1. 面试官：如果要在 Amazon Redshift 中设计一个高性能的星型架构数据模型，你会采取什么样的策略？为什么？

2. 面试官：解释 Amazon Redshift 中的分布键和排序键是如何工作的，并说明它们在数据建模中的重要性。

3. 面试官：针对一个大型的 Amazon Redshift 数据库，如何优化查询性能？给出至少三种优化方法并解释其原理。

4. 面试官：在 Amazon Redshift 中，如何处理大型事实表和维度表之间的连接？哪种方法更适合分析查询？

5. 面试官：如果要在 Amazon Redshift 中建模时间序列数据，你会选择怎样的时间维度，并说明选用这个维度的原因。

6. 面试官：在 Amazon Redshift 大数据环境中，如何处理慢查询和性能问题？给出常见的排查和解决方法。

7. 面试官：解释 Amazon Redshift 中的数据压缩技术，并说明它对数据存储和查询性能的影响。

8. 面试官：在 Amazon Redshift 数据建模中，如何处理多态性数据和继承关系？给出针对这类数据模型的最佳做法。

9. 面试官：讨论 Amazon Redshift 中的表设计原则和最佳实践，包括列类型的选择、数据分布策略等方面。

10. 面试官：如果要在 Amazon Redshift 中进行缓慢变化维度建模，你会采取怎样的处理方法，确保数据一致性和查询效率？