Questão de Banco de Dados — DW - Data Warehouse — FCC 2018
Banco de Dados›DW - Data Warehouse
Código
fc042280
Banca
FCC
Órgão
Câmara Legislativa do Distrito Federal
Ano
2018
Cargo
Analista de Sistemas - Área 1
Suponha que se queira totalizar, em um único data set, as consultas à legislação feitas pelos cidadãos, por ano e categoria legislativa (Lei, Decreto, Regulamento etc.). As consultas aos dados podem ser feitas presencialmente, em diversas Casas do Legislativo, geograficamente distintas e, também, pela internet. Para tanto, um Data Warehouse foi projetado com dois cubos, um deles, o que se refere ao processo de consulta presencial, registra a Casa Legislativa onde foi feita a consulta, a Categoria Legislativa consultada e o Ano da Consulta. O outro, para o processo feito via internet, registra a Identidade do Cidadão, a Categoria Legislativa consultada e o Ano da Consulta.Nesse contexto, a obtenção dos totais desejados envolve mais de uma tabela fato e a totalização que, segundo Kimball, é obtida mediante o uso da técnica de processamento analítico
Arank.
Bdrill-through.
Cdrill-across.
Ddrill-within.
Enest-unnest.
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GabaritoC — drill-across.
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”.
Data Warehouse: Drill-across
Gabarito: letra C. Segundo Kimball, a técnica de drill-across permite combinar dados de múltiplas tabelas fato que compartilham dimensões conformadas. No enunciado, as duas tabelas fato (consultas presenciais e via internet) possuem as dimensões Ano e Categoria Legislativa em comum, permitindo a totalização por meio dessa operação.
A banca testa o conhecimento das operações OLAP clássicas. O drill-across é a resposta correta quando se quer navegar entre diferentes fatos usando as mesmas dimensões.
Operação OLAP
Descrição
Aplicação no contexto
Correta?
Drill-across
Combina dados de múltiplas tabelas fato que compartilham dimensões conformadas
As duas tabelas fato (consultas presenciais e via internet) possuem as dimensões Ano e Categoria Legislativa em comum, permitindo totalização
✅ Sim
Rank
Função de ordenação, não é operação OLAP para combinar tabelas fato
Não se aplica à navegação multidimensional entre cubos
❌ Não
Drill-through
Navega do resumo (cubo) para o detalhe (tabela relacional)
Não combina diferentes tabelas fato com dimensões comuns
❌ Não
Drill-within
Termo não consagrado no modelo dimensional de Kimball
Não é uma operação OLAP reconhecida
❌ Não
Nest-unnest
Operações relacionadas a hierarquias (agrupar/desagrupar)
Não se destina à combinação de tabelas fato independentes
❌ Não
Alternativa A — ❌ Incorreta
Rank não é uma operação OLAP padrão para combinar tabelas fato. Rank é uma função de ordenação, sem relação com a navegação multidimensional entre cubos.
Alternativa B — ❌ Incorreta
Drill-through permite ir de um resumo para o detalhe (por exemplo, do cubo para a tabela relacional), mas não combina diferentes tabelas fato com dimensões comuns.
Alternativa C — ✅ Correta ⟵ GABARITO
Drill-across é exatamente a técnica que, utilizando dimensões conformadas, possibilita a totalização de medidas de duas ou mais tabelas fato. No caso, as dimensões Ano e Categoria Legislativa são comuns, viabilizando a consulta.
Alternativa D — ❌ Incorreta
Drill-within não é um termo consagrado no modelo dimensional de Kimball. Não se refere a uma operação OLAP reconhecida.
Alternativa E — ❌ Incorreta
Nest e unnest são operações relacionadas a hierarquias (agrupar/desagrupar), não para combinação de tabelas fato independentes.
PEGA ESSA DICA!
Memorize as operações OLAP:
Roll-up: aumentar granularidade (agregar)
Drill-down: diminuir granularidade (detalhar)
Slice: selecionar uma fatia do cubo
Dice: selecionar subcubo
Drill-across: navegar entre fatos com dimensões conformadas
Drill-through: ir do resumo ao detalhe (base transacional)
Em provas, a presença de duas ou mais tabelas fato com dimensões compartilhadas é o gatilho para drill-across.