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Ano: 2016 Banca: CESPE Órgão: TRE-PI Prova: Analista Judiciário - Análise de Sistemas
Existem dois esquemas lógicos para a implementação de um modelo de BI que envolve tabelas de fato e tabelas de dimensões: o esquema estrela (star schema) e o floco-de-neve (snow-flake schema). Acerca do esquema estrela, assinale a opção correta.
A
No esquema estrela, diversas tabelas de dimensão se relacionam tanto com diversas tabelas fato como com outras tabelas de dimensão, apresentando chaves ligando todas essas tabelas
B
No esquema estrela, as tabelas de dimensão são organizadas em uma hierarquia por meio da sua normalização, com vistas a diminuir o espaço ocupado, eliminando-se, assim, quaisquer redundâncias
C
O esquema estrela exige o uso de tabelas normalizadas
D
No esquema estrela, cada tabela de dimensão está relacionada a várias tabelas de fato, formando uma estrutura na qual a tabela de dimensão se relaciona com várias tabelas de fato obrigatoriamente
E
O esquema estrela consiste em uma tabela de fato com várias tabelas para cada dimensão e propõe uma visão cuja principal característica é a presença de dados redundantes nas tabelas de dimensão
Ano: 2015 Banca: CESPE Órgão: MEC Prova: Técnico de Nível Superior - ADMINISTRADOR DE DADOS
Texto Associado Texto Associado
Considerando o modelo apresentado nessa figura, julgue os itens subsecutivos, acerca de modelagem de dados.
Imagem da Questão
Mesmo que ao modelo apresentado seja incluída uma tabela de categorias de produtos, relacionada diretamente à tabelade produtos, ele não poderá ser considerado um modelo snow flake.
C
Certo
E
Errado
Ano: 2015 Banca: IESES Órgão: IFC-SC Prova: Informática - Banco de Dados
Considerando o esquema estrela para modelagem dimensional de dados, selecione a resposta que melhor descreve o que são métricas aditivas para a tabela de fatos:
A
São métricas que podem sofrer cálculos apenas de adição em todas as dimensões do modelo.
B
São métricas que podem sofrer cálculos matemáticos como adição, subtração e média em apenas algumas dimensões do modelo, mas não em todas.
C
São métricas que podem sofrer cálculos matemáticos como adição, subtração e média de valores em todas as dimensões do modelo.
D
São métricas que não podem sofrer cálculos matemáticos em nenhuma dimensão do modelo.
Texto Associado Texto Associado
Imagem Associada da Questão
Se, visando à criação de uma datamart cujo objetivo é analisar o processo de disponibilidade de serviços online prestados pelas organizações monitoradas, criar-se uma tabela de fatos que representa a quantidade de horas de disponibilidade diária de cada serviço provido por cada órgão, nesse caso, será correto afirmar que, nessa datamart, em vez do uso de um esquema do tipo floco de neve (snow flake), será viável o uso de um esquema do tipo estrela, e as dimensões poderão ser: tipo de serviço; órgão prestador do serviço; data em que o serviço foi disponibilizado. Na tabela fatos dessa datamart, uma das colunas deverá conter o quantitativo de horas de disponibilidade.
C
Certo
E
Errado
Texto Associado Texto Associado
A respeito de banco de dados, julgue os itens que se seguem.
O Data Warehouse tem como principal objetivo armazenar dados históricos por meio dos esquemas snow flake ou star schema. O primeiro armazena os dados em dimensões que podem não estar ligadas diretamente à tabela fato; o segundo é voltado para armazenamento de dados não estruturados ou textuais.
C
Certo
E
Errado
Ano: 2013 Banca: FCC Órgão: MPE-MA Prova: Analista Judiciário - Banco de Dados
Na modelagem de um data warehouse, pode ser feito o snowflaking, que significa
A
criptografar as tabelas fato e dimensão. 
B
normalizar as tabelas dimensão. 
C
excluir atributos do tipo binário. 
D
indexar as tabelas dimensão por todos seus atributos. 
E
duplicar a tabela fato. 
Uma das características do modelo estrela é a representação explícita das hierarquias de atributos, com economia de armazenamento de espaço.

                                                    PORQUE

O frequente uso do modelo multidimensional de dados estrela justifica-se pela sua simplicidade e pela preocupação com a normalização das suas dimensões.

Analisando-se as afirmações acima, conclui-se que 
A
as duas afirmações são verdadeiras, e a segunda justifica a primeira. 
B
as duas afirmações são verdadeiras, e a segunda não justifica a primeira. 
C
a primeira afirmação é verdadeira, e a segunda é falsa. 
D
a primeira afirmação é falsa, e a segunda é verdadeira. 
E
as duas afirmações são falsas.
Texto Associado Texto Associado
Acerca de normalização de dados, julgue os itens seguintes.
Ao se realizar uma modelagem para Data Warehouse, a forma normalizada Snow Flake permite que as dimensões sejam modeladas na 3FN (terceira forma normal). Dessa forma, todo modelo Snow Flake na 3FN estará necessariamente também na forma normal BCNF (boycecodd), visto que ambas são baseadas no conceito de dependência transitiva. 
C
Certo
E
Errado
Ano: 2014 Banca: CESPE Órgão: TJ-SE Prova: Analista Judiciário - Banco de Dados
Texto Associado Texto Associado
Julgue os itens a seguir, acerca de modelagem multidimensional, DataWarehouse e DataMarts.
O modelo conhecido como SnowFlake Chain é contraindicado para situações em que as pesquisas requerem diversos níveis de sumarização da informação.
C
Certo
E
Errado
Ano: 2014 Banca: CESPE Órgão: TJ-SE Prova: Analista Judiciário - Analista de Sistemas
Texto Associado Texto Associado
Com relação a sistemas de suporte à decisão, julgue os seguintes itens
Na modelagem multidimensional, há dois esquemas predominantes: Star, em que as dimensões são tipicamente normalizadas até a 3.ª forma normal (3FN); e SnowFlake, no qual as dimensões são desnormalizadas.
C
Certo
E
Errado
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