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

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.

Incorreta. Gabarito oficial da banca:

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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).

Incorreta. Gabarito oficial da banca:

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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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Q3991661

Ano: 2025 Banca: INSTITUTO AOCP Órgão: MPE-RS Prova: INSTITUTO AOCP - 2025 - MPE-RS - Analista do Ministério Público - Informática |

Q3991661 Banco de Dados

Dentro do contexto de operadores OLAP (Online Analytical Processing), considerando a navegação no espaço analítico multidimensional e multigranular, o operador de visualização de resultados que pode ordenar os membros de uma dimensão de acordo com a ordem da medida corrente é denominado

A

Pivot.

B

Dice.

C

Nice.

D

Rank.

E

Slice.

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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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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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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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Q3705851

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 |

Q3705851 Banco de Dados

Em relação ao projeto e uso desse Data Warehouse, assinale com V as afirmativas verdadeiras e com F as falsas.

( ) A separação em tabelas de fatos e dimensões (modelo estrela) é uma prática comum para otimizar consultas analíticas, pois simplifica as junções de tabelas.

( ) A tabela FATO_VENDAS armazena métricas numéricas e chaves estrangeiras que fazem referência às chaves primárias das tabelas de dimensão.

( ) A atualização dos dados no Data Warehouse ocorre em tempo real, já que ele é projetado para ser a fonte primária de dados para as operações do dia a dia da empresa.

Assinale a sequência correta.

A

V F V

B

F V F

C

F F V

D

V V F

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Q3701240

Ano: 2025 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: TCE-MS Prova: CESPE / CEBRASPE - 2025 - TCE-MS - Auditor de Controle Externo - Área: Tecnologia da Informação |

Q3701240 Banco de Dados

Na modelagem dimensional, é objetivo da operação de fragmentação

A

rotacionar o cubo OLAP ao longo de uma de suas dimensões.

B

criar um subcubo menor a partir de um cubo OLAP.

C

resumir os dados para atributos específicos.

D

criar uma exibição bidimensional do cubo OLAP.

E

aprofundar na hierarquia de conceitos e extrair os detalhes necessários.

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Q3695636

Ano: 2025 Banca: SELECON Órgão: Prefeitura de Lucas do Rio Verde - MT Prova: SELECON - 2025 - Prefeitura de Lucas do Rio Verde - MT - Auditor Fiscal do Município |

Q3695636 Banco de Dados

Uma empresa de manipulação de dados está em um projeto de um modelo de dados dimensional. No momento, ela se encontra na etapa de definição do nível de granularidade dos fatos a serem armazenados. Nessa etapa, isso significa que se está:

A

iniciando a etapa de identificação do processo de negócios, que se deseja modelar e rastrear

B

identificando os fatos ou atributos textuais e as dimensões, que são medidas numéricas que se enquadram nos fatos

C

definindo o "quem", "o quê" e o "onde" dos eventos e dos processos de negócios específicos, que possam ser mensuráveis ou dimensionáveis

D

definindo o nível de detalhe de cada linha na tabela de fatos, especificando a qual evento ou unidade de negócio uma medição se refere

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Q3692670

Ano: 2025 Banca: FUNCERN Órgão: IF-PE Prova: FUNCERN - 2025 - IF-PE - Técnólogo - Formação Gestão de Tecnologia da Informação |

Q3692670 Banco de Dados

A planilha a seguir foi resultado da exportação dos dados de um Sistema de Informação:

Imagem associada para resolução da questão

Deseja-se transformar essa planilha de acordo com as boas práticas da Modelagem Dimensional, técnica voltada para construção de sistemas de Business Intelligence, com o objetivo de criar uma tabela de fatos sobre a venda de produtos, além de uma ou mais tabelas de dimensões, conforme seja necessário. O resultado dessa transformação deve criar

A

uma tabela de dimensão para clientes e uma outra tabela de dimensão para produtos, mantendo, na tabela de fatos, as chaves estrangeiras para essas tabelas de dimensão e as medidas quantidade_itens e total_venda.

B

uma tabela de dimensão para clientes, mantendo, na tabela de fatos, a chave estrangeira para essa tabela de dimensão e as medidas produto, quantidade_itens e total_venda.

C

tabelas de dimensão para quantidade_itens e total_venda, mantendo, na tabela de fatos, as medidas cliente e produto, além das chaves estrangeiras para as tabelas de dimensão.

D

uma tabela de dimensão para clientes e uma outra tabela de dimensão para quantidade_itens, mantendo, na tabela de fatos, as chaves estrangeiras para essas tabelas e as medidas produto e total_venda.

E

uma tabela igual à que se vê na planilha, sendo desnecessária a criação de tabelas de dimensão ou chaves estrangeiras, cujas medidas já estão contidas na tabela.

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Q3684260

Ano: 2025 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: TCE-RS Prova: CESPE / CEBRASPE - 2025 - TCE-RS - Auditor de Controle Externo (ACE )- Especialidade: Tecnologia da Informação |

Q3684260 Banco de Dados

No que se refere a BI (business intelligence), julgue o item a seguir.

Em BI, as tabelas DIMENSÃO representam, em um contexto de venda, informações de domínio, como o tipo de produto, ao passo que as tabelas FATO representam informações de evento, como a data da venda e o nome do cliente.

Certo

Errado

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Q3684259

Ano: 2025 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: TCE-RS Prova: CESPE / CEBRASPE - 2025 - TCE-RS - Auditor de Controle Externo (ACE )- Especialidade: Tecnologia da Informação |

Q3684259 Banco de Dados

No que se refere a BI (business intelligence), julgue o item a seguir.

Em ambientes de dados complexos, o modelo snowflake utiliza dados normalizados, enquanto o modelo estrela utiliza dados não normalizados.

Certo

Errado

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Q3641014

Ano: 2025 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: SEFAZ-SE Prova: CESPE / CEBRASPE - 2025 - SEFAZ-SE - Auditor Fiscal Tributário - Geral |

Q3641014 Banco de Dados

Acerca do conceito e da aplicação da modelagem dimensional, assinale a opção correta.

A

O objetivo da modelagem dimensional é substituir o uso de chaves primárias e estrangeiras, de modo que apenas identificadores textuais sejam utilizados para relacionar tabelas.

B

A modelagem dimensional é um método de organização de dados em tabelas normalizadas utilizado para se evitarem redundâncias e minimizar a duplicidade de registros, sendo mais adequado para sistemas transacionais (OLTP).

C

Na modelagem dimensional, cada dimensão deve ser armazenada em formato de documento JSON para maior flexibilidade no esquema.

D

A modelagem dimensional organiza os dados em estruturas multidimensionais, geralmente compostas por tabelas-fato e tabelas-dimensão, otimizando consultas analíticas e sumarizações históricas.

E

A modelagem dimensional elimina a necessidade de índices no banco de dados, pois o desempenho de consulta é garantido pela estrutura de tabelas-estrela.

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Questões de Concurso Sobre banco de dados multidimensionais em banco de dados

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