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BANCO DE DADOS Flashcards

1
Q

Quais são as CARACTERÍSTICAS do MODELO RELACIONAL?

A
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2
Q

O que são METADADOS?

A
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3
Q

Quais as CARACTERÍSTICAS do MER?

A
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4
Q

Quais são as PRINCIPAIS CARACTERÍSTICAS da TABELA FATO?

A
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5
Q

Quais as PRINCIPAIS CARACTERÍSTICAS dA TABELA DIMENSÃO?

A
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6
Q

Quais são os TIPOS DE MÉTRICAS da TABELA FATO?

A
  • Medida/fato ADITIVO
    • Vendas
  • Medida/fato NÃO-ADITIVO
    • Margem de Lucro
  • Medida/fato MISTO
    • Vendas x Estoques
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7
Q

Como AS TABELAS(FATO É DIMENSIONAL) DO MODELO DIMENSIONAL estão organizadas?

A

Tipos de Organização:

  1. Esquema ESTRELA
    • ​TABELA DIMENSÃO
      • Relacionamenro 1:N
      • DESNORMALIZADAS = Redundância de informações = Dia + Mês + Ano; Cidade + Estado + País
      • REDUNDÂNCIA = Melhora o desempenho das consultas da Tabela Multidimensional
      • CHAVE PRIMÁRIA DA TABELA FATO é uma chave composta pelas chaves estrangeiras referentes às tabelas de dimensão.
    • TABELA FATO
      • ​​NORMALIZADA
      • Chaves primárias da tabela dimensão são CHAVES ESTRANGEIRAS DA TABELA FATO
  2. Esquema SNOWFLAKE
  • ​TABELA DIMENSÃO
    • NORMALIZADOS
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8
Q

Quais as CARACTERÍSTICAS do MODELO FLOCO DE NEVE?

A
  1. Há tabelas não conectadas a TABELA FATO
  2. ❌Não é obrigatório normalizar todas as tabelas de dimensão do esquema de flocos de neve
  3. Esquema é o resultado da decomposição de uma ou mais tabelas de dimensões normalizadas até a 3ª Forma Normal (3FN)
  4. Consultas mais complexas, mais lentas, mas com manutenção mais fácil
  5. Manutenção mais fácil = há menos redundância
  6. Há hierarquia entre as tabelas dimensão
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9
Q

(CESPE – SUFRAMA – Analista Técnico) No projeto de um esquema estrela, é necessário fazer algumas suposições a respeito do comportamento do usuário no quese refere às consultas realizadas ao sistema.

A

Comentários: conforme vimos em aula, é realmente necessário fazer algumas suposições (Correto).

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10
Q

O que é ONLINE ANALYTICAL PROCESSING (OLAP) ?

A
  • Conjunto de ferramentas de software de consulta
  • Permite aos gerentes e diretores de empresas a terem acesso dinâmico a informações armazenadas nos diversos sistemas corporativos, podendo realizar cruzamentos e análises de informações em tempo real sob diversas perspectivas
  • Intuito de auxiliar na tomada de decisões
  • Análise multidimensional dinâmica dos dados, apoiando o usuário final nas suas atividades e permitindo consultas ad-hoc.
    • consultas ad-hoc? São consultas específicas ou exclusivas que geralmente nunca forampensadas ou realizadas.
  • A OLAP abstrai as complexidades de forma que qualquer pessoa consiga manipular essaferramenta.
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11
Q

Qual a DIFERENÇA entre OLTP e OLAP?

A
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12
Q

(COSEAC – UFF – Analista de Sistemas) É a ferramenta mais popular para exploração de um datawarehouse:

a) OLAP.
b) Data Mining.
c) OLTP.
d) SGBD.
e) Data Mart.
_______________________

A

Comentários: conforme vimos em aula, trata-se do OLAP (Letra A).

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13
Q

O que é ROLAP (Relational OLAP)?

A
  • TIPO DE ARMAZENAMENTO
  • DEFINIÇÃO
    • ROLAP que irá traduzi-la em instruções SQL geralmente complexasem um sistema gerenciador de banco de dados relacional onde serão processadas e retornarãodados que também serão traduzidos dinamicamente em uma visão multidimensional
    • camada intermediária que faz o mapeamento relacional-multidimensionaL
  • VANTAGEM
    • Alta Escalabilidade, alto volume e quantidade de dados
  • UTILIZADO
    • DW
  • DESVANTAGEM
    • Baixo Desempenho. Cada consulta OLAP é uma ou mais query’s SQL
    • As instruções SQL não suprem todas as necessidades. Ex.: Cálculos
  • BASE-SE
    • principalmente na geração instruções SQL para consultar a base de dados relacional
  • ENTENDENDO O DIAGRAMA
    1. ​ Usuário que deseje realizar consultas multidimensionais fará uma requisição a uma ferramenta ROLAP
    2. ROLAP irá traduzi-la em instruções SQL geralmente complexa em um sistema gerenciador de banco de dados relacional SGB onde serão processadas
    3. Retornarão dados que também serão traduzidos dinamicamente em uma visão multidimensional (cubos)
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14
Q

Qual a DEFINIÇÃO DE MOLAP (Multidimensional OLAP)?

A
  • TIPOS DE ARMAZENAMENTO
  • DEFINIÇÃO
    • Ferramenta tradicional de OLAP que recupera dados de um banco de dados multidimensional
  • APRESENTAM
    • essa ferramenta apresenta os dados para o usuário em uma visão multidimensional e eles são efetivamente armazenados em bancos de dados multidimensional otimizados chamados Multidimensional Database (MDDB).
    • Cubos de Dados do MDDB transportam dados pré-calculados e pré-fabricados = melhoram o desempenho da consulta
  • ACESSO
    • Um usuário que deseje realizar consultas multidimensionais fará uma requisição diretamente aum banco de dados multidimensional sem necessidade de qualquer tradução

​

  • UTILIZADO
    • DW
  • VANTAGENS
    • alto desempenho, visto que os cubos de dados sãoconstruídos para uma rápida recuperação de dados e o usuário é capaz de manipular dados diretamente no servidor = ❌Sem transferência de dados para o Desktop
    • todos os cálculos são pré-gerados quando o cubo é criado e podem ser facilmente aplicados no momento da pesquisa de dados.
  • DESVANTAGEM
    • ​exige altos investimentos: uma vez que necessita de tecnologias proprietárias, isto é, pertencem a alguma empresa específica.
    • baixa escalabilidade: sua vantagem de conseguir alto desempenho com apré-geração de todos os cálculos no momento da criação dos cubos faz com que o MOLAP seja limitado a uma pouca quantidade de dados
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15
Q

(CESPE – MEC – Gerente de Projetos) O banco de dados de um MOLAP possui um SGDB multidimensional, ou seja, permite armazenamento de dados nas células de um array multidimensional.

A

CORRETO✅
Comentários: conforme vimos em aula, ele realmente possui um banco de dados multidimensional e permite o armazenamento de dados nas células de um array multidimensional (Correto).

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16
Q

O que é HOLAP (Hybryd OLAP) ?

A
  • Trata-se de combinar as vantagens de MOLAP e ROLAP, extraindo o que há de melhor de cada uma, ou seja, a alta performance do MOLAP com a melhor escalabilidade do ROLAP.
  • Para informações mais sintéticas, HOLAP utiliza cubos dimensionais para um desempenho mais rápido.
  • Quando for necessário mais detalhe, ele pode ir além do cubo multidimensional para o banco relacional utilizado no armazenamento de detalhes.
  • Uma vantagem é o alto desempenho: os cubos dimensionais apenas armazenam uma síntese dasinformações; e alta escalabilidade: os detalhes das informações são armazenados em um bancode dados relacional.
  • Como desvantagem, podemos dizer que arquitetura possui um custo maior, uma vez que necessita de um alto investimento de aquisição.
17
Q

Quais são os tipos de ORIGEM DA CONSULTA?

A
  • DOLAP (Desktop OLAP) dispara uma consulta a partir de uma estação cliente para o servidor, que por suavez retorna enviando o cubo de dados de volta, para que possa ser analisado pelo usuário.
    • Cliente (estação) => Servidor => Cliente (estação)
  • WOLAP (Web OLAP) dispara uma consulta via navegador web para um servidor, que por sua vez retorna enviando o cubo processado de volta para que possa ser analisado pelo usuário.
    • Navegador Web => Servidor => Navegador Web
18
Q

Nas OPERAÇÕES OLAP, o que é GRANULARIDADE?

A
  • O grão é o menor nível da informação!

NÍVEIS DE SUMARIZAÇÃO

  • MENOR granularidade, menor grão ou granularidade fina, significa maior detalhamento dos dados (menor sumarização).
  • MAIOR granularidade, maior grão ou granularidade grossa, significa menordetalhamento (maior sumarização).
  • Conclusão: Podemos concluir que a granularidade e o detalhamento são conceitos inversamente proporcionais!
19
Q

O que é Drill Down, Roll Up, Drill-Across, Drill-Through, Slice-and-Dice?

A
  • Drill Down

Permite a navegação entre os níveis de dados que vão desde o mais sumarizado até o mais detalhado.

Ex.: Quadrimestre => Mês

  • Roll Up

​Permite a navegação entre os níveis de dados que vão desde o mais detalhado até o mais sumarizado.

Reduzir o nível de detalhes, subindo na hierarquia das dimensões e aumentando a granularidade.

Ex.: Mês => Quadrimestre

  • Drill-Across

Permite ao usuário pular um nível intermediário dentro de uma mesma dimensão.

Ex.: sendo a dimensão localização composta por bairro, cidade, estado e país, e o usuário pular de Bairro => País.

  • Drill-Through

​A Operação Drill-Through permite atravessar de uma informação contida em uma dimensão para uma informação contida em outra dimensão.

Ex.: sendo uma dimensão tempo e outra localização, seria atravessar de mês => cidade

  • Slice-and-Dice

​Slice Permite extrair uma consulta de um subconjunto bidimensional

Dice Permite extrair uma consulta de um subconjunto tridimensional. Mini Cubo

Obs.: Redução do escopo dos dados em análise, além da mudança de ordem das dimensões e consequentemente da orientação de acordo com a qual os dados são visualizados

  • Pivot (Rotação)

Essa operação permite ao usuário realizar uma alteração de uma hierarquia ou orientação dimensional para outra (Ex: inverter as dimensões entre linhas e colunas)

20
Q

Qual o CONCEITO de DATA MINING?

A
21
Q

(FAURGS – HCPA – Analista de TI) Assinale a alternativa que apresenta a funcionalidade típica de consulta em um Data Warehouse, na qual operações de projeção são realizadas nas dimensões.

a) Drill-down
b) Slice-dice
c) Drill-up
d) Roll-down
e) Roll-up

A

Comentários: as operações de projeção são aquelas que selecionam um subconjunto de uma relação – no nosso caso, dimensão. Logo, trata-se do Slice and Dice (Letra B).

22
Q

(FCC – TRE/RN – Analista Judiciário) Redução do escopo dos dados em análise, alémda mudança de ordem das dimensões e consequentemente da orientação de acordocom a qual os dados são visualizados. Trata-se da operação básica do OLAP:

a) star schema.
b) drill across.
c) drill throught.
d) slice and dice.
e) roll up.

A

Comentários: conforme vimos em aula, trata-se do Slice and Dice (Letra D).

23
Q

(CESPE / TCE PE - 2017) No modelo estrela, os dados são modelados em tabelas dimensionais,ligadas a uma tabela fato; uma tabela dimensão armazena o que tiver ocorrido, e a tabela fato contém as características de um evento.

A

Gabarito: Errado

Comentários:
A questão inverteu os conceitos: uma tabela de fato armazena o que tiver ocorrido, e a tabela dedimensão contém as características descritivas de um evento.

24
Q

(CESPE / TJ ES - 2011) O modelo multidimensional contém elementos básicos como a tabelafato, as dimensões, as métricas e as medidas. As dimensões participam de um fato,determinando o contexto do modelo, enquanto a tabela fato reflete a evolução dos negóciospor meio das métricas aditivas ou não aditivas. Se a modelagem for do tipo snowflake, asmedidas ficarão inseridas tanto nas dimensões quanto na fato, por haver um grau denormalização maior que no esquema star-schema.

A

Comentários:

A questão estava perfeita até o último período: se a modelagem for do tipo snowflake ou estrela,as medidas ficarão sempre inseridas somente na tabela de fato.

Gabarito: Errado

25
Q

(CESPE / SEDF - 2017) A operação drill-across permite buscar informações que vão além donível de granularidade existente na estrutura dimensional, desde que elas estejam unidas pordimensões compatíveis.

A

Comentários:

A Operação Drill-Across permite ao usuário pular um nível intermediário dentro de uma mesmadimensão. Ela permite o tratamento das informações que, embora correlacionadas, estão emestruturas de esquema separadas, porém unidas por algumas dimensões coerentes. A questãotrata, na verdade, Drill-Through.

Gabarito: Errado

26
Q

(CETRO / AEB - 2014) Os data warehouses são ferramentas importantes para a criação desistemas de Business Intelligence. Essas ferramentas possuem operadores que permitem aobtenção de informações relevantes para as tomadas de decisão de negócios. São osOperadores Dimensionais. Por exemplo, na dimensão “Localização”, poderia se ter umahierarquia da seguinte maneira: PAÍS > ESTADO > CIDADE > BAIRRO. Neste exemplo, pode-se,então, depois de obter as informações de vendas relacionadas ao País, obter informaçõesrelacionadas às vendas por Cidade. É correto afirmar que esse exemplo representa a utilizaçãodo seguinte Operador Dimensional:

a) Operador Slice
b) Operador Drill-Across.
c) Operador Drill-Up.
d) Operador Drill-Down.
e) Operador Dice.

A

Comentários:

No exemplo em questão, obtém-se informações relacionadas à país e depois informaçõesrelacionadas à cidade, isto é, partimos de País, saltamos Estado e chegamos em Cidade. Aoperação que salta um nível intermediário dentro de uma mesma dimensão é o Drill-Across.

Gabarito: Letra B

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