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Questão de Banco de Dados — Formas normais — FGV 2026

Banco de DadosFormas normais
Código
fg133948
Banca
FGV
Órgão
TJ-RJ
Ano
2026
Nível
Superior
Cargo
Analista Judiciário - Tecnologia da Informação - Arquiteto de Dados
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:
  1. Aa 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;
  2. Ba 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;
  3. Ca 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;
  4. Ddesnormalização 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;
  5. Eao 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.
Revelar gabarito e comentário

GabaritoB — 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;

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”.

Desnormalização em Data Warehouses

Gabarito: letra B. A desnormalização proposital de tabelas em um Data Warehouse visa reduzir a quantidade de junções (joins) durante consultas analíticas, melhorando o desempenho de leitura, mas traz como custo o aumento do espaço de armazenamento e o risco de anomalias de atualização. Esse trade-off é clássico em ambientes de BI e justifica a estratégia adotada pelo arquiteto.

Alternativa A — ❌ Incorreta

A afirmação inverte o objetivo principal da desnormalização: ela otimiza operações de leitura, não de escrita. Ao consolidar dados em uma única tabela, as operações de insert e update tornam-se mais complexas e lentas devido à redundância e à necessidade de manter a consistência. A eliminação de restrições de integridade referencial não é o foco, e o custo de escrita aumenta, não diminui.

Alternativa B — ✅ Correta ⟵ GABARITO

A alternativa descreve precisamente o trade-off da desnormalização: redução de joins (melhor desempenho de leitura) em troca de maior armazenamento e risco de anomalias de atualização. Essa é a razão pela qual bancos analíticos frequentemente adotam esquemas desnormalizados como o estrela.

Alternativa C — ❌ Incorreta

Manter a Terceira Forma Normal (3FN) em um Data Warehouse não é ideal. A normalização foi projetada para ambientes OLTP, onde se prioriza a integridade e a eficiência em operações de escrita. Em consultas analíticas, a 3FN exigiria múltiplos joins, prejudicando o desempenho. A desnormalização é justamente a técnica para contornar essa limitação.

Alternativa D — ❌ Incorreta

A desnormalização não é obrigatória em bancos NoSQL e é perfeitamente viável em bancos relacionais (SQL). Bancos relacionais suportam redundância por projeto, desde que o desenvolvedor assuma o controle das anomalias. A afirmação é duplamente falsa.

Alternativa E — ❌ Incorreta

O esquema descrito (tabela única contendo produtos e categorias) corresponde a um esquema estrela (star schema), no qual as dimensões são planas e desnormalizadas. O esquema floco de neve (snowflake) é o oposto: ele normaliza as dimensões, criando hierarquias externas. Portanto, a alternativa confunde os dois modelos.

NÃO CAIA NESSA!

A banca tenta confundir os conceitos de esquema estrela e floco de neve. Lembre-se: estrela = dimensões desnormalizadas (planas); floco de neve = dimensões normalizadas (hierarquias). Na prova, ao ler "tabelas de dimensão únicas e planas", associe imediatamente a star schema.

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