Questões de Concurso
Sobre banco de dados multidimensionais em banco de dados
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Modelos dimensionais e data marts são apropriados especificamente quando existe um padrão de utilização previsível.
Modelos dimensionais e data marts permitem obter alta capacidade de escalonabilidade.
Modelos dimensionais e data marts podem ser integrados, não sendo necessário soluções isoladas uma das outras, desde que sigam a arquitetura de barramento dos data marts.
Na modelagem dimensional, data marts devem ser criados e utilizados para dados de resumo.
As dimensões devem ser designadas por uma chave primária (primary key).
Tabelas dimensão como a apresentada são consideradas complexas e assimétricas pela modelagem dimensional, do ponto de vista do usuário que consome os dados.
Tabelas de fato são pontos de entrada para tabelas de dimensão.
Ao ser gerado um relatório relacionado a vendas de alguns produtos, é possível que os atributos dimensionais sejam uma fonte primária de restrição de consultas desse relatório.
Uma tabela fato como a mostrada pode apresentar uma relação de muitos para muitos em modelos dimensionais.
Em uma modelagem dimensional, o campo Nomes das lojas poderá ser utilizado em uma tabela fato ou na tabela dimensão.
Na modelagem dimensional, a tabela fato deverá refletir o maior número de informações para os negócios, sejam números ou não.
Com relação à modelagem dimensional, julgue o item.
A modelagem dimensional, formada pelos elementos
básicos: fatos; dimensões; e medidas, utiliza o conceito
de cubo, que tem três ou mais dimensões.
Com relação à modelagem dimensional, julgue o item.
A modelagem dimensional não utiliza dados granulares,
pois eles não podem ser modelados em diferentes
formatos, o que inviabiliza a etapa de análise.
Com relação à modelagem dimensional, julgue o item.
A vantagem dos modelos dimensionais é que eles são
adequados tanto para o uso em DW quanto para o uso
em ambientes relacionais.
Com relação à modelagem dimensional, julgue o item.
Um dos benefícios de se utilizar um modelo dimensional
é que ele é mais intuitivo e fácil de entender que o
modelo normalizado, já que suas informações são
agrupadas em categorias ou dimensões de negócio
coerentes.
Acerca de técnicas de modelagem e otimização de bases de dados multidimensionais, julgue o item subsecutivo.
Ao utilizar um esquema estrela, as tabelas dimensão são
propositalmente desnormalizadas.
Acerca de técnicas de modelagem e otimização de bases de dados multidimensionais, julgue o item subsecutivo.
É possível que aconteçam atributos nulos em tabelas
dimensão.
Julgue o próximo item, a respeito da modelagem dimensional de dados.
Uma constelação de fatos é um conjunto de conceitos que
compartilham entre si as suas tabelas de fatos.
Julgue o próximo item, a respeito da modelagem dimensional de dados.
Um modelo dimensional que adote um esquema floco de
neve permite que uma tabela de dimensão originária do
esquema estrela seja decomposta de forma hierárquica.