Questões de Banco de Dados - Banco de Dados Multidimensionais para Concurso

Q4033004

Ano: 2026 Banca: FEPESE Órgão: Prefeitura de Florianópolis - SC Prova: FEPESE - 2026 - Prefeitura de Florianópolis - SC - Analista de Sistemas |

Q4033004 Banco de Dados

Com relação à modelagem de dados, o Modelo Dimensional facilita a interoperabilidade entre sistemas e padronização de informações.

Analise as afirmativas abaixo em relação ao tema.

1. Dimensões constituem atributos ou relações que funcionam como perspectivas ou segmentações a partir das quais se podem visualizar melhor e em mais detalhes os fatos.

2. Fatos são atributos, passíveis de agregação, que consolidam visões sobre a realidade des crita no conjunto de dados.

3. Um conjunto de dados pode ser interpretado como uma representação de um certo domínio, real ou fictício, através dos dados contidos no conjunto de dados.

Assinale a alternativa que indica todas as afirmativas corretas.

A

É correta apenas a afirmativa 1.

B

São corretas apenas as afirmativas 1 e 2.

C

São corretas apenas as afirmativas 1 e 3.

D

São corretas apenas as afirmativas 2 e 3.

E

São corretas as afirmativas 1, 2 e 3.

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Q3973792

Ano: 2026 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: IPAAM Prova: CESPE / CEBRASPE - 2026 - IPAAM - Analista Ambiental – Especialidade: Análise de Sistemas |

Q3973792 Banco de Dados

Assinale a opção que indica característica central da modelagem dimensional aplicada a sistemas de apoio à decisão.

A

foco em transações OLTP

B

dependência de chaves naturais compostas

C

estrutura baseada em grafos

D

separação entre fatos e dimensões

E

eliminação de redundâncias operacionais

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Q3953503

Ano: 2026 Banca: COPEVE-UFAL Órgão: IFAL Prova: COPEVE-UFAL - 2026 - IFAL - Professor EBTT - Informática |

Q3953503 Banco de Dados

A modelagem dimensional é amplamente utilizada em sistemas analíticos e Data Warehouses, pois facilita consultas agregadas e análises históricas. Essa abordagem organiza os dados em tabelas fato e tabelas dimensão, definindo claramente o nível de detalhamento (grão) das informações armazenadas. Sobre esse assunto, considere um sistema de análise de vendas de uma rede de lojas, que deve permitir consultas como:
total de vendas por produto;
total de vendas por loja;
total de vendas por período.
Nesse contexto, dadas as afirmativas,
I. A tabela fato deve armazenar medidas numéricas, como quantidade vendida e valor total da venda.
II. O grão da tabela fato define o nível de detalhamento dos dados, por exemplo, uma venda por produto, por loja e por dia.
III. Em tabelas dimensão, o uso de chaves substitutas é recomendado para reduzir a dependência de chaves naturais e facilitar o controle histórico.
IV. Tabelas dimensão têm como função estrutural armazenar valores agregados, derivados das medidas da tabela fato, com o objetivo de otimizar consultas analíticas.
verifica-se que estão corretas apenas

A

I e III.

B

II e IV.

C

III e IV.

D

I, II e III.

E

I, II e IV.

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Q3953488

Ano: 2026 Banca: COPEVE-UFAL Órgão: IFAL Prova: COPEVE-UFAL - 2026 - IFAL - Professor EBTT - Informática |

Q3953488 Banco de Dados

Um analista precisa projetar uma estrutura de banco de dados SQL para consolidar o histórico de vendas de uma década. O requisito principal é que o sistema responda rapidamente a consultas complexas que agregam milhões de registros por diferentes critérios, como localização geográfica, categoria de produto e períodos de tempo. No desenvolvimento desse ambiente, o analista opta pela modelagem dimensional. Ao estruturar os dados, ele define uma tabela central, contendo as métricas de desempenho e as chaves estrangeiras, cercada por tabelas auxiliares que contêm os descritores textuais.
De acordo com os fundamentos de modelagem dimensional, assinale a alternativa correta que indica a principal característica das tabelas de dimensões em um esquema do tipo Estrela (Star Schema), comparadas às tabelas de um modelo puramente relacional.

A

O armazenamento de métricas puramente quantitativas e aditivas, servindo como a tabela central que armazena os registros de eventos do negócio.

B

A desnormalização deliberada dos dados para reduzir a quantidade de junções (joins) e otimizar a performance de leitura em consultas complexas.

C

A fragmentação horizontal dos dados em coleções independentes de esquemas fixos, seguindo os princípios de escalabilidade dos bancos de dados NoSQL.

D

A implementação de dependências transitivas para assegurar que cada atributo não-chave dependa, exclusivamente, da chave primária da dimensão.

E

A eliminação completa de redundâncias, por meio da aplicação da Terceira Forma Normal, garantindo que cada atributo dependa, exclusivamente, da chave primária.

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Q3952843

Ano: 2026 Banca: FADESP Órgão: SEFAZ-PA Prova: FADESP - 2026 - SEFAZ-PA - Auditor Fiscal de Receitas Estaduais - Conhecimentos Gerais |

Q3952843 Banco de Dados

No âmbito de Business Intelligence, sistemas OLAP são projetados para

A

registrar e atualizar transações operacionais, priorizando baixa latência e alta concorrência.

B

executar consultas analíticas com agregações e cálculos sobre dados históricos para suporte à decisão.

C

realizar processamento de transações em tempo real com alta frequência.

D

intermediar mensagens entre produtores e consumidores, controlando a entrega e reentrega de eventos.

E

manter consistência transacional em operações críticas, com confirmação imediata de gravações no sistema.

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Q3940737

Ano: 2026 Banca: FEPESE Órgão: CIDASC Prova: FEPESE - 2026 - CIDASC - Analista de Tecnologia da Informação e Comunicação (Banco de Dados) |

Q3940737 Banco de Dados

Analise as afirmativas abaixo sobre Cubos OLAP (Online Analytical Processing).

1. Um Cubo OLAP é uma estrutura de dados multidimensional que permite a análise rápida de dados a partir de diferentes perspectivas.

2. As dimensões de um cubo representam as entidades de negócio pelas quais os dados podem ser analisados (ex.: Tempo, Produto, Geografia).

3. As medidas de um cubo são os valores numéricos que podem ser agregados (ex.: Vendas, Quantidade, Custo).

Assinale a alternativa que indica todas as afirmativas corretas.

A

É correta apenas a afirmativa 1.

B

É correta apenas a afirmativa 3.

C

São corretas apenas as afirmativas 1 e 2.

D

São corretas apenas as afirmativas 2 e 3.

E

São corretas as afirmativas 1, 2 e 3.

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Q3940728

Ano: 2026 Banca: FEPESE Órgão: CIDASC Prova: FEPESE - 2026 - CIDASC - Analista de Tecnologia da Informação e Comunicação (Banco de Dados) |

Q3940728 Banco de Dados

OLAP (Online Analytical Processing) é uma tecnologia que permite a análise rápida e interativa de grandes volumes de dados.

Qual é a estrutura de dados fundamental utilizada em sistemas OLAP para organizar os dados de forma multidimensional?

A

Arquivo de log (Log File).

B

Cubo de dados (Data Cube).

C

Tabela relacional (Relational Table).

D

Documento JSON (JSON Document).

E

Grafo de conhecimento (Knowledge Graph).

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Q3926897

Ano: 2026 Banca: FCC Órgão: SEFAZ-SP Prova: FCC - 2026 - SEFAZ-SP - Auditor Fiscal da Receita Estadual - AFRE - Tecnologia da Informação e Comunicação - Conhecimentos Especificos (P3) |

Q3926897 Banco de Dados

Uma base tributaria de uma SEFAZ é analisada por meio de um cubo OLAP de arrecadação de ISS, com as seguintes dimensões: Ano, Município, Atividade econômica, Regime tributário e Contribuinte. Em uma reunido, um analista parte de uma visão agregada da arrecadação anual por município, em seguida, navega para uma visão mensal e depois para uma visão por contribuinte dentro de um município especifico, mantendo as demais dimensões fixas. Do ponto de vista conceitual em OLAP, essa sequência de operações é um exemplo de

A

Roll-up sobre a dimensão Município, detalhando contribuinte em um município, ano e mês específicos.

B

Slice na dimensão Regime tributário, fixando um único valor dessa dimensão.

C

Drill-down nas hierarquias das dimensões Tempo e Contribuinte, detalhando de ano para mês e depois para contribuinte em um município especifico.

D

Dice nas dimensões Município e Atividade econômica, selecionando subconjuntos específicos em cada uma.

E

Pivot entre as dimensões Ano e Município, apenas alterando linhas e colunas do relatório em um município especifico.

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Q3917580

Ano: 2026 Banca: CONSULPAM Órgão: Prefeitura de Eusébio - CE Prova: CONSULPAM - 2026 - Prefeitura de Eusébio - CE - Técnico em Tecnologia da Informação |

Q3917580 Banco de Dados

Uma secretaria municipal implantou um Data Warehouse para consolidar dados de atendimento de vários sistemas legados. Em reuniões com a área de negócio, foi solicitado ao Técnico de TI que os relatórios permitam analisar “quantidade de atendimentos” e “tempo médio de atendimento” por tempo, unidade e tipo de serviço, com boa performance para agregações e filtros. Para isso, o Técnico de TI e sua equipe de dados adotaram a modelagem dimensional. Diante do exposto, assinale a alternativa que apresenta CORRETAMENTE o papel da tabela fato nesse cenário.

A

Armazenar descrições textuais detalhadas (atributos) das unidades e serviços, evitando chaves numéricas.

B

Armazenar apenas logs de auditoria e metadados de carga, sem relação com dimensões analíticas.

C

Armazenar regras de negócio e validações do processo de atendimento, substituindo a camada de aplicação.

D

Armazenar principalmente medidas numéricas e chaves para dimensões, viabilizando agregações e análises.

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Q3896470

Ano: 2026 Banca: FEPESE Órgão: Polícia Científica - SC Prova: FEPESE - 2026 - Polícia Científica - SC - Perito Oficial Criminal - Informática |

Q3896470 Banco de Dados

No contexto de bancos de dados multidimensionais, assinale a alternativa que apresenta corretamente a operação de navegação que permite ao usuário descer em uma hierarquia de dados, passando de um nível agregado para um mais detalhado, como de vendas anuais para vendas mensais, ou de uma região para seus estados individuais, aumentando a granularidade e o detalhamento das informações analisadas.

A

Drill Up

B

Drill Down

C

Slice and Dice

D

Drill Through

E

Slice Up

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Q3885611

Ano: 2026 Banca: FGV Órgão: AL-RO Prova: FGV - 2026 - AL-RO - Analista Legislativo (Tecnologia da Informação - Banco de Dados) |

Q3885611 Banco de Dados

Em um Data Warehouse modelado com esquema Estrela, uma tabela central armazena os eventos de negócio e as métricas quantificáveis associadas.
Assinale a afirmativa que descreve a composição e a função principal da Tabela Fato.

A

Armazena a hierarquia das dimensões e contém atributos descritivos, como nome do cliente e endereço.

B

Contém principalmente chaves estrangeiras para as tabelas de dimensão, e medidas como métricas numéricas.

C

É um repositório de metadados que descreve o esquema do DW e as regras de transformação dos dados.

D

É altamente normalizada para reduzir a redundância de dados e é atualizada em tempo real (OLTP).

E

Contém apenas as chaves primárias de todas as tabelas do DW, funcionando como um índice global.

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Q3880227

Ano: 2026 Banca: FGV Órgão: AL-GO Prova: FGV - 2026 - AL-GO - Analista Legislativo - Analista de Ciência de Dados |

Q3880227 Banco de Dados

Os analistas da ALEGO fazem uso corriqueiro de modelagem multidimensional em seus projetos. Esse paradigma de modelagem permite que eles modelem diversos tipos de problemas.

O tipo de dimensão que permite armazenar os flags e indicadores ou coleções de dados transacionais aleatórios que não estão relacionados a nenhuma outra dimensão específica se denominada

A

Role Playing.

B

Degenerada.

C

Conformed

D

Gigante.

E

Junk.

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Q3878688

Ano: 2026 Banca: FGV Órgão: TJ-RJ Prova: FGV - 2026 - TJ-RJ - Analista Judiciário - Tecnologia da Informação - Arquiteto de Dados |

Q3878688 Banco de Dados

Um arquiteto de dados está projetando o Data Warehouse (DW) de uma grande rede de varejo. A tabela de fatos de vendas (Fato_Vendas) deverá ser conectada a uma dimensão de produtos. A hierarquia dos produtos é complexa e profunda: Departamento → Divisão → Categoria → Subcategoria → Produto.
O administrador de banco de dados (DBA), preocupado com a integridade dos dados e o espaço de armazenamento, propôs que essa hierarquia fosse modelada seguindo os princípios da normalização. Segundo a proposta, a tabela de produtos conteria apenas o ID da subcategoria, que apontaria para uma tabela de subcategorias, que, por sua vez, apontaria para uma tabela de categorias, e assim sucessivamente, evitando a repetição de textos descritivos (como o nome do departamento) em milhões de linhas de produtos.
Considerando os conceitos de modelagem dimensional (Ralph Kimball) e o impacto dessa decisão na performance de consultas analíticas (OLAP), é correto afirmar que:

A

a proposta do DBA configura um esquema floco de neve (Snowflake Schema); embora economize espaço em disco e facilite a manutenção da integridade referencial, essa abordagem prejudica o desempenho das consultas de Business Intelligence (BI) ao exigir múltiplas junções (joins) para recuperar a descrição completa dos atributos hierárquicos;

B

a abordagem sugerida caracteriza um esquema estrela (Star Schema), que é o padrão recomendado pela metodologia Kimball, pois a normalização das dimensões garante que o motor de banco de dados utilize índices bitmap de forma mais eficiente, acelerando o filtro de consultas agregadas;

C

a desnormalização completa da dimensão, consolidando todos os níveis hierárquicos em uma única tabela Dim_Produto (esquema estrela), deve ser evitada em Data Warehouses modernos baseados em armazenamento colunar, pois a redundância de dados textuais impede a compressão eficiente e aumenta o I/O de disco;

D

a proposta do DBA visa a transformar o modelo dimensional em um modelo relacional de Terceira Forma Normal (3FN), o que inviabiliza o uso de ferramentas de visualização de dados (como Power BI ou Tableau), visto que essas ferramentas são tecnicamente incompatíveis com tabelas normalizadas;

E

a tabela fato, tanto no esquema estrela quanto no floco de neve, deve ser normalizada para evitar a duplicação de métricas; a diferença reside apenas no fato de que o esquema floco de neve utiliza chaves naturais (CPF, CNPJ) nas junções, enquanto o esquema estrela exige o uso de chaves substitutas (Surrogate Keys).

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Q3878269

Ano: 2026 Banca: FGV Órgão: TJ-RJ Prova: FGV - 2026 - TJ-RJ - Analista Judiciário - Tecnologia da Informação - Analista de Negócios |

Q3878269 Banco de Dados

O TJRJ adquiriu uma ferramenta de BI que executa operações OLAP para apoiar as análises sobre gestão de processos judiciais. Para alternar a visualização de Processos por Assunto e Ano para Processos por Ano e Assunto, facilitando comparações e gerando diferentes perspectivas para analistas, deve-se utilizar a operação:

A

slice;

B

pivot;

C

roll-up;

D

drill-across;

E

drill-through.

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Q3874351

Ano: 2026 Banca: FGV Órgão: TJ-RJ Prova: FGV - 2026 - TJ-RJ - Analista Judiciário - Tecnologia da Informação - Analista de Sistemas |

Q3874351 Banco de Dados

A analista Ana está utilizando uma ferramenta OLAP para fazer a análise sobre a quantidade de novos processos por grau do TJRJ. Para efetuar a análise apenas dos novos processos de 2º grau, utilizando filtro múltiplo, Ana deve realizar a operação OLAP:

A

dice;

B

pivot;

C

rotate;

D

roll-up;

E

drill-down.

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Treine mais com um simulado focado no seu concurso. Criar simulado

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Q3869739

Ano: 2026 Banca: FGV Órgão: TJ-RJ Prova: FGV - 2026 - TJ-RJ - Analista Judiciário - Tecnologia da Informação - Cientista de Dados |

Q3869739 Banco de Dados

Um arquiteto de dados está projetando o Data Warehouse (DW) de uma grande rede de varejo. A tabela de fatos de vendas (Fato_Vendas) deverá ser conectada a uma dimensão de produtos. A hierarquia dos produtos é complexa e profunda: Departamento → Divisão → Categoria → Subcategoria → Produto.
O administrador de banco de dados (DBA), preocupado com a integridade dos dados e o espaço de armazenamento, propôs que essa hierarquia fosse modelada seguindo os princípios da normalização. Segundo a proposta, a tabela de produtos conteria apenas o ID da subcategoria, que apontaria para uma tabela de subcategorias, que, por sua vez, apontaria para uma tabela de categorias, e assim sucessivamente, evitando a repetição de textos descritivos (como o nome do departamento) em milhões de linhas de produtos.
Considerando os conceitos de modelagem dimensional (Ralph Kimball) e o impacto dessa decisão na performance de consultas analíticas (OLAP), é correto afirmar que:

A

a proposta do DBA configura um esquema floco de neve (Snowflake Schema); embora economize espaço em disco e facilite a manutenção da integridade referencial, essa abordagem prejudica o desempenho das consultas de Business Intelligence (BI) ao exigir múltiplas junções (joins) para recuperar a descrição completa dos atributos hierárquicos;

B

a abordagem sugerida caracteriza um esquema estrela (Star Schema), que é o padrão recomendado pela metodologia Kimball, pois a normalização das dimensões garante que o motor de banco de dados utilize índices bitmap de forma mais eficiente, acelerando o filtro de consultas agregadas;

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D

a proposta do DBA visa a transformar o modelo dimensional em um modelo relacional de Terceira Forma Normal (3FN), o que inviabiliza o uso de ferramentas de visualização de dados (como Power BI ou Tableau), visto que essas ferramentas são tecnicamente incompatíveis com tabelas normalizadas;

E

a tabela fato, tanto no esquema estrela quanto no floco de neve, deve ser normalizada para evitar a duplicação de métricas; a diferença reside apenas no fato de que o esquema floco de neve utiliza chaves naturais (CPF, CNPJ) nas junções, enquanto o esquema estrela exige o uso de chaves substitutas (Surrogate Keys).

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Q3856597

Ano: 2026 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: TCE-MG Prova: CESPE / CEBRASPE - 2026 - TCE-MG - Analista de Controle Externo - Especialidade: Ciência da Computação |

Q3856597 Banco de Dados

Em modelagem dimensional, as métricas registradas em tabelas fato podem ser classificadas conforme seu comportamento frente às operações de agregação. A respeito dessa classificação, assinale a opção correta.

A

Métricas classificadas como não aditivas podem ser agregadas apenas ao longo de dimensões cuja granularidade seja correspondente à da tabela fato.

B

Métricas semiaditivas e não aditivas compartilham a característica de impedirem agregação ao longo de qualquer dimensão, diferenciando-se pela forma como são armazenadas na tabela fato.

C

Atributos numéricos são classificados como métricas aditivas, pois valores numéricos não perdem significado ao serem somados ao longo de todas as dimensões.

D

Métricas classificadas como aditivas podem ser agregadas ao longo de todas as dimensões, com exceção daquelas que apresentam hierarquias normalizadas, como as encontradas em esquemas em floco de neve.

E

Métricas classificadas como semiaditivas permitem agregação em algumas dimensões, mas não ao longo de todas, sendo comum que apresentem restrição de agregação especificamente na dimensão tempo.

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Q3986724

Ano: 2025 Banca: INSTITUTO AOCP Órgão: Prefeitura de Joinville - SC Prova: INSTITUTO AOCP - 2025 - Prefeitura de Joinville - SC - Analista de Tecnologia da Informação |

Q3986724 Banco de Dados

O OLAP (Online Analytical Processing) é uma tecnologia utilizada para analisar grandes volumes de dados em múltiplas dimensões, permitindo que gestores e analistas tomem decisões mais embasadas. Entre as operações disponíveis, existe uma que permite selecionar uma fatia de dados em uma dimensão específica, mantendo todas as medidas e os indicadores, mas restringindo a análise a essa dimensão. Qual operação do OLAP realiza essa função?

A

Slice.

B

Union.

C

Join.

D

Aggregate.

E

Filter.

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Q3845370

Ano: 2025 Banca: IDCAP Órgão: PPSA Prova: IDCAP - 2025 - PPSA - Analista de Tecnologia da Informação - Desenvolvimento de Sistemas |

Q3845370 Banco de Dados

OLAP é um conceito de interface com o usuário e não uma forma de armazenamento de dados, que proporciona a capacidade de ter ideias sobre os dados, permitindo analisá-los profundamente em diversos ângulos. O OLAP e o Data Warehouse destinam-se a trabalharem juntos, enquanto o DW armazena as informações de forma eficiente, o OLAP tem por objetivo recuperá-las com a mesma eficiência, porém com muita rapidez. Entre os métodos de armazenamento, no primeiro os dados são armazenados de forma multidimensional e, no segundo, o conjunto de dados multidimensionais deve ser criado no servidor e transferido para o desktop, permitindo a portabilidade aos usuários OLAP que não possuem acesso direto ao servidor.
Esses dois métodos são conhecidos, respectivamente, pelas siglas:

A

DOLAP e ROLAP.

B

ROLAP e HOLAP.

C

HOLAP e MOLAP.

D

MOLAP e DOLAP.

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Q3842878

Ano: 2025 Banca: IDCAP Órgão: PPSA Prova: IDCAP - 2025 - PPSA - Analista de Tecnologia da Informação - Projetos de TI |

Q3842878 Banco de Dados

Os datawarehouses possuem uma série de características diferenciadoras em relação aos bancos de dados relacionais. Com relação a essas características, analise as assertivas e identifique as corretas:
I.Visão conceitual multidimensional e dimensionalidade genérica.
II.Dimensões e níveis de agregações limitadas.
III.Processamento OLTP e tratamento dinâmico de matrizes esparsas.
É CORRETO o que se afirma em:

A

I e III, apenas.

B

I, apenas.

C

II e III, apenas.

D

II, apenas.

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Questões de Concurso Comentadas sobre banco de dados multidimensionais em banco de dados

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