# 1. 数据质量测试的维度，完整性、准确性、一致性、时效性、唯一性各自的测试方法？ A 完整性指数据值正确，准确性指字段非空 B 时效性校验只需检查数据存在即可 C 一致性指校验同一实体在不同表或系统间取值一致 ✓ 正确答案 D 唯一性校验用 COUNT(*) 全表统计即可，无需分组
# 2. Great Expectations / dbt tests 等数据质量框架，如何在 ETL 管道中嵌入自动化数据验证？ A Great Expectations 通过声明式 Expectation 断言数据，失败即报警或阻断 ✓ 正确答案 B 数据验证只需在加载完成后做一次即可 C dbt tests 无法做 not_null 和 unique 校验 D 质量门禁失败不应影响 ETL 交付
# 3. 数据血缘（Data Lineage）在测试中的应用，如何通过血缘追踪确定变更影响范围？ A 数据血缘只用于文档展示，与测试无关 B 用血缘追踪出受变更影响的全部下游表，可确定回归测试范围 ✓ 正确答案 C 血缘无法帮助定位数据异常根因 D 变更影响只需凭经验判断，无需血缘
# 4. 数据漂移（Data Drift）检测，如何监控生产数据分布变化并触发回归测试？ A 数据漂移只需比较均值即可，无需分布指标 B 所有数据变化都应视为质量问题并告警 C 漂移超阈值时可触发受影响管道与报表的回归测试 ✓ 正确答案 D PSI 与分布变化无关
# 5. 数据脱敏验证，如何确认脱敏后的数据仍保持业务可用性（如统计分布不变）？ A 脱敏只需保证不可逆，无需考虑分布 B 脱敏后可破坏外键关系，不影响测试 C 需同时验证敏感信息不可还原与统计分布保真 ✓ 正确答案 D 同一标识脱敏结果可以随机变化
# 6. 数据库测试的核心维度，数据完整性（约束）、一致性（事务）、准确性（业务规则）如何验证？ A 准确性（业务规则）验证并发下数据是否一致 B 一致性（事务）验证并发与回滚下数据仍一致 ✓ 正确答案 C 完整性（约束）验证的是业务计算口径是否正确 D 三个维度验证方法完全相同
# 7. SQL 注入与数据安全测试，如何用测试用例覆盖注入点、权限越权与敏感数据脱敏？ A 只需测试 SQL 注入，无需关注越权与脱敏 B 使用参数化查询后注入载荷仍可能改变查询条件 C 水平越权指用户访问他人数据进行越权操作 ✓ 正确答案 D 拼接 SQL 的代码无需静态扫描即可发现
# 8. 数据验证的抽样策略与置信度，全量比对成本过高时如何用分层抽样评估质量？ A 随机抽样比例越大，置信度一定越高 B 抽样样本量无需考虑置信度与误差 C 分层抽样旨在通过分层保证代表性、降低抽样偏差 ✓ 正确答案 D 分层抽样可完全替代全量精确比对
# 9. 数据质量问题的根因定位，ETL 逻辑、源数据异常与口径变更如何区分并闭环？ A 源数据异常时 ETL 已如实传递，属于 ETL 逻辑问题 B 口径变更无需修改计算逻辑 C 应逐层排查源数据、ETL 逻辑与口径变更，并形成闭环治理 ✓ 正确答案 D 发现质量问题应立即改 ETL 代码，无需区分根因
# 10. 数据质量异常检测的统计方法，均值方差漂移、Z-score 与分位数规则如何用于自动识别异常，小样本误报如何控制？ A 均值方差漂移无需结合业务上下文设置阈值 B Z-score 检测只需 1σ 偏差即可确认异常 C 分位数规则只适用于正态分布数据 D 小样本下统计量不稳定，需用分位数、多窗口确认等手段抑制误报 ✓ 正确答案
# 11. 数据质量报告的治理闭环，质量报告如何分层呈现，规则违反如何自动派单、跟踪整改并验证闭环？ A 质量报告只需给管理层看整体分数即可 B 规则违反应自动派单给负责人，修复后复验并通过才算闭环 ✓ 正确答案 C 工单关闭后无需再沉淀防复发规则 D 违规问题无需跟踪状态即可闭环
# 12. 跨系统数据一致性测试，如何验证微服务间通过事件同步的数据最终一致性？ A 最终一致性要求数据瞬时一致 B 对账脚本只能检测数据存在，无法验证一致 C 需验证延迟、乱序、重复消费下系统最终收敛到一致 ✓ 正确答案 D 事件消费失败无需重试即可保证一致
# 13. 数据湖（Data Lake）的测试，Schema-on-Read 场景下的数据质量如何保障？ A 需入湖轻检查、读时强校验、派生层严格规则相结合 ✓ 正确答案 B 数据湖内无需监控空值与重复记录 C Schema-on-Read 在写入时强制 schema，无需质量检查 D schema 演进不影响旧数据读取
# 14. 数据迁移与同步测试，增量/全量迁移的比对策略、丢失与重复的检测方法？ A 用主键集合差集可检测迁移丢失，用分组计数可检测重复 ✓ 正确答案 B 增量迁移无需比对增量区间 C 迁移后只需比对记录数即可确认无丢失 D 迁移中断与重试无需纳入测试
# 15. 数据库性能验证，索引失效、慢查询、锁等待等场景如何构造数据并验证？ A 对索引列加函数或隐式转换可构造索引失效 ✓ 正确答案 B 慢查询只需少量数据 + 无 JOIN 即可稳定触发 C 锁等待与并发事务数无关 D EXPLAIN 无法验证索引是否被使用
# 16. 数据质量测试在 CI 中的门禁设计，规则通过率、关键表覆盖与告警阈值如何配置？ A 所有表都应设置 100% 通过率门禁 B 用硬阻断/告警分级阈值并为关键表设强制覆盖，是质量与效率的平衡 ✓ 正确答案 C 告警阈值越低越好，不打断发布 D 质量规则无需版本管理
# 17. 跨库数据一致性验证，主从延迟、双写一致性如何用对账脚本持续监控？ A 对账脚本无需处理时间窗口，避免误报 B 主从延迟可用 Seconds_Behind_Master 或 GTID 位点差持续监控 ✓ 正确答案 C 双写对账只需比对一次即可 D 主从延迟与数据一致性无关
# 18. 元数据与数据质量联动，数据目录中的字段定义与枚举值如何驱动质量规则，新表字段的质量规则如何自动生成？ A 元数据变更无需联动更新质量规则 B 质量规则只能由人工编写，无法自动生成 C 枚举字段无需生成取值校验规则 D 元数据中的字段类型、枚举、必填信息可自动驱动生成质量规则 ✓ 正确答案
