Questões de Banco de Dados - Banco de Dados Multidimensionais para Concurso - Página 2

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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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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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;

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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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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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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Q3842902

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

Q3842902 Banco de Dados

O time de analistas e gestores planejam modelar um datawarehouse corporativo na PPSA. Para atender as necessidades da companhia, o time decidiu adotar como referência o esquema estrela. Os elementos que compõem esse tipo de esquema são:

A

Uma tabela de fatos com uma única tabela para cada dimensão.

B

Um cubo de dados, mais de uma tabela de fatos e uma única tabela para cada dimensão.

C

Um cubo de dados, uma tabela de fatos e uma hierarquia de tabelas para cada dimensão.

D

Conjunto de tabelas de fatos com uma hierarquia de tabelas para cada dimensão.

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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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Q3842156

Ano: 2025 Banca: IDCAP Órgão: PPSA Prova: IDCAP - 2025 - PPSA - Especialista em Petróleo e Gás - Gestão de Projetos e Contratos em Óleo e Gás |

Q3842156 Banco de Dados

Nos bancos de dados multidimensionais, há uma técnica que é utilizada para analisar dados de eventos conhecidos e descritos por um rótulo. Ela é conhecida como:

A

Agregação.

B

Classificadores.

C

Agrupamento.

D

Regras Associativas.

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Q3821668

Ano: 2025 Banca: IDCAP Órgão: PPSA Prova: IDCAP - 2025 - PPSA - Analista de Gestão Corporativa - Gestão de Projetos e Contratos em Óleo e Gás |

Q3821668 Banco de Dados

Dos seguintes modelos de dados NoSQL, aquele que apresenta características favoráveis para aplicações baseadas em modelos multidimensionais e análise OLAP é o:

A

Banco de dados de grafos.

B

Banco de dados orientado a colunas.

C

Banco de dados chave/valor.

D

Banco de dados orientado a documentos.

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Q3781107

Ano: 2025 Banca: FGV Órgão: CGE-SP Prova: FGV - 2025 - CGE-SP - Auditor Estadual de Controle - Tecnologia da Informação - tarde |

Q3781107 Banco de Dados

Na modelagem de um Data Warehouse para análise de vendas, o arquiteto optou pela modelagem dimensional. A tabela central contém métricas (fato) e é conectada a diversas tabelas de dimensão (tempo, produto, cliente).
Assinale a opção que indica a principal técnica de modelagem dimensional utilizada, em que a tabela central armazena as métricas (o fato), e a desnormalização das tabelas de contexto (dimensões) é intencional para otimizar o desempenho das consultas OLAP.

A

Modelo Entidade-Relacionamento (ER).

B

Modelo de Banco de Dados Hierárquico.

C

Modelo de Rede (Network Model).

D

Modelo Star Schema (Esquema Estrela).

E

Modelo Data Fabric.

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Q3755422

Ano: 2025 Banca: FGV Órgão: CPRM Prova: FGV - 2025 - CPRM - Analista em Geociências - Análise e Desenvolvimento de Sistemas |

Q3755422 Banco de Dados

Os data warehouses, componentes essenciais da arquitetura de Business Intelligence (BI), utilizam a modelagem multidimensional para organizar os dados em diferentes esquemas. Quando várias tabelas fato compartilham dimensões, esse tipo de modelagem é denominado esquema

A

drill across.

B

estrela.

C

floco de neve

D

galáxia.

E

top down.

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Q3707861

Ano: 2023 Banca: AMAUC Órgão: Prefeitura de Seara - SC Prova: AMAUC - 2023 - Prefeitura de Seara - SC - Programador de Sistemas |

Q3707861 Banco de Dados

É possível representar dados na forma de multicubos, à uma estrutura de um cubo pode-se agrupar multicubos em sua composição. Esses multicubos podem ser analisados de forma independentes na tentativa de retornar o dado de forma mais rápida e fácil. Assinale a alternativa cuja a característica descrita não se aplica aos multicubos e hipercubos:

A

Aplicações pré-construídas também tendem a usar multicubos permitindo que o dado estruturado possa ser melhor ajustado para as necessidades conhecidas da aplicação.

B

Multicubos é a maneira mais eficiente de armazenar muitos dados esparsos podendo ampliar o efeito de explosão de valores pré-calculados em banco de dados.

C

Profissionais com experiência em multidimensional preferem multicubos por causa da sua maior flexibilidade e pela facilidade de ajustes.

D

Multicubos são mais eficientes e versáteis. Hipercubos são mais fáceis para entender.

E

No hipercubo, cada dimensão pertence a um único cubo. Em um multicubo, a dimensão pode fazer parte de múltiplos cubos.

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Q3705852

Ano: 2025 Banca: FUNDEP (Gestão de Concursos) Órgão: UFSJ Prova: FUNDEP (Gestão de Concursos) - 2025 - UFSJ - Analista de Tecnologia da Informação - Desenvolvimento de Sistemas - PROVA LEDOR |

Q3705852 Banco de Dados

O OLAP (Online Analytical Processing) é uma tecnologia utilizada para análise multidimensional de grandes volumes de dados, permitindo aos usuários explorar informações complexas de forma rápida e eficiente.

Sobre os conceitos e características do OLAP, assinale a alternativa correta.

A

O OLAP permite análises rápidas em grandes conjuntos de dados por meio de operações como insert e update, que facilitam a modificação e a inserção de novas transações no banco de dados para a exploração de diferentes perspectivas do negócio.

B

No OLAP, os dados são armazenados em bancos de dados transacionais (OLTP), garantindo a consistência imediata para consultas analíticas.

C

A modelagem multidimensional do OLAP organiza os dados em cubos, que contêm dimensões (categorias de análise) e medidas (valores quantitativos), permitindo complexas e agregações eficientes.

D

O OLAP é amplamente utilizado em sistemas de processamento de transações em tempo real (OLTP), como caixas de supermercado e sistemas bancários, para garantir a consistência e o alto desempenho das operações de inserção, atualização e exclusão de dados individuais.

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

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