Questão de Banco de Dados — Tópicos Mesclados de Outros Tipos e Modelos de Banco de Dados — FGV 2024
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Código
fg165229
Banca
FGV
Órgão
ALEP
Ano
2024
Cargo
Ana Leg ( )
Seja o modelo multidimensional representado a seguir, refletindo uma dinâmica de vendas de produtos por vendedores e por região.
Considere que
I. os campos indicados como <PK> são os identificadores de suas respectivas tabelas;
II. na tabela “Vendas”, o atributo “cod_vendedor” referencia o identificador cod_vendedor da tabela “Vendedor”.
III. na tabela “Vendas”, o atributo “cod_regiao” referencia o identificador cod_regiao da tabela “Região”.
IV. na tabela “Vendas”, o atributo “cod_produto” referencia o identificador cod_produto da tabela “Produto”.
V. na tabela “Região”, o atributo “cod_cidade” referencia o identificador cod_cidade da tabela “Cidade”.
Ao analisar a semântica do modelo, é correto inferir que
Aa dimensão tempo está representada como tabela oculta.
Ba menor granularidade de tempo é data da venda.
Cexistem quatro tabelas fato e uma tabela dimensão.
Dimplementa o esquema multidimensional estrela.
Eum registro específico de venda pode se relacionar a várias cidades.
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GabaritoB — a menor granularidade de tempo é data da venda.
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 Multidimensional e Granularidade Temporal
Gabarito: letra B — a menor granularidade de tempo é a data da venda. No modelo multidimensional, a dimensão tempo é sempre parte integrante e, no esquema apresentado, a tabela fato "Vendas" registra cada venda individual com sua data, sendo essa a menor unidade temporal representada. As demais alternativas erram ao afirmar que há tabela oculta, que existem quatro tabelas fato, que o esquema é estrela ou que uma venda se relaciona a várias cidades.
O modelo multidimensional é a base dos data warehouses e sistemas de apoio à decisão. Ele organiza os dados em dois tipos de tabela: a tabela fato, que armazena as medidas quantitativas do negócio (como valor da venda, quantidade), e as tabelas dimensão, que fornecem o contexto descritivo (quem vendeu, o que vendeu, onde, quando). A tabela fato tem chave primária composta pelas chaves estrangeiras que referenciam as dimensões, e cada registro da fato representa um evento atômico — no caso, uma venda individual.
A granularidade é o nível de detalhe de um fato. Quanto mais fina a granularidade, mais detalhada é a informação. No modelo da questão, a tabela "Vendas" registra cada venda com sua data específica, então a menor granularidade temporal é exatamente essa data. Não há hierarquia temporal mais fina representada (como hora ou minuto), nem agregação prévia (como mês ou trimestre).
A dimensão tempo é um caso especial: ela está presente em praticamente todo modelo dimensional, pois quase todo processo de negócio é analisado ao longo do tempo. No esquema apresentado, a data da venda está embutida na própria tabela fato, o que é comum quando a granularidade é diária — não há uma tabela dimensão separada para o tempo, mas a dimensão temporal existe conceitualmente.
A distinção crucial aqui é entre esquema estrela e esquema floco de neve. No estrela, as dimensões são desnormalizadas e se conectam diretamente à tabela fato. No floco de neve, as dimensões são normalizadas, com hierarquias entre elas. No modelo da questão, a tabela "Região" referencia "Cidade", indicando uma hierarquia — isso caracteriza o esquema floco de neve, não o estrela.
A pegadinha da banca está em confundir o número de tabelas: há uma única tabela fato ("Vendas") e várias dimensões ("Vendedor", "Produto", "Região", "Cidade"). A alternativa C inverte essa contagem, e a alternativa D aplica o esquema errado. A alternativa E explora a confusão entre a cardinalidade da fato para a dimensão Cidade, que é muitos-para-um, não o contrário.
Guarde a fronteira entre granularidade, esquema e cardinalidade: é exatamente nesses três eixos que as alternativas se dividem.
Critério
Esquema Estrela
Esquema Floco de Neve (modelo da questão)
Estrutura das dimensões
Desnormalizadas (tabela única por dimensão)
Normalizadas (hierarquia entre tabelas, ex.: Região → Cidade)
Conexão com a tabela fato
Direta (cada dimensão liga-se diretamente à fato)
Indireta (algumas dimensões ligam-se via outras tabelas)
Número de tabelas dimensão
Igual ao número de dimensões conceituais
Maior que o número de dimensões conceituais (devido à normalização)
Exemplo no modelo
Vendas → Vendedor, Produto, Região (sem Cidade separada)
Vendas → Vendedor, Produto, Região → Cidade (hierarquia explícita)
Alternativa A — ❌ Incorreta
Afirma que a dimensão tempo está representada como tabela oculta. Não há tabela oculta no modelo — a data da venda está explicitamente na tabela fato "Vendas". A dimensão tempo existe conceitualmente, mas não como uma tabela separada e oculta; ela está materializada como atributo da fato.
Alternativa B — ✅ Correta ⟵ GABARITO
A menor granularidade de tempo é a data da venda. Cada registro da tabela fato "Vendas" representa uma venda individual com sua data específica. Não há nível temporal mais fino (hora, minuto) nem agregação prévia (mês, trimestre). A granularidade é exatamente o nível de detalhe do fato: a venda diária.
Alternativa C — ❌ Incorreta
Afirma que existem quatro tabelas fato e uma tabela dimensão. Inverte a estrutura: há uma tabela fato ("Vendas") e quatro tabelas dimensão ("Vendedor", "Produto", "Região", "Cidade"). A tabela fato armazena as medidas e as chaves estrangeiras; as dimensões fornecem o contexto descritivo.
Alternativa D — ❌ Incorreta
Afirma que o modelo implementa o esquema estrela. No esquema estrela, as dimensões são desnormalizadas e se conectam diretamente à fato. Aqui, a tabela "Região" referencia "Cidade", criando uma hierarquia entre dimensões — característica do esquema floco de neve, não do estrela.
Alternativa E — ❌ Incorreta
Afirma que um registro de venda pode se relacionar a várias cidades. A tabela fato "Vendas" referencia a dimensão "Região" (que referencia "Cidade"), então cada venda está associada a uma região e, por consequência, a uma cidade. A cardinalidade é muitos-para-um: várias vendas podem pertencer à mesma cidade, mas uma venda pertence a uma única cidade.
