Questões de Concurso Sobre banco de dados
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No que se refere a níveis de abstração, modelos de dados e normalização em bancos de dados, julgue o próximo item.
O nível de abstração de dados em que é definida
detalhadamente a maneira pela qual os dados de um sistema
estão estruturalmente armazenados e como podem ser
computacionalmente acessados corresponde ao nível de
visão do usuário.
No que se refere a níveis de abstração, modelos de dados e normalização em bancos de dados, julgue o próximo item.
A ação de eliminar campos de uma tabela que não dependem
da chave é estabelecida pela segunda forma normal.
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.
No desenvolvimento de data marts e modelos dimensionais, o escopo deve ser focado em soluções departamentais e não corporativas.
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).
O tipo de tabela dimensão em tela sempre acompanha uma tabela fato.
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.
Chave da data poderia ser alterada facilmente para uma chave primária na tabela fato de vendas.
Uma tabela fato como a mostrada pode apresentar uma relação de muitos para muitos em modelos dimensionais.
Chave do produto é uma chave estrangeira (FK – foreign key); é possível que exista um campo desse tipo em outra tabela, como chave primária (PK – primary key).
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.

A área representada pela coluna 1 suporta obtenção de dados externos ao data warehouse, mesmo que exista pouco ou nenhum controle sobre o conteúdo.

A área representada pela coluna 3 suporta a apresentação de dados departamentais, de resumo e não atômicos.

Na área representada pela coluna 4 é possível adicionar ferramentas para consultas e geração de relatórios.