificações iniciais de qualidade nos dados, garantindo que eles estejam limpos e precisos. 

Ele também permite que os usuários processem com eficiência grandes volumes de dados e os preparem para uma transformação precisa. Por fim, uma área de preparação ajuda a carregar dados de alta qualidade no data warehouse final ou em outros repositórios de destino.

6. O que é transformação de dados e por que ela é importante?

A transformação de dados envolve a conversão, a limpeza e a estruturação de dados em um formato que possa ser facilmente analisado para apoiar a tomada de decisões e impulsionar o crescimento organizacional. Isso é essencial quando os dados precisam ser reformatados para se alinharem aos requisitos do sistema de destino e é importante porque garante que todas as métricas sejam uniformes, o que permite uma análise melhor e insights mais sólidos. 

Perguntas avançadas para entrevistas de ETL

Se você for um profissional de dados experiente, provavelmente precisará de um conhecimento prático mais aprofundado. Além de analisar essas perguntas avançadas, considere a possibilidade de conferir nosso artigo Perguntas para entrevistas com arquitetos de dados. 

7. Como você lida com o carregamento de dados incrementais?

O carregamento incremental de dados é uma técnica usada nos processos de integração de dados para atualizar apenas os dados novos ou modificados desde a última atualização, em vez de recarregar todos os dados a cada vez. 

Essa abordagem minimiza o tempo de processamento e reduz o uso de recursos. As técnicas que ajudarão a identificá-lo incluem: 

• Captura de dados de alteração (CDC): Esse método identifica e captura as alterações feitas nos dados dos sistemas de origem. Ele pode ser implementado usando acionadores de banco de dados, replicação baseada em log ou ferramentas CDC dedicadas. Esses métodos programam as alterações no nível do banco de dados ou por meio de logs de transações, garantindo que apenas os dados alterados sejam processados durante as atualizações incrementais.
• Carimbos de data e hora: Esses são simplesmente marcadores cronológicos que indicam quando os dados foram modificados ou atualizados pela última vez. Assim, ao comparar os carimbos de data e hora dos sistemas de origem e destino, os processos de integração de dados podem determinar com eficiência quais registros precisam ser atualizados ou inseridos.

Ou seja, o processo para lidar com o carregamento de dados incrementais inclui:

• Identificação: Identifique os critérios para selecionar dados incrementais, como registros de data e hora ou marcadores CDC.
• Extração: Extraia dados novos ou modificados dos sistemas de origem com base nos critérios identificados.
• Transformação: Transforme os dados extraídos conforme necessário, aplicando quaisquer regras de negócios ou transformações necessárias para a integração.
• Carregamento: Carregue os dados transformados no sistema de destino, atualizando os registros existentes e inserindo novos registros, conforme apropriado.

8. Quais são os desafios da ETL em cenários de Big Data?

Os cinco principais desafios da ETL em cenários de big data são: 

1. Escalabilidade

As ferramentas tradicionais de ETL podem ter dificuldades para escalonar com eficiência ao processar grandes volumes de dados. À medida que os dados crescem, os requisitos de capacidade de processamento e armazenamento aumentam exponencialmente, exigindo soluções escalonáveis.

Esse desafio pode ser atenuado com tecnologias como Hadoop e Spark, que fornecem estruturas de computação distribuída que podem ser dimensionadas horizontalmente em clusters de hardware de commodities. Essas estruturas também permitem o processamento paralelo e podem lidar com conjuntos de dados maciços com mais eficiência do que as ferramentas tradicionais de ETL.

2. Variedade de dados

Os ambientes de Big Data geralmente envolvem diversos tipos de dados, incluindo dados estruturados, semiestruturados e não estruturados de várias fontes, como mídia social, dispositivos de IoT e registros. Os engenheiros devem integrar e processar os diversos formatos e fontes, o que exige transformações complexas e pode levar a um aumento do tempo de processamento e a possíveis inconsistências de dados.

Ferramentas como o HDFS (Hadoop Distributed File System) e o Apache Spark suportam o processamento de diversos formatos de dados. Eles oferecem recursos flexíveis de manipulação de dados, incluindo suporte a JSON, XML, Parquet, Avro e muito mais. Essa versatilidade permite que as organizações ingiram e processem dados em seu formato nativo, facilitando a integração perfeita aos pipelines de dados.

3. Desempenho e taxa de transferência

O processamento de grandes volumes de dados em prazos aceitáveis exige processos de ETL de alto desempenho. Velocidades de processamento lentas podem levar a atrasos na disponibilidade de dados e afetar a tomada de decisões.

Podemos mitigar isso com ferramentas como Hadoop e Spark, que aproveitam o processamento na memória e mecanismos eficientes de cache de dados para melhorar o desempenho. Eles otimizam os pipelines de processamento de dados, permitindo operações de ETL mais rápidas, mesmo com grandes conjuntos de dados. Além disso, o processamento distribuído minimiza a movimentação de dados e a latência, melhorando ainda mais a taxa de transferência.

4. Seleção e integração de ferramentas

Devido à natureza diversa das fontes de dados, selecionar as ferramentas corretas e integrá-las à infraestrutura de TI existente pode ser um desafio. Os ambientes de Big Data geralmente exigem várias tecnologias para ingestão, transformação e carregamento de dados, e a compatibilidade perfeita e a otimização do desempenho em todo o pipeline de processamento de dados são obrigatórias.

As organizações podem atenuar isso avaliando as ferramentas com base em seus casos de uso e requisitos específicos. Por exemplo, as ferramentas do ecossistema do Hadoop, como o Apache Hive, o Apache Kafka e o Apache Sqoop, complementam o Spark em diferentes estágios do processo de ETL. 

5. Qualidade e governança de dados

Garantir a qualidade e a governança dos dados continua sendo fundamental em cenários de big data com volumes e fontes de dados vastos e diversificados. O grande volume, a variedade e a velocidade dos dados podem levar a inconsistências, imprecisões e dificuldades para manter a conformidade e a padronização em diversas fontes de dados.

É essencial implementar verificações de qualidade de dados, gerenciamento de metadados e estruturas de governança. Os programas e as plataformas fornecem rastreamento de linhagem de dados, marcação de metadados e recursos automatizados de validação de dados. Essas medidas ajudam a manter a integridade dos dados e a garantir que os insights derivados do big data sejam confiáveis e acionáveis.

9. Explique o conceito de distorção de dados nos processos de ETL.

A assimetria de dados nos processos de ETL refere-se à distribuição desigual de dados em diferentes partições ou nós em um ambiente de computação distribuída. Esse desequilíbrio geralmente ocorre quando determinadas partições ou nós recebem uma quantidade desproporcional de dados em comparação com outros. Isso pode ser causado pela natureza dos dados, pela distribuição de chaves usada para o particionamento ou por desequilíbrios nas fontes de dados.

Há vários problemas possíveis causados por distorções de dados, que podem prejudicar o desempenho dos processos de ETL. Por exemplo: 

• Ineficiência de recursos: Alguns nós ficam subutilizados, enquanto outros ficam sobrecarregados, o que significa que alguns nós precisam lidar com mais dados do que podem processar com eficiência. 
• Aumento do tempo de processamento: Os processos de ETL são normalmente projetados para aguardar que todas as partições concluam suas tarefas antes de passar para o próximo estágio. Se uma partição for significativamente maior e demorar mais para ser processada, isso atrasará todo o trabalho de ETL.
• Sobrecarga de memória e CPU: Os nós com partições distorcidas podem apresentar uso excessivo de memória e CPU. Essa utilização excessiva pode levar a falhas no sistema ou exigir recursos computacionais adicionais, aumentando os custos operacionais.
• Desequilíbrio de carga: Uma distribuição desigual da carga de trabalho pode afetar não apenas os processos de ETL, mas também o desempenho de outras tarefas simultâneas executadas na mesma infraestrutura. Esse desequilíbrio de carga pode degradar o desempenho de todo o sistema, levando a ineficiências em vários aplicativos e processos.

Para lidar com a assimetria dos dados, você precisa de estratégias bem pensadas para garantir uma distribuição de dados mais equilibrada entre os nós e as partições. Alguns exemplos de técnicas que podem ser usadas para atenuá-la incluem: 

• Particionamento de dados 
• Balanceamento de carga
• Tratamento de junções distorcidas 
• Amostragem e agregação de dados 
• Execução adaptável de consultas
• Lógica de particionamento personalizada

Perguntas da entrevista sobre testes de ETL

Essas perguntas explorarão seu conhecimento sobre o processo de teste de ETL. 

10. Quais são as etapas do processo de teste de ETL?

As etapas envolvidas no processo de teste de ETL são: 

Etapa 1: Analisar os requisitos de negócios 

Reúna e analise os requisitos comerciais para migração de dados, regras de transformação e integração. Defina claramente os objetivos do teste de ETL. 

Etapa 2: Identificação da fonte de dados 

Todas as fontes de dados devem ser identificadas, inclusive bancos de dados e sistemas externos. Analise os modelos de dados e os esquemas dos sistemas de origem para entender os relacionamentos e as dependências dos dados. Depois de concluído, desenvolva um plano para extrair os dados. 

Etapa 3: Projetar casos de teste 

Defina vários cenários de teste com base nos requisitos comerciais e nas regras de transformação de dados. Crie casos de teste detalhados para cada cenário, especificando os dados de entrada, a saída esperada e os critérios de validação. Prepare os dados de teste para diferentes cenários, garantindo que eles abranjam todos os casos extremos e variações de dados possíveis. 

Etapa 4: Realizar a execução do teste

Há três estágios de execução do teste: 

• Teste da fase de extração (estágio 1): É aqui que você verifica se os dados foram extraídos corretamente dos sistemas de origem e se o número de registros extraídos corresponde ao número esperado.
• Teste da fase de transformação (estágio 2): Nesse estágio, você deseja verificar se as transformações de dados foram aplicadas corretamente de acordo com as regras de negócios. Certifique-se de verificar se há problemas de qualidade de dados, como duplicatas, valores ausentes e formatos de dados incorretos.
• Teste da fase de carga (estágio 3): É aqui que você valida se os dados foram carregados corretamente no sistema de destino. Garanta a integridade dos dados validando a integridade referencial e a consistência. Quando isso for concluído, avalie o desempenho do processo de ETL para garantir que ele atenda aos tempos de carregamento e à taxa de transferência exigidos.

Etapa 5: Relatórios

Documente os resultados de cada caso de teste, incluindo quaisquer discrepâncias ou defeitos encontrados. Certifique-se de registrar todos os defeitos identificados durante o teste em um sistema de rastreamento de defeitos e de acompanhar a resolução deles.

Em seguida, prepare um relatório resumido detalhando o processo geral de teste, os casos de teste executados, os defeitos encontrados e o status de sua resolução. Esse relatório será então comunicado a todas as partes interessadas relevantes. Depois de comunicar os resultados, faça uma revisão pós-teste para avaliar a eficácia do processo de teste e identificar as áreas que podem ser melhoradas.

11. Como você garante a qualidade dos dados no ETL?

Garantir a qualidade dos dados nos processos de ETL é fundamental para manter a integridade e a confiabilidade dos dados à medida que eles passam por vários estágios. Os métodos para validar a precisão, a consistência e a integridade dos dados em todo o processo de ETL incluem:

Perfil de dados 

O perfil de dados tem como objetivo entender a estrutura, o conteúdo, as relações e a qualidade dos dados. 

O processo envolve a análise de colunas individuais para verificar tipos de dados, padrões, exclusividade e integridade, identificando relacionamentos entre colunas para garantir a integridade referencial e a consistência, e examinando as distribuições de dados para detectar discrepâncias, duplicatas ou valores ausentes. 

Essa técnica ajuda a identificar anomalias nos dados com antecedência e informa os requisitos de limpeza e transformação de dados.

Limpeza de dados 

A limpeza de dados envolve a correção, o enriquecimento ou a remoção de dados imprecisos, incompletos ou inconsistentes.

Os métodos para conseguir isso incluem: 

• Padronização: Normalize os formatos de dados (por exemplo, datas, endereços) para garantir a consistência.
• Validação: Verifique os dados em relação a regras predefinidas (por exemplo, formato de e-mail, intervalo numérico).
• Deduplicação: Identifique e remova registros duplicados para manter a integridade dos dados.
• Imputação: Preencha os valores ausentes usando técnicas como média, mediana ou modelagem preditiva.

A limpeza de dados é útil porque melhora a precisão e a integridade dos dados, reduzindo os erros no processo de ETL.

Regras e verificações de qualidade de dados

Defina e aplique regras de qualidade de dados para validar a integridade e a precisão dos dados.

Você deve realizar três tipos de verificações para fazer isso de forma eficaz: 

• Em nível de campo: Validar dados em relação a regras predefinidas (por exemplo, intervalos de dados, restrições).
• Campo cruzado: Garanta a consistência entre os campos de dados relacionados (por exemplo, datas de início e término).
• Integridade referencial: Valide as relações entre as tabelas para manter a consistência dos dados.

Isso reforça os padrões de dados e garante a conformidade com as regras e os regulamentos comerciais.

Validação de dados 

A validação de dados busca garantir que as transformações e agregações sejam corretas e consistentes. 

Isso é feito por meio de vários métodos de validação, como: 

• Validação da contagem de linhas: Verifique se o número de linhas processadas em cada estágio corresponde às expectativas.
• Validação de checksum: Calcular somas de verificação ou hashes para verificar a integridade dos dados durante as transformações.
• Validação estatística: Compare os resultados agregados com os valores esperados para detectar discrepâncias.

Tratamento e registro de erros 

A implementação de mecanismos para capturar e tratar os erros encontrados durante o processo de ETL permite a identificação e a resolução proativas de problemas de qualidade de dados, mantendo a confiabilidade dos dados.

Uma técnica comum para tratar erros é o tratamento de exceções, um processo definido para atenuar erros, como mecanismos de repetição ou notificações de alerta. Ele também ajuda a registrar e monitorar todos os erros e exceções para fins de auditoria e solução de problemas. 

12. Explicar os bugs de ETL e os problemas comuns encontrados.

Os processos de ETL são propensos a bugs e problemas que afetam a precisão, a integridade e a confiabilidade dos dados. Aqui estão alguns dos erros comuns de ETL: 

• Erros de cálculo: Isso ocorre quando a lógica de transformação não produz os resultados esperados, levando a saídas de dados incorretas. 
• Origem do bug: Os bugs de origem decorrem de problemas nos próprios dados de origem, como valores ausentes, registros duplicados ou formatos de dados inconsistentes.  
• Erro no controle de versão: Isso acontece quando há uma discrepância ou inconsistência entre diferentes versões de componentes ETL ou modelos de dados.
• Bug de entrada/saída (E/S): Um bug de E/S ocorre quando ocorrem erros ou inconsistências na leitura de dados de entrada ou na gravação de dados de saída durante o processo de ETL. 
• Bug na interface do usuário (UI):  Os bugs da interface do usuário referem-se a problemas relacionados às interfaces gráficas ou de linha de comando usadas para gerenciar os processos de ETL
• Erro na condição de carga: Um bug de condição de carga ocorre quando os processos de ETL não conseguem lidar com condições de carga esperadas ou inesperadas de forma eficiente.

Perguntas da entrevista com o desenvolvedor de ETL

Se você estiver se candidatando a uma função que exija conhecimento prático de desenvolvimento, aqui estão algumas das perguntas que você pode esperar enfrentar: 

13. Como você otimiza o desempenho do ETL?

As técnicas que podem ser usadas para otimizar o desempenho do ETL incluem: 

Processamento paralelo

O processamento paralelo envolve a divisão das tarefas de ETL em unidades menores que podem ser executadas simultaneamente em vários threads, processadores ou nós. Isso permite que várias tarefas sejam executadas simultaneamente, reduzindo o tempo total de execução do trabalho e utilizando de forma eficiente os recursos computacionais disponíveis. 

Particionamento de dados

Ao dividir grandes conjuntos de dados em partições menores e gerenciáveis com base em critérios predefinidos (por exemplo, intervalo, hash, lista), os profissionais podem distribuir o processamento de dados em vários nós ou servidores, o que permite maior escalabilidade. Isso também reduz os problemas de distorção de dados. 

Otimização de consultas SQL 

As consultas SQL usadas nos processos de ETL podem ser otimizadas para melhorar o desempenho, reduzindo o tempo de execução e o consumo de recursos. Técnicas como a reescrita de consultas, que consiste na reescrita de consultas para remover junções desnecessárias, reduzir a duplicação de dados e otimizar as condições de filtro, podem ser implementadas para otimizar o desempenho geral do processo de ETL. 

Gerenciamento de memória e cache

O gerenciamento eficiente da memória e as estratégias de cache podem melhorar significativamente o desempenho do ETL, reduzindo as operações de E/S do disco e aumentando a velocidade de recuperação de dados.

As técnicas incluem: 

• Processamento na memória
• Armazenamento em buffer
• Alocação de memória

Carregamento incremental e captura de dados de alteração (CDC) 

O carregamento incremental envolve a atualização apenas dos dados alterados ou novos desde a última execução de ETL, em vez do processamento de todo o conjunto de dados. Isso minimiza a quantidade de dados processados, o que leva a uma execução mais rápida do trabalho de ETL e facilita as atualizações quase em tempo real, capturando as alterações à medida que elas ocorrem (CDC).

14. Qual é a função das planilhas de mapeamento de ETL?

As planilhas de mapeamento ETL contêm detalhes essenciais das tabelas de origem e destino, incluindo cada linha e coluna. Essas planilhas ajudam os especialistas a elaborar consultas SQL para testes de ferramentas ETL. Eles podem ser consultados em qualquer fase de teste para verificar a precisão dos dados e simplificar a criação de consultas de verificação de dados.

15. Descreva o uso da Lookup Transformation em ETL.

A transformação de pesquisa enriquece e valida os dados fazendo a correspondência e recuperando informações adicionais de uma tabela de referência com base em chaves especificadas. Essa transformação é particularmente útil para tarefas como atualizar tabelas de dimensão em um data warehouse, gerenciar dimensões que mudam lentamente e garantir a consistência e a precisão dos dados fazendo referência a uma única fonte de verdade. Ele simplifica as uniões de dados complexas e automatiza o processo de manutenção de conjuntos de dados atualizados e precisos.

Perguntas da entrevista sobre SQL ETL

O SQL costuma ser uma ferramenta essencial para quem usa ETL e, portanto, você deve esperar algumas perguntas sobre o assunto 

16. Como você escreve consultas SQL eficientes para ETL?

Aqui estão algumas técnicas que você pode implementar para escrever consultas SQL eficientes para ETL: 

Indexação

Certifique-se de que as colunas de chave primária e estrangeira sejam indexadas para acelerar as uniões e pesquisas. Os índices compostos para colunas frequentemente usadas em conjunto nas cláusulas WHERE também ajudam, mas tente evitar a superindexação. Embora os índices melhorem o desempenho da leitura, eles podem prejudicar o desempenho da gravação. Somente colunas de índice que são consultadas com frequência.

Planejamento de consultas

Use a instrução EXPLAIN ou EXPLAIN PLAN para analisar como uma consulta será executada e identificar possíveis gargalos - fornecer dicas ao otimizador de consultas para influenciar os planos de execução quando necessário também ajuda.

A otimização de junções é outra estratégia que se enquadra no planejamento de consultas. Certifique-se de que os tipos de junção apropriados sejam usados e que o tipo de junção mais eficiente (INNER JOIN, LEFT JOIN etc.) seja selecionado com base nos requisitos da consulta.

Armadilhas a serem evitadas

Há também armadilhas comuns que prejudicam o desempenho das consultas SQL. Isso inclui:

• SELECT *: Não selecione todas as colunas quando necessário. É melhor especificar as colunas necessárias para reduzir a quantidade de dados processados e transferidos.
• Executar muitas funções nas cláusulas WHERE: É melhor você calcular os valores fora da consulta ou usar colunas computadas indexadas.
• Não usar o processamento em lote: Divida grandes operações em lotes menores para evitar transações de longa duração e reduzir a contenção de bloqueios.
• Tipos de dados inadequados: Escolha os tipos de dados mais eficientes para suas colunas para economizar armazenamento e melhorar o desempenho.

17. Quais são as funções SQL comuns usadas em ETL?

Nos processos de ETL, as funções SQL mais comuns incluem junções, agregações e funções de janela. Especificamente, é comum você ver o uso de INNER JOIN para combinar dados de várias tabelas com base em colunas correspondentes e agregações como SUM, AVG e COUNT para resumir dados. Funções de janela como ROW_NUMBER também são usadas com frequência para realizar cálculos em um conjunto de linhas em um conjunto de resultados.

Conclusão

No atual cenário orientado por dados, a proficiência em processos de ETL não é apenas uma habilidade, mas um ativo estratégico para as organizações. Desde garantir a integridade dos dados até possibilitar a integração perfeita entre fontes diferentes, os especialistas em ETL são fundamentais para gerar insights de negócios e eficiências operacionais. 

Ao se prepararem cuidadosamente com os insights fornecidos neste artigo, os candidatos podem passar com confiança pelas entrevistas de ETL, demonstrando sua capacidade de aproveitar os dados para obter vantagens estratégicas e contribuir efetivamente para suas equipes e organizações.

Para aprender mais, confira alguns dos recursos fornecidos abaixo: 

• Uma lista das 20 melhores ferramentas de ETL e por que você deve escolhê-las
• Criando um pipeline de ETL com o Airflow
• Introdução à engenharia de dados
• Engenheiro de dados em Python
• Certificação de carreira de engenheiro de dados