Questão de Banco de Dados — DW - Data Warehouse — VUNESP 2023
Banco de Dados›DW - Data Warehouse
Código
vu073330
Banca
VUNESP
Órgão
DPE-SP
Ano
2023
Nível
Superior
Cargo
Agente de Defensoria - Analista Desenvolvedor
Os conceitos de fatos e dimensões aplicam-se ao modelo multidimensional, característico da modelagem de Data Warehouses. Dessa forma, é correto afirmar que
Aum modelo multidimensional contém ou apenas tabelas fato, ou apenas tabelas dimensão.
Bum modelo multidimensional deve sempre conter o mesmo número de tabelas fato e tabelas dimensão.
Co número de atributos de cada tabela dimensão deve ser o mesmo em todas essas tabelas.
Dum modelo multidimensional é normalmente formado por uma tabela fato e diversas tabelas dimensão.
Eas tabelas fato e dimensão não possuem chaves primárias ou chaves estrangeiras.
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GabaritoD — um modelo multidimensional é normalmente formado por uma tabela fato e diversas tabelas dimensão.
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Modelagem Multidimensional (Data Warehouse)
Gabarito: letra D. No modelo multidimensional adotado em Data Warehouses, a estrutura típica é o esquema estrela (star schema), que consiste em uma única tabela fato central conectada a múltiplas tabelas dimensão. A tabela fato armazena as métricas ou medidas (ex.: valor de venda, quantidade) e as tabelas dimensão contêm os atributos descritivos (ex.: produto, tempo, cliente). As demais alternativas incorrem em erros conceituais.
A modelagem dimensional é voltada para análise e consultas OLAP, diferenciando-se do modelo relacional tradicional (OLTP). A tabela fato possui chave primária composta, formada pelas chaves estrangeiras das dimensões, enquanto as tabelas dimensão possuem chave primária simples (geralmente surrogate key).
Alternativa A — ❌ Incorreta
Afirma que o modelo contém apenas tabelas fato ou apenas tabelas dimensão. Na verdade, o modelo multidimensional exige ambos os tipos de tabela: fato (medidas) e dimensões (atributos). Um modelo com apenas um dos tipos não permite as análises multidimensionais.
Alternativa B — ❌ Incorreta
Diz que deve haver o mesmo número de tabelas fato e dimensão. Não há qualquer simetria numérica entre elas. Um modelo pode ter uma tabela fato e dezenas de tabelas dimensão (como no star schema) ou múltiplas tabelas fato compartilhando dimensões (constelação de fatos). A relação é sempre 1:N (fato para dimensão).
Alternativa C — ❌ Incorreta
Sugere que todas as tabelas dimensão devem ter o mesmo número de atributos. Cada dimensão descreve uma entidade de negócio diferente (produto, cliente, loja), portanto o número de atributos varia conforme a complexidade de cada entidade. Não há regra de padronização.
Alternativa D — ✅ Correta ⟵ GABARITO
Essa é a definição clássica: "um modelo multidimensional é normalmente formado por uma tabela fato e diversas tabelas dimensão". É a estrutura do esquema estrela, o mais comum em Data Warehousing. A tabela fato ocupa o centro e as dimensões se ligam a ela por chaves estrangeiras.
Alternativa E — ❌ Incorreta
As tabelas fato e dimensão possuem chaves primárias e chaves estrangeiras. A tabela fato tem chave primária composta pelas chaves estrangeiras que referenciam as dimensões, e cada tabela dimensão tem sua própria chave primária (geralmente um identificador único). Sem essas chaves, não seria possível estabelecer os relacionamentos e realizar consultas.
PEGA ESSA DICA!
Para fixar, lembre-se do esquema estrela: uma mesa redonda (fato) com várias pontas (dimensões). A tabela fato armazena os "eventos" (medidas) e as dimensões fornecem os "filtros" (atributos para agrupar e selecionar). Na prova, a banca costuma testar essa distinção básica e também confundir com o esquema floco de neve (dimensões normalizadas).