1. 面试官：介绍多维数据模型的基本概念和特点。

2. 面试官：通过示例解释多维数据模型与传统关系型数据模型的区别和优势。

3. 面试官：如何设计一个高效的多维数据模型以支持复杂的分析查询？

4. 面试官：谈谈在多维数据模型中处理大规模数据的挑战和解决方案。

5. 面试官：分析多维数据模型在大数据环境中的部署和优化策略。

6. 面试官：多维数据模型中的数据建模技巧和最佳实践有哪些？

7. 面试官：讨论多维数据模型的灵活性和扩展性，以及如何应对数据结构变化和业务需求变化。

8. 面试官：解释多维数据模型和OLAP（联机分析处理）之间的关系和集成方式。

9. 面试官：探讨多维数据模型在实时数据处理和流式计算中的应用场景和挑战。

10. 面试官：对于复杂的多维数据模型，如何评估和优化查询性能？