Questões de Concurso
Sobre banco de dados multidimensionais em banco de dados
Foram encontradas 267 questões
Ao modelar cada tabela ...I... devem ser considerados os seguintes pontos:
- A chave primária é composta, sendo um elemento da chave para cada dimensão;
- Cada elemento chave para a dimensão deve ser representado e descrito na tabela ...II... correspondente (para efetuar a junção);
- A dimensão tempo é sempre representada como parte da chave primária.
Deve haver uma tabela ...III... para cada dimensão do modelo, contendo
- Uma chave artificial (ou gerada) genérica;
- Uma coluna de descrição genérica para a dimensão;
- Colunas que permitam ...IV... ;
- Um indicador nível que indica o nível da hierarquia a que se refere a linha da tabela.
As lacunas de a são corretas, e respectivamente, preenchidas com:
Organizar os atributos em uma hierarquia, em que o nível mais elevado apresenta as agregações mais esparsas e os níveis inferiores apresentam maiores detalhes, constitui uma técnica para modelagem de dados multidimensional.
I. A generalização de uma tabulação cruzada bidimensional para n dimensões pode ser visualizada como um cubo n-dimensional, chamado cubo de dados.
II. Pode-se obter uma tabulação cruzada sobre os atributos x e y, para um valor variável de z em uma relação R. Esta operação é chamada de slicing (corte em pequenos cubos) ou dicing (corte em fatias), particularmente quando os valores para várias dimensões não são fixos.
III. A operação de mudar as dimensões usadas em uma tabulação cruzada é chamada de pivoting (pivoteamento).
IV. A operação de passar de dados com detalhamento maior para um detalhamento menor é chamada de drill down. A operação contrária é chamada de rollup.
Está correto o que consta APENAS em
Na modelagem multidimensional, há dois esquemas predominantes: Star, em que as dimensões são tipicamente normalizadas até a 3.ª forma normal (3FN); e SnowFlake, no qual as dimensões são desnormalizadas.
Na modelagem multidimensional, é possível haver mais de uma tabela fato no mesmo modelo. A tabela fato expressa a relação N:M (muitos-para-muitos) entre as dimensões, que, por sua vez, implementam a visão e a interface do usuário ao DataWarehouse.
Com relação ao tema “Processamento OLAP e Datawarehouse”, analise as afirmativas a seguir.
I. As operações de Roll‐Up em cubos OLAP permitem que o analista de negócios navegue entre dimensões hierárquicas, isto é de um nível mais geral para um nível mais específico.
II. As operações de Drill‐Down são o inverso das operações de Roll‐Up. O analista se move de um nível mais específico para níveis mais genéricos através de dimensões hierárquicas.
III. As operações de Pivot permitem que as dimensões de um cubo OLAP sejam reorganizadas, permitindo que os dados sejam apresentados da forma mais atraente possível.
Assinale:
Em uma modelagem multidimensional, cada dimensão deve possuir uma chave de acesso associada ao ambiente transacional no momento do ETL. Nesse tipo de modelagem, a utilização de chaves semânticas ou naturais, em vez de chaves artificiais ou surrogate keys, agrega, entre outras vantagens, maior integração entre o ambiente operacional e o transacional, o que facilita operações de drill down em arquiteturas do tipo ROLAP; maior estabilidade no projeto; melhor nível de consistência nos dados e mais facilidade de conferência na importação dos dados no ETL.
