Questão de Noções de Informática — Banco de Dados — FGV 2024
Noções de Informática›Banco de Dados
Código
fg079709
Banca
FGV
Órgão
DATAPREV
Ano
2024
Nível
Superior
Cargo
ATI - Desenvolvimento de Software
Sobre as diferenças entre abordagens relacionais e multidimensionais em bancos de dados, assinale a opção correta.
AA abordagem multidimensional é mais eficiente para transações online (OLTP) do que a abordagem relacional.
BA abordagem relacional é usada principalmente em sistemas de apoio à decisão (OLAP), enquanto a multidimensional é usada em sistemas transacionais (OLTP).
CA abordagem multidimensional facilita a análise de grandes volumes de dados organizados em dimensões e métricas.
DEm uma abordagem relacional, os dados são organizados em cubos, o que facilita a análise em tempo real.
EA abordagem multidimensional não suporta agregações de dados ou cálculos como somas e médias.
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GabaritoC — A abordagem multidimensional facilita a análise de grandes volumes de dados organizados em dimensões e métricas.
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”.
Bancos de dados: Relacional vs Multidimensional
Gabarito: letra C. A abordagem multidimensional (modelagem dimensional) é projetada para sistemas de apoio à decisão (OLAP), organizando dados em cubos com dimensões e métricas, o que facilita análises e consultas ad hoc. Já a abordagem relacional é a base dos sistemas transacionais (OLTP), com dados normalizados em tabelas. O gabarito oficial é confirmado pelo conteúdo de apoio que descreve a modelagem dimensional como técnica para data warehouse e ferramentas OLAP.
Critério
Relacional
Multidimensional
Finalidade principal
OLTP (transações online)
OLAP (análise/apoio à decisão)
Estrutura de dados
Tabelas normalizadas (entidades e relacionamentos)
Cubos com dimensões e métricas
Otimizado para
Alta concorrência e atualizações rápidas
Consultas analíticas e agregações
Operações típicas
INSERT, UPDATE, DELETE
Drill-up, roll-up, slice, dice
Exemplo de uso
Sistema bancário, e-commerce
Data warehouse, BI
Alternativa A — ❌ Incorreta
Afirma que a abordagem multidimensional é mais eficiente para OLTP (transações online). Na verdade, o modelo multidimensional é otimizado para consultas analíticas (OLAP), não para transações. Sistemas OLTP requerem alta concorrência e atualizações rápidas, características do modelo relacional normalizado.
Alternativa B — ❌ Incorreta
Inverte os papéis: diz que a relacional é usada em OLAP e a multidimensional em OLTP. A realidade é oposta: sistemas relacionais são a espinha dorsal de OLTP, enquanto a modelagem dimensional (multidimensional) atende a OLAP.
Alternativa C — ✅ Correta ⟵ GABARITO
Exata definição da abordagem multidimensional: facilita a análise de grandes volumes de dados organizados em dimensões (atributos descritivos) e métricas (medidas numéricas). O conteúdo de apoio menciona que "Os dados do cubo podem ser consultados diretamente a partir de qualquer combinação de suas dimensões" e que o modelo dimensional "permite uso mais intuitivo para o processamento analítico pelas ferramentas OLAP".
Alternativa D — ❌ Incorreta
Os dados em um banco relacional são organizados em tabelas (entidades e relacionamentos), não em cubos. A estrutura de cubo é característica do modelo multidimensional.
Alternativa E — ❌ Incorreta
A abordagem multidimensional suporta plenamente agregações e cálculos como somas, médias, contagens etc. Essas operações são centrais nas ferramentas OLAP (ex.: drill-up/roll-up para sumarizar dados).
NÃO CAIA NESSA!
A banca explora a confusão entre os papéis de OLTP e OLAP e entre as estruturas de dados relacionais e multidimensionais. Lembre-se: relacional → transações (OLTP); multidimensional → análise (OLAP).