Questão de Banco de Dados — DW - Data Warehouse — FCC 2016
Banco de Dados›DW - Data Warehouse
Código
fc030416
Banca
FCC
Órgão
Prefeitura de Teresina - PI
Ano
2016
Nível
Superior
Cargo
Analista Tecnológico - Analista de Suporte Técnico
O modelo dimensional utilizado na modelagem de data warehouse tem como característica:
ATodas as tabelas dimensão de um mesmo modelo devem possuir o mesmo número de atributos.
BA tabela fato possui pelo menos 4 atributos numéricos, além das chaves estrangeiras.
CPoder ter quantas tabelas dimensionais, quantas forem necessárias para representar o negócio sob análise.
DAs tabelas dimensão não necessitam ter atributos que sirvam como chave primária.
EA cardinalidade de relacionamento da tabela fato para as tabelas dimensão é de um para um.
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GabaritoC — Poder ter quantas tabelas dimensionais, quantas forem necessárias para representar o negócio sob análise.
Comentário gerado por IA. É um apoio ao estudo, ancorado em fontes, mas pode conter imprecisões — confira sempre na fonte oficial (lei, súmula, edital e gabarito da banca). Encontrou um erro? Use “Reportar”.
Modelo Dimensional em Data Warehouse
Gabarito: alternativa C. No modelo dimensional (star schema), não há limite para o número de dimensões; elas são criadas conforme a necessidade de representar o negócio. As demais alternativas contêm erros conceituais, como a falsa exigência de que todas as dimensões tenham o mesmo número de atributos ou que a tabela fato tenha no mínimo 4 atributos numéricos.
O modelo dimensional é composto por uma tabela fato central, que armazena as métricas (medidas numéricas), e diversas tabelas dimensão ao redor, que contêm os atributos descritivos. Não há restrição quanto à quantidade de dimensões – o projetista as define de acordo com os processos de negócio a serem analisados.
Alternativa A — ❌ Incorreta
Afirma que todas as tabelas dimensão de um mesmo modelo devem ter o mesmo número de atributos. Isso é falso: cada dimensão descreve uma entidade diferente (cliente, produto, tempo etc.) e, portanto, pode ter quantidades distintas de atributos. Não há regra que obrigue uniformidade.
Alternativa B — ❌ Incorreta
Diz que a tabela fato possui pelo menos 4 atributos numéricos, além das chaves estrangeiras. Não existe um número mínimo obrigatório de medidas; uma tabela fato pode ter uma, duas ou mais colunas numéricas, dependendo do que se deseja analisar (ex.: valor de venda, quantidade, custo).
Alternativa C — ✅ Correta ⟵ GABARITO
"Poder ter quantas tabelas dimensionais, quantas forem necessárias para representar o negócio sob análise." Essa é a característica correta do modelo dimensional – a flexibilidade para adicionar dimensões conforme os requisitos de negócio. O modelo estrela (star schema) permite que se criem quantas tabelas dimensão forem relevantes.
Alternativa D — ❌ Incorreta
Afirma que as tabelas dimensão não necessitam ter atributos que sirvam como chave primária. Na verdade, toda dimensão deve possuir uma chave primária (geralmente uma chave substituta – surrogate key –, que é um identificador único artificial), essencial para o relacionamento com a tabela fato via chave estrangeira.
Alternativa E — ❌ Incorreta
Propõe que a cardinalidade de relacionamento da tabela fato para as tabelas dimensão é de um para um. Na verdade, a cardinalidade é de muitos para um (many-to-one): uma linha da tabela fato referencia exatamente uma linha de cada dimensão, mas uma linha de dimensão pode estar associada a várias linhas da tabela fato. Portanto, a relação é de muitos (fatos) para um (dimensão).
PEGA ESSA DICA!
Guarde que no modelo estrela a tabela fato é o centro com medidas numéricas e chaves estrangeiras para as dimensões, e as dimensões são tabelas desnormalizadas com chave primária própria. Não há limites rígidos para número de dimensões ou medidas.