Um time está iniciando a migração de dados de um sistema transacional (OLTP) legado para um novo Data Warehouse (DW) corporativo. O sistema legado possui um modelo de dados altamente normalizado, atendendo à Terceira Forma Normal (3FN), o que garante a integridade das transações diárias. No entanto, para o novo ambiente analítico, cujo foco é a geração de relatórios gerenciais e painéis de BI (Business Intelligence) com alto volume de leitura, o arquiteto decidiu aplicar técnicas de desnormalização intencional em algumas tabelas, consolidando dados de produtos e categorias em uma única estrutura dimensional.
Considerando os impactos dessa decisão de projeto e os fundamentos da modelagem de dados, é correto afirmar que:

Question

A

a desnormalização tem como objetivo principal otimizar as operações de escrita (inserts e updates), pois, ao repetir os dados em uma única tabela, o banco de dados elimina a necessidade de verificar restrições de integridade referencial em múltiplas tabelas;

B

a estratégia adotada visa a reduzir a quantidade de junções (joins) necessárias durante as consultas analíticas, melhorando o desempenho de leitura, embora isso acarrete aumento do espaço de armazenamento e risco de anomalias de atualização;

C

a manutenção do modelo na Terceira Forma Normal (3FN) seria a escolha ideal para o Data Warehouse, pois a normalização maximiza a performance de consultas de agregação ao garantir que os dados não estejam duplicados, facilitando a leitura sequencial do disco;

D

desnormalização é um requisito obrigatório para bancos de dados NoSQL, mas é tecnicamente inviável em bancos de dados relacionais (SQL), visto que estes não suportam a existência de redundância de dados dentro de uma mesma tabela;

E

ao desnormalizar as tabelas, o arquiteto está transformando o modelo em um esquema floco de neve (Snowflake), que é caracterizado justamente pelo uso de tabelas de dimensão únicas e planas, contendo todos os atributos descritivos sem relacionamentos hierárquicos externos.

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Alternativa [B] a estratégia adotada visa a reduzir a quantidade de junções (joins) necessárias durante as consultas analíticas, melhorando o desempenho de leitura, embora isso acarrete aumento do espaço de armazenamento e risco de anomalias de atualização;  Gabarito: BFundamento decisivo: A chave decisiva é o contraste entre OLTP normalizado e DW analítico desnormalizado: no DW, a redução de joins favorece consultas de leitura.Tema central: Desnormalização em DWAnálise das alternativasAErradaEstá errada porque desloca o objetivo principal da desnormalização para escrita. Pela base, em DW a desnormalização é adotada para favorecer leitura e consulta analítica, não para otimizar inserts e updates.BCertaA alternativa B está correta porque descreve exatamente o critério de modelagem analítica indicado na base: em Data Warehouse, a desnormalização é usada para simplificar consultas e reduzir a quantidade de junções, o que tende a melhorar o desempenho de leitura. O preço dessa escolha é conhecido: mais redundância, maior consumo de armazenamento e aumento do risco de inconsistências caso dados redundantes precisem ser atualizados.CErradaEstá errada porque trata a 3FN como escolha ideal para maximizar consultas de agregação em DW. A base afirma o contrário do ponto decisivo: a 3FN reduz redundância e anomalias, mas em geral aumenta a necessidade de joins, não sendo por si a modelagem típica para melhor desempenho analítico.DErradaEstá errada por dois motivos concretos: desnormalização não é requisito obrigatório de NoSQL e não é tecnicamente inviável em bancos relacionais. A base é expressa em que redundância deliberada pode existir em SQL e é comum em modelos relacionais de DW.EErradaEstá errada porque inverte os conceitos de esquema estrela e esquema floco de neve. Pela base, dimensão plana e mais desnormalizada aproxima esquema estrela; snowflake mantém maior normalização das dimensões e hierarquias separadas.Pegadinha da questãoA confusão real era trocar a lógica de OLTP pela de DW: achar que desnormalização serve principalmente para escrita, ou confundir dimensão desnormalizada com snowflake.Dica para questões semelhantesSe o contexto for OLTP, priorize integridade transacional e menor redundância; se for DW, verifique se a modelagem busca facilitar leitura e agregação.Quando a alternativa falar em desnormalização no ambiente analítico, o efeito esperado é menos joins e consulta mais simples, não ganho principal em escrita.3FN reduz redundância e anomalias de atualização, mas normalmente cobra mais joins; use esse contraste para eliminar opções em questões de OLTP versus DW.Dimensão mais plana e desnormalizada aponta para esquema estrela; snowflake indica dimensões mais normalizadas.

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Um time está iniciando a migração de dados de um sistema tra...

Gabarito comentado

Gabarito: B

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