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Questões de OLTP


ID
73813
Banca
FGV
Órgão
SEFAZ-RJ
Ano
2008
Provas
Disciplina
Banco de Dados
Assuntos

Business Intelligence (BI) refere-se ao processo para tomada de decisões em uma empresa, sendo de elevada importância a existência de um repositório próprio para os dados consolidados e já transformados em "informação real", que pode ser um Data Warehouse ou um Data Mart. Nesse contexto, duas aplicações são identificadas: a primeira, que sustenta o negócio por meio de ferramentas OLTP (On Line Transaction Processing), e a segunda, que analisa o negócio por meio de ferramentas OLAP (On Line Analytical Processing). Essas aplicações têm, como objetivos principais, respectivamente:

Alternativas
Comentários
  • oltp-> Os relatórios são gerados de acordo com o dia-a-dia ou seja controlam e transações diárias....olap-> Geram relatórios para alta administração ou seja identificam as tendências do mercado...
  • controle e registro de transações/identificação de tendências.

  • Vale a pena dá uma olhada:

    https://www.google.com/amp/s/ayltoninacio.com.br/blog/entenda-sobre-olap-oltp-e-cubos-analiticos/amp


ID
153538
Banca
FGV
Órgão
Senado Federal
Ano
2008
Provas
Disciplina
Banco de Dados
Assuntos

OLAP complementa o termo OLTP - Online Transaction Processing, encontrado na teoria de bancos de dados e é uma ferramenta de Business Intelligent utilizada para apoiar as empresas na análise de suas informações, visando ao objetivo final de transformar dados em informações capazes de dar suporte às decisões gerenciais de forma amigável e flexível ao usuário e em tempo hábil. No OLAP, as informações são armazenadas em cubos multidimensionais que gravam valores quantitativos e medidas, permitindo visualização por meio de diversos ângulos. Essas medidas são organizadas em categorias descritivas, chamadas de dimensões, e formam a estrutura do cubo. Como a ferramenta OLAP recupera o microcubo, surgiu a necessidade de se criar um módulo que servisse para modificar a posição de uma informação e alterar linhas por colunas, de maneira a facilitar a compreensão dos usuários e girar o cubo sempre que necessário. Convencionou-se denominar esse módulo de:

Alternativas
Comentários
  • Drill Across:  O Drill Across ocorre quando o usuário pula um nível intermediário dentro de uma mesma dimensão. Por exemplo: a dimensão tempo é composta por ano, semestre, trimestre, mês e dia. O usuário estará executando um Drill Across quando ele passar de ano direto para semestre ou mês.

    Drill Down: O Drill Down ocorre quando o usuário aumenta o nível de detalhe da informação, diminuindo o grau de granularidade.

    Drill Up: O Drill Up é o contrário do Drill Down, ele ocorre quando o usuário aumenta o grau de granularidade, diminuindo o nível de detalhamento da informação.

    Drill Throught: O Drill Throught ocorre quando o usuário passa de uma informação contida em uma dimensão para uma outra. Por exemplo: Estou na dimensão de tempo e no próximo passo começo a analisar a informação por região.

    Slice And Dice: O Slice and Dice é uma das principais características de uma ferramenta OLAP. Como a ferramenta OLAP recupera o microcubo, surgiu a necessidade de criar um módulo que se convencionou de Slice and Dice para ficar responsável por trabalhar esta informação. Ele serve para modificar a posição de uma informação, alterar linhas por colunas de maneira a facilitar a compreensão dos usuários e girar o cubo sempre que tiver necessidade.

    Fonte:
    http://www.coladaweb.com/informatica/olap
  • Isso que dá copiar e colar da internet, "um módulo que servisse para modificar a posição de uma informação e alterar linhas por colunas, de maneira a facilitar a compreensão dos usuários e girar o cubo sempre que necessário" é exatamente a descrição da operação de PIVOT, que nem está entre as opções.

    Slice and Dice é você CORTAR um pedaço do cubo! 

    Essa questão TINHA que ser anulada... São muitas e muitas questões da FGV desse tipo, ninguém fica incomodado?

  • Concordo com o Flávio, essa descrição é de pivoteamento que não esta entre as respostas.

    Bons estudos!!
  • A operação descrita é o Pivoteamento!

    Deveria ser anulada.

  • Slice and Dice - Slice executa uma seleção sobre uma das dimensões do cubo (fatiar)

                           Dice define um "subcubo" através de uma seleção sobre duas ou mais dimensões (cortar)

     

     

    Pivot - Rotaciona os eixos de um determinado cubo

     

     

     

    O gabarito é item D, mas está errada. Como os colegas falaram anteriormente, a definição se refere a Pivot e NÃO Slice and Dice

     

    Aqui tem um artigo muito bom com imagens para melhor entendimento : http://www.itnerante.com.br/profiles/blogs/artigo-suporte-a-decis-o-02-sobre-as-opera-es-de-olap

     

     

  • Pessoal, pelo que tenho visto, fazendo questões da FGV, é que ela define assim

    operações

    • dice - gerar um sub-cubo do cubo
    • slice - fatiar uma parte do cubo
    • pivot - girar o cubo

    slice and dice é um conjunto de técnicas que incluem dice, slice, pivot, Drill, etc...

    estou pensando assim e acertando todas as questões....rsrsrs!


ID
164581
Banca
FGV
Órgão
BADESC
Ano
2010
Provas
Disciplina
Banco de Dados
Assuntos

OLTP - Online Transaction Processing é uma ferramenta de banco de dados e de Business Intelligent, utilizada para apoiar as empresas na análise de suas informações, com o objetivo final de transformar dados em informações capazes de dar suporte às decisões gerenciais de forma amigável e flexível ao usuário e em tempo hábil. No OLAP - Online Analytical Processing, as informações são armazenadas em cubos multidimensionais, que gravam valores quantitativos e medidas, permitindo visualização por meio de diversos ângulos. Estas medidas são organizadas em categorias descritivas, chamadas de dimensões e formam a estrutura do cubo. A respeito do OLAP, analise as afirmativas a seguir.

I. Drill Across: ocorre quando o usuário pula um nível intermediário dentro de uma mesma dimensão.

II. Slice and Dice: é uma das principais características de uma ferramenta OLAP e serve para modificar a posição de uma informação, trocar linhas por colunas de maneira a facilitar a compreensão dos usuários e girar o cubo sempre que tiver necessidade.

III. Drill Up: ocorre quando o usuário aumenta o nível de detalhe da informação, diminuindo a granularidade, ou seja, quais os tipos de consultas que podem ser feitas no DW, influenciando diretamente na velocidade do acesso às informações e no volume de dados armazenados.

Assinale:

Alternativas
Comentários
  • Resposta CORRETA letra
    Drill Across: se refere às navegações realizadas nas tabelas de dimensão, onde as consultas passam de um nível para o outro sem passar pelos níveis intermediários.
    Drill Down: ocorre quando o usuário aumenta o nível de detalhe da informação, diminuindo a granularidade.
    Drill Up: é o contrário do Drill Down, ocorre quando o usuário aumenta a granularidade, diminuindo o nível de detalhamento da informação.
    Drill Through: ocorre quando se deseja uma informação em um nível de detalhe menor do que o apresentado pelas tabelas de fato. Ou seja, é a operação que busca a informação além do nível de granularidade existente na estrutura dimensional.
    Slice and Dice: serve para modificar a posição de uma informação de maneira a facilitar a compreensão dos usuários. Efetua uma filtragem dos dados para especializar as consultas.
  • Características da Análise OLAP

    Drill Across:  O Drill Across ocorre quando o usuário pula um nível intermediário dentro de uma mesma dimensão. Por exemplo: a dimensão tempo é composta por ano, semestre, trimestre, mês e dia. O usuário estará executando um Drill Across quando ele passar de ano direto para semestre ou mês.

    Drill Down: O Drill Down ocorre quando o usuário aumenta o nível de detalhe da informação, diminuindo o grau de granularidade.

    Drill Up: O Drill Up é o contrário do Drill Down, ele ocorre quando o usuário aumenta o grau de granularidade, diminuindo o nível de detalhamento da informação.

    Drill Throught: O Drill Throught ocorre quando o usuário passa de uma informação contida em uma dimensão para uma outra. Por exemplo: Estou na dimensão de tempo e no próximo passo começo a analisar a informação por região.

    Slice And Dice: O Slice and Dice é uma das principais características de uma ferramenta OLAP. Como a ferramenta OLAP recupera o microcubo, surgiu a necessidade de criar um módulo que se convencionou de Slice and Dice para ficar responsável por trabalhar esta informação. Ele serve para modificar a posição de uma informação, alterar linhas por colunas de maneira a facilitar a compreensão dos usuários e girar o cubo sempre que tiver necessidade.

    FONTE: 
    http://www.coladaweb.com/informatica/olap
  • A respeito da II.

    Para se visualizar a análise multidimensional em cubo utiliza-se a técnica de slice e dice, ou 
    seja, fatiar e cortar o cubo separando partes de um cubo [INMOM, 1999]. O uso integrado dos 
    conceitos  slice  e  dice  permite  rotacionar  os  lados  de  um  cubo  de  dados  (dimensões)  em 
    qualquer  sentido,  possibilitando  a  combinação  de  quaisquer  dimensões  e  a  obtenção  de 
    informações correspondentes sobre vários enfoques. 
  • A questão II está completamente equivocada. A operação descrita não é "slice and dice", mas sim um "pivot".
  • Concordo com o Marcus, no meu entendimento somente o item I esta correto.
  • Incialmente concordei com o colega Marcos, porém fui atrás do texto da afirmação II e encontrei:

    Dlice and Dice: é uma das principais características de uma ferramenta OLAP. Como a ferramenta OLAP recupera o microcubo (No OLAP, as informações são armazenadas em cubos multidimensionais, que gravam valores quantitativos e medidas, permitindo visualização através de diversos ângulos. Estas medidas são organizadas em categorias descritivas, chamadas de dimensões e formam, assim, a estrutura do cubo), surgiu a necessidade de criar um módulo, que se convencionou de Slice and Dice, para ficar responsável por trabalhar esta informação. Ele serve para modificar a posição de uma informação, trocar linhas por colunas de maneira a facilitar a compreensão dos usuários e girar o cubo sempre que tiver necessidade.

    Vivendo e aprendendo....

    Fonte: https://www.devmedia.com.br/um-estudo-sobre-as-ferramentas-olap/6691

  • III. Drill Up: ocorre quando o usuário aumenta o nível de detalhe da informação, diminuindo a granularidade, ou seja, quais os tipos de consultas que podem ser feitas no DW, influenciando diretamente na velocidade do acesso às informações e no volume de dados armazenados.

    A meu ver o erro dessa alternativa reside em "ou seja, quais os tipos de consultas que podem ser feitas no DW", pois a operação "Drill Up" não tem o condão de restringir quais consultas são realizadas no DW.


ID
334576
Banca
FCC
Órgão
TRT - 23ª REGIÃO (MT)
Ano
2011
Provas
Disciplina
Banco de Dados
Assuntos

NÃO se trata, comparativamente ao OLTP, de uma característica de um data warehouse:

Alternativas
Comentários
  • Por definição, os dados em data warehouse não são voláteis, ou seja, não mudam. Os dados estão disponíveis somente para leitura e não podem ser alterados.

    obs: pode ser necessária alteração para correção de dados.
  • Que questão mal formulada.
    "comparativamente com OLTP"

    Nada haver.
  • Temos que lembrar que dentre as características dos DW estão ele sendo integrado, não volátil, variável com o tempo e orientado por assunto.
    O mesmo sempre estará relacionado a um período determinado de tempo, pois terá uma chave de tempo que irá indicar o dia no qual eses dados foram extraídos, logo, ele não tem natureza dinâmica.
  • Geraldo,
    também achei mal formulada.
    Poderia ser simplesmente:

    Qual alternativa NÃO é uma carecterística do DW?
  • Também achei ela mal elaborada.

    Faltou objetividade.
  • Para que a questão faça algum sentido, leiam na ordem direta.
  • Questão mal formulada. Traduzindo, o examinador quer saber quais das alternativas da questão NÃO eh uma caracteristica dos datawarehouses, mas É dos sistemas transacionais.
       a) organização dos dados por assunto.  Caracteristica dos dois. Errada 
        b) natureza dinâmica dos dados, permitindo atualizações contínuas. Caracteristica OLTP, mas não DW. Certa.
          c) conteúdo composto de dados históricos, sumariados e integrados.   Caracteristica DW, mas não OLTP. Errada. 
        d) disponibilizar suporte para a tecnologia de data mining.   Caracteristica DW, mas não OLTP. Errada.
        e) possibilitar processamento mais eficiente e apresentação de dados focada na tomada de decisão.  Caracteristica DW, mas não OLTP. Errada.
    E so pode ser a B. Para ajudar:
  • OLTP e DW são antagônicos no que tange atualizações, enquanto os bancos de dados transacionais atualizam continuamente seus dados (modificando-os) isso não é possivel em um DW, pois ele armazena dados históricos.

    Para entender isso de maneira prática, pensemos numa conta no banco, no dia do pagamento lá está você com a conta bem gordinha, no dia seguinte lá está sua conta no zero, essa informação precisa ser atualizada toda vez que sai e entra dinheiro na sua conta, pois o que interessa não é quanto você tinha mas sempre o que você tem agora, essa é a função OLTP, já os DW têm outra finalidade, dentre elas servir de base para análises estatísticas, assim, lá no DW terá a informação de que no dia do pagamento tua conta tava gordinha e que no dia seguinte essa mesma conta estava no zero, depois essa informação servirá para traçar por exemplo o perfil do cliente (o cliente tal não passa mais de 1 dia com o salário na conta, já o cliente fulano sempre guarda dinheiro na poupança, então podemos oferecer um investimento para o fulano pois ele tem perfil de poupador).

    Uma questão tranquila para quem conhece o assunto.

ID
400003
Banca
CESPE / CEBRASPE
Órgão
Correios
Ano
2011
Provas
Disciplina
Banco de Dados
Assuntos

Acerca de datawarehouse (DW) e datamining, julgue os próximos
itens.

Em um sistema de banco de dados distribuídos, a adoção de mecanismos OLTP (online transaction processing) prejudica a manutenção da consistência dos dados.

Alternativas
Comentários
  • Para tratar da questão da consistência no SGBDD, existe o Protocolo two-phase commit, para garantir a atomicidade nas Transações.
    O Controle ocorre em duas fases:
    1.Preparação:
    a) Um dos participantes é designado coordenador do twophase commit e envia a cada nó envolvido na transação uma solicitação para se preparar para fazer commit.
    b) Uma vez preparado, cada participante escreve uma marca no seu log, avisa o coordenador e não pode mais abortar.
    2.Commit:
    a) Se todos os participantes estão prontos, o coordenador envia um sinal de commit para cada participante, que o executa.
    b) Se algum dos participantes falhar na preparação para o commit, este notifica o coordenador, que envia um sinal de rollback para todos os participantes.
  • Essa questão trata sobre OLAP ou SGBDD ? 

    O meu entendimento foi caso esteja sendo utilizado mecanismos OLTP's em ambientes OLAP's, sendo ou não SGBDD's, a manutenção e consistência dos dados ficam prejudicadas pois ambientes OLAP's e seus respectivos DW's, DM's não são voláteis. Qualquer atualização é feita pelo ETL. 

    Também não acredito que as técnicas de Datamining possam causar "a manutenção da consistência dos dados" uma vez que são amostragens retirados de ambos ambientes.

  • Basicamente, há dois gêneros de Banco de Dados:

     

    Banco de Dados Transacionais => 

     - modelo relacional, em rede, hierárquico, distribuído e orientado a objetos

     - otimizados p/ processamento rotineiro de transações

     - apoio ao processamento online de transações (OLTP)

     

    DataWarehouse (em sentido amplo) =>

     - aplicações de apoio a decisões

     - otimizados p/ recuperação de dados

     - consulta por meio de sistemas OLAP (Processamento Analítico Online)

  • Errado.

    OLTP é normalizado, o que reduz a redundância e a inconsistência


ID
748144
Banca
CESGRANRIO
Órgão
Petrobras
Ano
2012
Provas
Disciplina
Banco de Dados
Assuntos

Um dado sistema de informação apresenta as seguintes características:

• controla a execução de tarefas fundamentais de um negócio;

• representa uma fotografia dos processos de negócios em andamento;

• realiza atualizações da base de dados através de transações curtas e atômicas;

• organiza os dados em tabelas com alto grau de normalização.

Que tipo de sistema é esse?

Alternativas
Comentários
  • OLTP --> Online Transaction Processing ou Processamento de Transações em Tempo Real
  • Processamento de transação multiusuário

    On-line transaction Processing (OLTP)

    Exemplo sistema de vendas submarino on-line.

    Controle de concorrência - atualização de maneira controlada.

    OLTP - São fontes de dados, que são tratados e compilados em um Data Warehouse, que pode ser replicado e especializado em Data Marts, cujos dados podem ser utilizados por Sistemas OLAP para acesso, análise e tomada de decisões.

  • e-

    oltp (online transaction processing) Captura as transações de negócios de um sistema e as armazena no db. é p/ em sistemas com pequenas transações (INSERT, UPDATE, DELETE) em tempo real, constantemente e rápido. Os dados também podem ser alterados e modificados e não salvam históricos dos dados, isso não o qualifica como uma base de dados ideal para tomada de decisões. Também necessita de backup regularmente, pois caso o banco de dados seja perdido, os dados não podem ser reaproveitados.


ID
814411
Banca
AOCP
Órgão
TCE-PA
Ano
2012
Provas
Disciplina
Banco de Dados
Assuntos

Um sistema de computação utilizado para armazenar informações relativas às atividades de forma a consolidar os dados de uma base OLTP é conhecido como

Alternativas
Comentários
  • A ferramenta mais popular para exploração de um data warehouse é a Online Analytical Processing OLAP ou Processo Analítico em Tempo Real, mas muitas outras podem ser usadas.  

  • OLTP (Online Transaction Processing ou Processamento de Transações em Tempo Real) são sistemas que se encarregam de registrar todas as transações contidas em uma determinada operação organizacional. Por exemplo: sistema de transações bancárias que registra todas as operações efetuadas em um banco e Cartões de Crédito.

    O data warehouse possibilita a análise de grandes volumes de dados, coletados dos sistemas transacionais (OLTP). São as chamadas séries históricas que possibilitam uma melhor análise de eventos passados, oferecendo suporte às tomadas de decisões presentes e a previsão de eventos futuros. Por definição, os dados em um data warehouse não são voláteis, ou seja, eles não mudam, salvo quando é necessário fazer correções de dados previamente carregados. Os dados estão disponíveis somente para leitura e não podem ser alterados.

  • Data warehouse é onde os dados sao todos salvos dentro de um dominio corporativo. Data mining é a coleção de dados que registram tendências de um certo segmento, enquanto que o modelo hierarquico sao registros conectados por ligação de pai e filhos, no qual o pai pode ter varios filhos mas cada um tem somente um pai (o node da raiz)


ID
892051
Banca
IBFC
Órgão
INEP
Ano
2012
Provas
Disciplina
Banco de Dados
Assuntos

Em uma empresa, quem utiliza OLTP e OLAP? Para responder, relacione a coluna da esquerda com a da direita:

1. OLAP                 3. nível operacional
2. OLTP                4. nível estratégico
                             5. nível administrativo
                             6. nível de conhecimento

Alternativas
Comentários
  • OLTP (Online Transaction Processing ou Processamento de Transações em Tempo Real) são sistemas que se encarregam de registrar todas as transações contidas em uma determinada operação organizacional.

    OLAP é a capacidade para manipular e analisar um grande volume de dados sob múltiplas perspectivas. As aplicações OLAP são usadas pelos gestores em qualquer nível da organização para lhes permitir análises comparativas que facilitem a sua tomada de decisões diárias.

    1. OLAP

    2. OLTP

    3. nível operacional (transações de dados)

    4. nível estratégico (analise de dados)

    5. nível administrativo (transações de dados)

    6. nível de conhecimento (analise de dados)

    Desta forma, 1 com 4 e 6 ........ e 2 com 3 e 5. Letra E


ID
946342
Banca
CESPE / CEBRASPE
Órgão
SERPRO
Ano
2013
Provas
Disciplina
Banco de Dados
Assuntos

Com relação ao datawarehouse, julgue os itens subsequentes.

É comum o armazenamento maior de dados para OLAP, em relação a OLTP (on-line transaction processing), com a finalidade de se manter histórico para análise.

Alternativas
Comentários
  • Alguém poderia explicar melhor?

  • Segundo INMON: A característica simples mais distintiva dos aplicativos OLTP (On-line Transaction Processing) é que o banco de dados está sendo constantemente atualizado. Como os dados estão mudando constantemente, o sistema não pode ajudar no apoio a decisões. 


    A ideia é que no OLTP a tendência é você atualizar os dados e "perder" os dados antigos. No OLAP você mantém uma dimensão OBRIGATÓRIA de tempo justamente para manter histórico para análise.
  • OLAP systems typically deal with substantially larger volumes of data than OLTP systems because of their role in supplying users with large amounts of historical data.

     

    Fonte: Implementing the IBM General Parallel File System (GPFS) in a Cross-Platform Environment

  • No OLAP, uma vez que se costuma armazenar todo o histórico dos registros, é comum que seja necessário mais espaço para armazenamento do que nos sistemas OLTP. Nesses últimos, os registros são atualizados e removidos de acordo com a necessidade.

  • OLTP (ONLINE TRANSACTION PROCESSING):
    § Sistema de gerenciamento de transações em um banco de dados.
    § Foco no nível operacional da organização, visando a execução rotineira do negócio.
    § Tabelas formadas por linhas e colunas e geralmente normalizadas.
    § Lidam com Bancos de Dados Transacionais em geral estruturados em um modelo relacional.
    § Executados de forma mais rápida com tempo de resposta de milissegundos até segundos.
    § Apresentam dados detalhados (baixa granularidade).
    § Atualizações de dados são realizadas no momento de cada transação e são altamente frequentes.
    § Não é otimizado para lidar com uma grande quantidade de dados (baixo armazenamento)
    § Dados voláteis e passíveis de inserção, alteração ou exclusão.
    § São orientados a registros ou tuplas e possuem consultas pré-definidas.

     

     

    OLAP (ONLINE ANALYTICAL PROCESSING):
    § Sistema de gerenciamento de consultas e análise de dados.
    § Foco no nível estratégico da organização, visando a análise empresarial e a tomada de decisão.
    § Tabelas formadas por fatos, dimensões e medidas e geralmente desnormalizadas.
    § Lidam com Bancos de Dados Dimensionais (DW/DM) em geral estruturados em modelo dimensional.
    § Executados de forma mais lenta com tempo de resposta de segundos até horas.
    § Apresentam dados sumarizados (alta granularidade).
    § Atualizações de dados são realizadas no processo de carga de dados e são bem menos frequentes.
    § É otimizado para lidar com uma massiva quantidade de dados (alto armazenamento)
    § Dados históricos e não-voláteis, não podendo ser alterados ou excluídos (salvo casos específicos)
    § São orientados a arrays ou vetores e possuem consultas ad-hoc.

  • GABARITO CORRETO!

    .

    .

    OLAP ANALISA DADOS HISTÓRICOS POR MEIO DE UM CUBO MULTIDIMENSIONAL (SLICE, PIVOT, ROTATION, DICE ETC).


ID
992119
Banca
FCC
Órgão
TRT - 12ª Região (SC)
Ano
2013
Provas
Disciplina
Banco de Dados
Assuntos

Dentre as diferenças cruciais entre o modelo tradicional de uso de bancos de dados OLTP ( Online Transaction Processing ) e o modelo voltado para Data Warehousing ( DW ) está

Alternativas
Comentários
  • Um dos grandes propositos de um DW é a apresentação de dados sumarizados, portanto o que torna a alternativa "a" incorreta? seria o termo "muito mais"???

    Muito preciosismo da FCC, para mim letra a) e letra e) podem ser vistas como corretas.

    BRASIL!!!

  • Não vejo nenhuma questão correta!

    a) O DW apesar de apresentar os dados de forma sumarizada, o nível de armazenamento não necessariamente deve ser mais sumarizado que o OLTP.

    e) A quantidade de índices de um DW não necessariamente é maior que o OLTP, isso vai depender da quantidade de tabelas necessárias no DW.

    Podemos considerar a letra E a menos errada.

  • Acho que a letra  A é "menos" correta que a letra E, pois a sumarização vai depender do nível de detalhamento dos dados que vão ser armazenados (granularidade). Isso influencia na velocidade das consultas. Um OLTP pode ter um menor nível de detalhamento de dados o que otimizaria a velocidade das consultas neste tipo de banco de dados em relação a um DW.

    Com um nível de detalhamento alto dos dados, o DW pode apresentar indices em maior quantidade e complexidade.

  • Comentário do Thiago Rodrigues Cavalcanti no ITNERANTE

    Sobre essa questão, acredito que a letra E também esteja correta. É um assunto pouco abordado a criação de índices dentro das modelagens OLTP e OLAP(ou DW). Mas vejam:

    • OLTP: Optimizes update performance by minimizing the number of indexes
    • OLAP: Optimizes adhoc queries by including lots of indexes

    Observem que a criação e uso de índices acaba sendo maior no DW do que no OLTP.

    Quanto a sumarização dos dados lembrem-se que nem sempre os dados aparecem sumarizados no DW. As consultas OLAP que por meio das operações de roll up agregam os dados durante a consulta."

    Fonte: http://www.itnerante.com.br/group/bancodedados/forum/topics/quest-o-trt12?xg_source=activity

  • alternativa E.  OLAP- trabalha basicamente com consulta, usando diversas dimensões, em grandes banco de dados, o que implica na necessidade de criar índices.  enquanto no OLTP a ênfase é na transação de CRUD.

  • Não aceitar a letra "A" é assumir que é normalmente uma DW é tão granular quanto um OLTP. Questão boba!! O uso de índices é uma questão de performance, de otimização e não uma questão crucial, principalmente quando ele fala em modelo... Mas enfim, um DW sem nenhum índice cumpre o propósito, porém, com um desempenho inferior. Dizer que o índice é crucial, sei não...

  • O nível de granularidade em um DW não é fixo, portanto as informações podem se apresentar mais sumarizadas ou mais específicas. portanto, restava apenas a alternativa e.

  • Everton, na minha opinião, vc falou tudo certo e concluiu errado. Vc disse "Mas enfim, um DW sem nenhum índice cumpre o propósito, porém, com um desempenho inferior.". A ideia de um DW não é justamente ter um desempenho muito bom? Pq deixar de usar índices e ter um desempenho inferior sendo que vc pode usar e ter um desempenho superior?

    Veja o comentário do Jorge. Pra mim, foi a melhor explicação.

  • O gabarito é letra E...porém a letra A também esta certa!


ID
997753
Banca
FCC
Órgão
TRT - 12ª Região (SC)
Ano
2013
Provas
Disciplina
Banco de Dados
Assuntos

Em uma comparação entre bancos de dados OLTP (Online Transaction Processing), com bancos de dados OLAP (Online Analytical Processing), para os bancos OLAP :

Alternativas
Comentários
  • Eu pensei que o OLAP tivesse uma execução mais rápida de o OLTP.

  • Sistemas OLTP possuem cada um seu próprio banco de dados normalizado e específico para seu funcionamento.

    Já os sistemas OLAP em geral lidam com volumes imensos de informação (dados provenientes de diferentes sistemas OLTP). Portanto, uma determinada consulta em um sistema OLAP, dependendo de sua complexidade, pode levar um tempo bem grande para ser executada, devido à dimensão gigantesca dos dados a serem analisados, o que não deve ocorrer em um sistema OLTP.


  • Matheus,


    tudo depende do que está sendo extraído. Mas veja, geralmente, se um mesmo relatório com dados agregados for executado no OLAP e no OLTP, certamente o OLAP retornará resultado mais rápido (partindo do pressuposto que os dados estão modelados corretamente no OLAP).

    Mas a questão colocou uma característica que geralmente é encontrada em sistemas OLAP. Mesmo com modelagem otimizada para analise, as querys costumam ser complexas e demoradas. Observe que a questão não afirma ser OLAP mais rápido que OLTP ou o contrário.

  • Um breve resumo das principais diferenças nas características entre OLTP e OLAP:

    OLTP --> Tem propósito de dar suporte no dia-a-dia operacional de uma empresa, usa como fonte de dados bancos transacionais, fornece relatórios rotineiros, periódicos ou pontuais e possibilita processamento mais eficiente de transações( mais rápido).

    OLAP --> Tem propósito de dar suporte a tomada de decisões e prover respostas para as consultas de negócio e gerenciamento, usa como fontes de dados os data warehouses e data marts, fornece relatórios ad hoc, multidimensionais e consultas de larga amplitude e como possibilitam processamento mais eficiente para apresentação de dados focados na tomada de decisão se tornam mais lentos.

    Fonte: Slides do professor Thiago Cavalcanti

ID
1222213
Banca
FCC
Órgão
SABESP
Ano
2014
Provas
Disciplina
Banco de Dados
Assuntos

Capturam as transações de negócios de um sistema e as armazenam no banco de dados. Esse tipo de base é utilizada em sistemas que registram pequenas transações (INSERT, UPDATE, DELETE) realizadas em tempo real e que ocorrem constantemente e de forma rápida. Os dados também podem ser alterados e modificados e não salvam históricos dos dados, isso não o qualifica como uma base de dados ideal para ajudar na tomada de decisões. Também é uma base que necessita de backup regularmente, pois caso o banco de dados seja perdido, os dados não podem ser reaproveitados.

Esta descrição é típica de sistemas de bancos de dados

Alternativas
Comentários
  • OLAP -> O OLAP (On-line Analytical Processing) oferece uma alternativa diferente. Voltado para a tomada de decisões, proporciona uma visão dos dados orientado à análise, além de uma navegação rápida e flexível. O OLAP recebe dados do OLTP para que possa realizar as análises. Essa carga de dados acontece conforme a necessidade da empresa. Sendo um sistema para tomada de decisões, não realiza transações (INSERT, UPDATE, DELETE) pois sua finalidade são consultas. Possui dados atuais e históricos e não há necessidade de backups regularmente;

    OLTP -> O OLTP (On-line Transaction Processing) captura as transações de negócios de um sistema e armazena no banco de dados. Esse tipo de base é utilizada em sistemas que registram pequenas transações (INSERT, UPDATE, DELETE) realizadas em tempo real e que ocorrem constantemente e de forma rápida. Os dados também pode ser alterados. Por não salvar histórico dos dados, isso não o qualifica como uma base de dados ideal para ajudar na tomada de decisões. Também é uma base que necessita de backup regularmente, pois caso o banco de dados seja perdido os dados não podem ser reaproveitados;

    SQL -> Structured Query Language, ou Linguagem de Consulta Estruturada  é um conjunto de declarações (linguagem de pesquisa declarativa ) que é utilizado para acessar os dados utilizando gerenciadores de banco de dados;

    RUP -> Rational Unified Process (ou Processo Unificado Rational), é um processo proprietário de Engenharia de software. Sua meta é garantir a produção de software de alta qualidade que atenda às necessidades dos usuários;

    DML -> Data Manipulation Language ou Linguagem de manipulação de dados é um subconjunto da linguagem SQL que é utilizado para realizar inclusões, consultas, alterações e exclusões (Insert, Select, Update e Delete) de dados presentes em registros;

    Fonte:wikipedia,

  • Olap eh nao volatil, ou seja, os dados nao sao alterados


ID
1330456
Banca
Quadrix
Órgão
DATAPREV
Ano
2012
Provas
Disciplina
Banco de Dados
Assuntos

O objetivo dessa área é criar um ambiente intermediário de armazenamento e processamento dos dados oriundos de aplicações OLTP (Online Transaction Processing) e outras fontes, para o processo de ETL (Extract Transform Load), possibilitando seu tratamento, e permitindo sua posterior integração em formato e no tempo, evitando problemas após a criação do Data Warehouse e a concorrência com o ambiente transacional no consumo de recursos. A área citada é conhecida como:

Alternativas
Comentários
  • Operational Data Storage ou Staging Area (ODS)
    
    OBJETIVO
    Criar um ambiente intermediário de armazenamento e processamento dos dados oriundos de aplicações OLTP e outras fontes, para o processo de extração, transformação e carga (ETL), possibilitando o seu tratamento, e permitindo sua posterior integração em formato e no tempo, evitando problemas após a criação do DW e a concorrência com o ambiente transacional no consumo de recursos.
    

  • "Uma Stage Area garante a existência única de dados, eliminando  a possibilidade de termos dados repetidos ou similares ou até mesmo com valores diferentes em um Data Warehouse, dados não sincronizados e dados “sujos” .

    "A Staging área deve ser usada também para “limpar” os dados, também é o  único lugar que server para determinar os valores que vêm efetivamente de sistemas legados."

    Fonte:

    https://lucianasampaio.wordpress.com/2013/03/05/stage-area-data-warehouse/


ID
1337212
Banca
CESPE / CEBRASPE
Órgão
ANATEL
Ano
2014
Provas
Disciplina
Banco de Dados
Assuntos

Julgue o item seguinte, com relação à disponibilização de informações de apoio a decisões estratégicas e gerenciais.

As ferramentas de business inteligence são consideradas ferramentas do tipo OLTP (online transaction processing).

Alternativas
Comentários
  • O Data Mart (ferramenta OLTP) possui uma  estrutura  baseada  em  um  ambiente,  tema,  situação,  área,  setor  ou aplicação  específica.

    DW  (ferramenta  OLAP)  se  baseia  em  várias fontes  de  diversas  aplicações,  fontes  e  situações  para  facilitar  um  suporte  a decisão gerencial.

  • Gabarito: errado

    As ferramentas OLAP é que estão ligadas ao conceito de business inteligence, à análise do negócio.


    As ferramentas OLTP estão ligadas à sistemas transacionais, à operações diárias de um negócio.
  • OLTP: Online Transaction Processing–Sistemas de processamento de transações, ou seja, sistemas que estão voltados para operações repetitivas onde temos uma estrutura por trás voltada para esse tipo de objetivo.

    ·OLAP: Online Analytical ProcessingSistemas que permitem a análise analítica da informação, possibilitando a múltipla análise da informação por diferentes ângulos e formas.

  • Se errou, prete mais atenção em todas as palavras da questão.

     

    Eu errei :-)

  • São OLAP

  • Comentário: As ferramentas de BI (Business Intelligente) apresentam os dados de forma analítica. Ferramentas OLTP são ferramentas de transação com o banco de dados, já as OLAP são ferramentas de análise de dados. Errado

    Hachid Targino

  • OLTP

    • Banco de dados relacional;
    • dados individualizados;
    • dados presentes - passado próximo;
    • registra simultaneamente poucos dados;
    • orientado ao processo.

    OLAP

    • Banco de dados multidimensional;
    • dados sumarizado;
    • dados históricos ;
    • registro de múltiplos dados simultâneos;
    • orientado ao negócio.

    -------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

    QUESTÕES DO CESPE SOBREO ASSUNTO:

    (CESPE - Q580224) Em ambientes corporativos, o uso de ambientes OLTP visa eliminar ao máximo a redundância de forma que a transação promova mudanças de estado o mais pontualmente possível, ao passo que o uso de ambientes OLAP objetiva prover uma visão dos dados orientados à análise com uma navegação rápida de dados agregados. CERTO

    (CESPE - Q390835) O termo OLAP (online analytic processing) é utilizado para descrever o processamento de um grande volume de dados históricos por meio de uma abordagem dimensional, que, por sua vez, facilita a combinação desses dados para análise e tomada de decisão. CERTO

    (CESPE - Q334337) OLAP permite uma visão conceitual multidimensional dos dados e possui três componentes principais em sua arquitetura: um modelo de negócios, um motor para processar consultas multidimensionais e um mecanismo para armazenar os dados. CERTO

    (CESPE - Q315445) É comum o armazenamento maior de dados para OLAP, em relação a OLTP (on-line transaction processing), com a finalidade de se manter histórico para análise. CERTO

    (CESPE - Q462157) Ferramentas OLAP possuem capacidade para manipular e analisar um grande volume de dados em múltiplas dimensões. CERTO

    gab.: ERRADO

    FONTE: CESPE + meus resumos

    Bons estudos!

  • ROLAP --> relacional --> ideal para DW

    MOLAP --> multidimensional --> ideal para Data MArt


ID
1567093
Banca
COSEAC
Órgão
UFF
Ano
2015
Provas
Disciplina
Banco de Dados
Assuntos

São características do processo OLTP as abaixo relacionadas, EXCETO:

Alternativas
Comentários
  • oltp (online transaction processing) Captura as transações de negócios de um sistema e as armazena no banco de dados. Esse tipo de base é utilizada em sistemas que registram pequenas transações (INSERT, UPDATE, DELETE) realizadas em tempo real e que ocorrem constantemente e de forma rápida. Os dados também podem ser alterados e modificados e não salvam históricos dos dados, isso não o qualifica como uma base de dados ideal para ajudar na tomada de decisões. Também é uma base que necessita de backup regularmente, pois caso o banco de dados seja perdido, os dados não podem ser reaproveitados.

  • OLTP (ONLINE TRANSACTION PROCESSING):

    § Sistema de gerenciamento de transações em um banco de dados.

    § Foco no nível operacional da organização, visando a execução rotineira do negócio.

    § Tabelas formadas por linhas e colunas e geralmente normalizadas.

    § Lidam com Bancos de Dados Transacionais em geral estruturados em um modelo relacional.

    § Executados de forma mais rápida com tempo de resposta de milissegundos até segundos.

    § Apresentam dados detalhados (baixa granularidade).

    § Atualizações de dados são realizadas no momento de cada transação e são altamente frequentes.

    § Não é otimizado para lidar com uma grande quantidade de dados (baixo armazenamento)

    § Dados voláteis e passíveis de inserção, alteração ou exclusão.

    § São orientados a registros ou tuplas (LINHAS) e possuem consultas pré-definidas.


ID
1734724
Banca
CESPE / CEBRASPE
Órgão
MEC
Ano
2015
Provas
Disciplina
Banco de Dados
Assuntos

Acerca dos sistemas gerenciadores de banco de dados (SGBD) PostgreSQL, Microsoft SQL Server e Oracle, julgue o item a seguir.

Uma das principais novidades do Microsoft SQL Server 2014 é o recurso OLTP na memória (In-memory OLTP), o qual permite melhorar significativamente o desempenho de sistemas com processamento de transações on-line e data warehousing. A única maneira de remover um grupo de arquivos com otimização de memória é descartar o banco de dados.

Alternativas
Comentários
  • Pessoal,

    Esse recurso do SQLServer 2014 não faz nenhuma menção a DW.
  • Minha dúvida estava aqui: "A única maneira de remover um grupo de arquivos com otimização de memória é descartar o banco de dados."


    Explicação dessa parte:

    "In this first release of In-Memory OLTP (in SQL Server 2014), the only way to remove a memory-optimized filegroup is to drop the database."

    Fonte: https://msdn.microsoft.com/pt-br/library/dn170449(v=sql.120).aspx


    Com relação ao DW, mencionado pelo colega, segue um esclarecimento:

    "In general we can assume that OLTPsystems provide source data to data warehouses, whereas OLAP systems help to analyze it. "


    Fonte: http://datawarehouse4u.info/OLTP-vs-OLAP.html


ID
1734751
Banca
CESPE / CEBRASPE
Órgão
MEC
Ano
2015
Provas
Disciplina
Banco de Dados
Assuntos

Com relação a bancos de dados transacionais e analíticos, julgue o seguinte item.

Os sistemas OLTP (online transaction processing) usualmente adotam o modelo de dados entidade-relacionamento e uma base de dados orientada a aplicações.

Alternativas
Comentários
  • obrigaadaaa

    • Questão CORRETA

    OLTP

    Função: Automatizar operações diárias;

    Modelo lógico: Relacional, Orientado por aplicações;

    Granularidade Única e atômica;

    Temporalidade: Apenas valor corrente e atualizada continuamente;

    Usuário humano: Cliente, Atendente, DBA;

    Software cliente: Aplicativos de inventário, contabilidade..;

    Consultas: Simples e predefinidas;

    Direção: Ler quanto escrever;

    Envolve: Acessos via índice e hash;

    Prioridade: Disponibilidade, eficiência;

    Métrica: Numero de transações;

    _____________________________________________________________

    OLAP

    Função: Auxiliar tomada de decisão;

    Modelo lógico: Multidimensional; orientado por assuntos;

    Granularidade Múltipla e agregada;

    Temporalidade: Histórico dos valores, completado periodicamente

    Usuário humano: Executivo, Analista;

    Software cliente: Aplicativos de mineração de dados, análise matemática...;

    Consultas: Complexas e ad-hoc

    Direção: Essencialmente ler;

    Envolve: Junções, varreduras;

    Prioridade: Flexibilidade, interatividade;

    Métrica: Número e tempo de cada consulta;

    FONTE: pucgoias.edu.br/Site OLAP.pdf

    ______________________________________________________________

    Espero ter ajudado ;) o/

  • GABARITO CORRETO!

    .

    .

    Os bancos de dados tradicionais têm suporte para o processamento de transação on-line (OLTP), que inclui inserções, atualizações e exclusões, enquanto também têm suporte para requisitos de consulta de informação. Os bancos de dados relacionais tradicionais são otimizados para processar consultas que podem tocar em uma pequena parte do banco de dados e transações que lidam com inserções ou atualizações no processo de algumas tuplas por relação.

    .

    Navathe, 6ª edição, pg 721

  • modelo entidade relacionamento é um modelo conceitual e não é usado por sistema nenhum.

    Pra isso há os modelos lógicos, como o modelo relacional


ID
1740670
Banca
CESPE / CEBRASPE
Órgão
MEC
Ano
2015
Provas
Disciplina
Banco de Dados
Assuntos

No que se refere a bancos de dados transacionais (OLTP) e a banco de dados analíticos (OLAP), julgue o item que se segue.

Diferentemente dos modelos OLTP fundamentados nas operações de álgebra relacional, os servidores OLAP suportam um conjunto de operações, como por exemplo, o drill-down, que implica examinar dados com maior nível de detalhe dentro da hierarquia de cada dimensão do modelo multidimensional.

Alternativas
Comentários
  • Questão Certa, o drill-down aumenta o nível de detalhe.

  • DRILL DOWN


    -É o inverso do roll-up
    -Aumenta o nível de detalhe da informação
    -Navega um dado menos detalhado para um mais detalhado
    -Diminui o nível de granularidade

  • Isso! Os sistemas OLAP possuem suporte a diversas operações, incluindo drill-up, drill-down, drill-through e drill-across. O drill-down permite navegar dentro da hierarquia para examinar dados com maior nível de detalhe (ou menor generalização).

  • drill-down - desce

  • GABARITO CORRETO!

    .

    .

    drill-down: analisa os dados em níveis de agregação progressivamente mais detalhados, ou de menor granularidade.

    roll-up: analisa os dados em níveis de agregação progressivamente menos detalhados, ou de maior granularidade.


ID
1740676
Banca
CESPE / CEBRASPE
Órgão
MEC
Ano
2015
Provas
Disciplina
Banco de Dados
Assuntos

No que se refere a bancos de dados transacionais (OLTP) e a banco de dados analíticos (OLAP), julgue o item que se segue.

OLAP é uma interface com o usuário que pode se utilizar de diversos modelos de armazenamento para apresentar as informações. As diversas formas de armazenamento e acesso a dados permitem classificar OLAP em diferentes categorias, como por exemplo, o ROLAP, em que os dados são armazenados de forma relacional, e o MOLAP, em que os dados são armazenados em estruturas multidimensionais.

Alternativas
Comentários
  • Relational On Line Analytical Processing - ROLAP deriva-se de OLAP, utiliza a tecnologia de banco de dados relacionais para armazenar seus dados, bem como suas consultas são também processadas pelo gerenciador do banco de dados relacional.

    Multidimensional On Line Analytical Processing - MOLAP deriva-se de OLAP, são ferramentas que disparam suas requisições diretamente ao servidor de Banco de Dados multidimensional. Após o envio da requisição o usuário continua manipulando os dados diretamente no servidor, tendo um ganho no desempenho.

  • Conceito terrível de OLAP, que o CESPE piorou, retirado daqui: http://www.devmedia.com.br/conceitos-basicos-sobre-olap/12523
    Na página cita um livro referente ao Oracle8i.

    "OLAP é uma interface com o usuário" > Muito ruim, isso não é OLAP, mas está envolvido por ela.
    "que pode se utilizar de diversos modelos de armazenamento para apresentar as informações. " > Os modelos não são feitos , principalmente, para apresentar as informações, mas para conseguir extrair informações de uma quantidade imensa de dados com relativa eficiência e qualidade e, por fim, apresentá-las.

    No livro do  Kimball, "The Data Wharehouse Toolkit 2", 2ª Edição, Pag. 434:
    "OLAP é um conjunto vagamente definido de princípios que estabelecem um quadro dimensional de apoio à decisão. O termo OLAP também é usado para definir uma confederação de fornecedores que oferecem, produtos de banco de dados multidimensional não-relacionais que visa apoio à decisão."

    Definição do Navathe, 6ª Edição, pag. 721:
    "OLAP é um termo usado para descrever a análise de dados complexos do data wharehouse. Nas mãos de trabalhadores de conhecimento habilidosos, as ferramentas OLAP utilizam capacidades de computação distribuída para análises que exigem mais armazenamento e poder de processamento do que pode estar localizado econômica e eficientemente em um desktop individual."

  • Esse conceito de OLAP nunca tinha visto, ele não é uma ferramenta e sim existem ferramentas que se utilizam dessa modelagem para ser interfaces com o usuário:

     

    A OLAP é a capacidade de analisar de forma geral os grandes volumes de dados do DW.

    Aplicações OLAP são as ferramentas que efetuam a análise e manipulação das informações em múltiplas perspectivas. 

  • -----------------------------------------------------------------------------------------------

    Arquiteturas OLAP


    • Classificadas em cinco tipos a seguir:

     

    – MOLAP (Multidimensional On Line Analytical
    processing);
    – ROLAP (Relational On Line Processing);

    – HOLAP (Hybrid On Line Analytical Processing);
    – DOLAP (Desktop On Line Analytical Processing);
    – WOLAP (Web On Line Analytical Processing).

     

    -----------------------------------------------------------------------------------------------

    ROLAP
    -Alta escalabilidade
    -Pode alavancar as funcionalidades inerentes do BD relacional
    -Baixo desempenho
    -Limitado pelas funcionalidades SQL

     

    MOLAP
    -Armazenamento dos dados em cubos dimensionais e em formato proprietário
    -Alto desempenho
    -Execução de cálculos complexos
    -Baixa escalabilidade
    -Investimentos altos
    -----------------------------------------------------------------------------------------------

     

    Fonte: Provas de TI

  • É isso aí, sem tirar nem pôr. Lembre que existe também o HOLAP, que é uma abordagem híbrida entre as duas modalidades de armazenamento apresentadas.

  • GABARITO CORRETO!

    .

    .

    MOLAP É MELHOR PARA CONSULTA QUE O ROLAP;

    POR OUTRO LADO

    O ROLAP É MELHOR PARA CARREGAMENTO QUE O MOLAP.

  • PARA FACILITAR A MEMORIZAÇÃO:

    Rolap -> BD Relacional

    Molap -> BD Multidimensional

    Holap -> BD Hibrido

    Dolap -> BD Desktop

    CESPE: O ROLAP, sistema que se baseia na manipulação dos dados armazenados na base de dado relacional, apresenta a desvantagem de não lidar com grandes quantidades de dados. ERRADO


ID
1740679
Banca
CESPE / CEBRASPE
Órgão
MEC
Ano
2015
Provas
Disciplina
Banco de Dados
Assuntos

No que se refere a bancos de dados transacionais (OLTP) e a banco de dados analíticos (OLAP), julgue o item que se segue.

Em ambientes corporativos, o uso de ambientes OLTP visa eliminar ao máximo a redundância de forma que a transação promova mudanças de estado o mais pontualmente possível, ao passo que o uso de ambientes OLAP objetiva prover uma visão dos dados orientados à análise com uma navegação rápida de dados agregados.

Alternativas
Comentários
  • A modelagem dimensional é um nome novo para uma técnica antiga usada para criar bancos de dados simples e compreensíveis. É uma alternativa para a modelagem dedados através do Modelo Entidade Relacionamento (MER) e contém as mesmas informações, como, por exemplo, entidades, relacionamentos e atributos [KIM98a].As características do modelo relacional já são amplamente conhecidas. O seu principal objetivo é eliminar, ao máximo, a redundância de dados, de tal forma que uma transação que promova mudanças no banco de dados atue o mais pontualmente possível. Com isso, os dados são fragmentados por diversas tabelas, o que traz considerável complexidade à formulação de consultas por um usuário final, porque muitas vezes é necessário especificar diversas operações de junção para reunir esses dados. Como as consultas típicas de SAD requerem acessos interativos aos bancos de dados, o tempo de resposta se mostra ruim e frustra os usuários. Portanto, esta abordagem não parece ser amais adequada para projeto de DW, para o qual estruturas mais simples e com menor grau de normalização devem ser buscadas. 

     

    Fonte: http://homes.dcc.ufba.br/~mauricio052/Material%20Artigo/X-Meta.pdf

  • CARACTERÍSTICAS           OLTP                                OLAP
    -------------------------------------------------------------------------------------------------------------
    OPERAÇÃO TÍPICA            Atualização                        Análise
    -------------------------------------------------------------------------------------------------------------
    TELAS                                 Imutáveis                      Definida pelo usuário
    -------------------------------------------------------------------------------------------------------------
    Níveis de dados                   Atomizado                      Altamente Sumarizado
    -------------------------------------------------------------------------------------------------------------
    Recuperação                       Poucos Registros              Muitos registros
    -------------------------------------------------------------------------------------------------------------
    Orientação                           Registros                        Arrays
    -------------------------------------------------------------------------------------------------------------
    Modelagem                         Processo/Aplicação            Assunto
    -------------------------------------------------------------------------------------------------------------
    Natureza dos dados           Permite atualizações           Dados históricos, 
                                               contínuas (volátil)           sumarizados e integrados

    -------------------------------------------------------------------------------------------------------------
     

  • Perfeito! Os ambientes OLTP costumam ser normalizados, de modo a diminuir a redundância e maximizar a performance de escrita e atualização de dados. Já os sistemas OLAP visam prover recursos para análise, tendo ótima performance de leitura para navegação em dados agregados.  

  • GABARITO CORRETO!

    .

    .

    O principal objetivo da modelagem relacional em um sistema OLTP é eliminar ao máximo a redundância, de tal forma que uma transação que promova mudanças no estado do banco de dados, atue o mais pontualmente possível.

    Com isso, nas metodologias de projeto usuais, os dados são fragmentados por diversas tabelas (normalizados), o que traz uma considerável complexidade à formulação de uma consulta por um usuário final. Por isso, esta abordagem não parece ser a mais adequada para o projeto de um data warehouse, onde estruturas mais simples, com menor grau de normalização devem ser buscadas.

    (KIMBALL,2002)


ID
1816759
Banca
CESPE / CEBRASPE
Órgão
MEC
Ano
2015
Provas
Disciplina
Banco de Dados
Assuntos

Acerca dos conceitos de banco de dados transacionais (OLTP) e analíticos (OLAP), julgue o item que se segue.

O sistema OLTP, cujas cargas de trabalho são caracterizadas por transações pequenas e interativas que geralmente requerem tempos de resposta em poucos segundos, tem alta frequência de atualização de dados e pequena quantidade de dados.

Alternativas
Comentários
  • creio que o que deixa errada a questão seja a parte "pequena quantidade de dados". Tanto em OLAP quanto OLTP existe uma grande quantidade de dados.

  • Eu achei errado a parte: "transações pequenas e interativas...". Transações, características do OLTP, não são interativas.

  • pequena quantidade de dados é relativo

     

    se comparado a um OLAP da vida

  • Questão complicada.

     

    O erro não é em 'transações interativas', pois aqui (https://technet.microsoft.com/en-us/library/hh393556(v=sql.110).aspx) fala exatamente isso:

    Operational, or online transaction processing (OLTP), workloads are characterized by small, interactive transactions that generally require sub-second response times.

     

    Fica complica julgar o 'pequena quantidade de dados', mas teoricamente deveria ser em relação ao OLAP, já que ele mencionou as duas tecnologias no texto da questão.

    Então, vendo esse site (http://datawarehouse4u.info/OLTP-vs-OLAP.html) encontra-se isso:

    OLTP Space Requirements: Can be relatively small if historical data is archived

    OLAP Space Requirements: Larger due to the existence of aggregation structures and history data; requires more indexes than OLTP

    Nesse site (https://academy.vertabelo.com/blog/oltp-vs-olap-whats-difference/) também é mencionada a menor quantidade de dados no OLTP em relação ao OLAP:

    Unlike OLTP, OLAP systems work with very large amounts of data.

     

    Mas acredito que o erro é esse trecho mesmo. No caso, não devemos focar na comparação se OLTP possui menos dados que OLAP, mas sim em um sentido absoluto. É fácil pensar que um sistema OLTP de um grande banco não terá poucos dados, absolutamente falando. Difícil é tomar essas decisões na hora da prova.

  • O erro da questão está em dizer que possui "pequena quantidade de dados".

    Isso é relativo, pode ser pequena ou grande.

  • O sistema OLTP, cujas cargas de trabalho são caracterizadas por transações pequenas (ERRADO) e interativas que geralmente requerem tempos de resposta em poucos segundos, tem alta frequência de atualização de dados e pequena quantidade de dados (CORRETO).

    TRANSAÇÕES PEQUENAS != MILHARES DE TRANSAÇÕES.

    CESPE: O processamento de milhares de transações que manipulam um registro de cada vez e que contém uma pequena porção de dados denomina-se online transaction processing. CORRETO!


ID
1816765
Banca
CESPE / CEBRASPE
Órgão
MEC
Ano
2015
Provas
Disciplina
Banco de Dados
Assuntos

Acerca dos conceitos de banco de dados transacionais (OLTP) e analíticos (OLAP), julgue o item que se segue.

O ROLAP, sistema que se baseia na manipulação dos dados armazenados na base de dado relacional, apresenta a desvantagem de não lidar com grandes quantidades de dados.

Alternativas
Comentários
  • ROLAP envolve a possibilidade de lidar com grandes quantidades de dados.

  • ROLAP possui capacidade de manipular e analisar um grande volume de dados sobre diversas perspectivas. 

  • Errado... o ROLAP lida sim com grandes quantidades de dados, principalmente porque não armazena dados pré-agregados como o MOLAP. Quando a consulta a ser realizada é complexa, o ROLAP tende a perder performance em relação aos outros métodos.

    Gabarito: E

  • Associei ROLAP aos Data Warehouses, que suportam grande volume de dados...

    Obs.: MOLAP -> Data Mart

  • Banco de dados e "não lidar com grande quantidade de dados" não se relacionam.

    Abraços.

  • ERRADO

    Ele lida com grande quantidades de dados( é o mais comum " utilizado" )!!

    Rolap >>>BD Relacional

    Molap >>>BD Multidimensional

    Holap >>>BD Hibrido

    Dolap >>>BD Desktop

  • O correto seria: ROLAP, sistema que se baseia na manipulação dos dados armazenados na base de dado relacional, apresenta a vantagem de lidar com grandes quantidades de dados.


ID
2093473
Banca
CESPE / CEBRASPE
Órgão
TCE-PA
Ano
2016
Provas
Disciplina
Banco de Dados
Assuntos

Com relação a sistemas gerenciadores de bancos de dados (SGBD), julgue o próximo item.

O OLTP (online transaction processing) é utilizado para garantir concorrência nas transações de um SGBD, ao passo que a propriedade de isolamento permite que diversas transações sejam efetuadas simultaneamente.

Alternativas
Comentários
  • OLTP - On-line Transaction Processing 

    Refere-se aos sistemas transacionais que são aqueles utilizados no dia a dia para o processamento de dados rotineiros de uma empresa.

     

    http://titodahora.blogspot.com.br/2016/07/bi-business-inteligence-e-seus-conceitos.html

  • tem que saber o ACID

     

    A - atomicidade
    C - consitencia
    I - isolamento
    D - durabilidade

     

    2015

    A propriedade de durabilidade garante que as restrições impostas a elementos de dados sejam atendidas.

    Errada → consistencia

     

    SGBD utiliza o conceito de atomicidade do registro, assegurando que, uma vez detectada uma falha na operação com o registro, os dados sejam salvos em seu último estado consistente, anterior a essa falha.

    eerrada == isso é consistência

     

     

     

    2014

    A atomicidade de um SGBD garante que cada transação seja executada de maneira singular, ou seja, que cada transação possua um identificador unívoco. O isolamento do SGBD garante, por sua vez, que as transações sejam executadas isoladamente uma das outras.

    errada

     

  • Transação 

    É um conjunto de procedimentos que é executado num banco de dados, que para o usuário é visto como uma única ação. A integridade de uma transação depende de 4 propriedades, conhecidas como ACID(acrônimo de Atomicidade, Consistência, Isolamento e Durabilidade).

    A - Atomicidade: uma transação é considerada como um elemento único. Isso quer dizer que ela só pode ser efetivada quando todos os comandos nela contidos forem executados sem falhas e na ordem em que foram programados. Em caso de erro, todas as operações devem ser desfeitas. A atomicidade garante que a ideia do usuário de estar executando uma única ação se concretize, muito embora, no banco de dados, essa ação se traduza em uma sequência de comandos e operações;

    C - Consistência: ao final de uma transação o banco de dados deve estar em um estado consistente; um estado que esteja de acordo com o esperado pelo sistema a que ele atende, considerando o estado inicial logo anterior à transação;

    I - Isolamento: as transações não devem afetar o funcionamento umas das outras nem devem enxergar os resultados parciais entre si;

    D - Durabilidade: o resultado nal de cada transação deve ser permanente. Uma vez completa, o SGBD deve garantir que o novo estado do banco seja o mesmo para qualquer outra transação seguinte.

     

    http://www.itnerante.com.br/profiles/blogs/banco-de-dados-teoria-e

  • Um pouco mais sobre o OLTP (On-line Transaction Processing):

    Segundo Navathe, os bancos de dados tradicionais possuem suporte para o processamento OLTP, que inclui inserções, atualizações, exclusões e consultas.

    Ademais de acordo com o site Canaltech, OLTP é o termo usado para se referir aos sistemas transacionais, ou seja, os sistemas operacionais das organizações. São utilizados no processamento dos dados de rotina que são gerados diariamente mediante sistemas informacionais da empresa e dão suporte à funções de execução do negócio organizacional.

     

    Ainda de acordo com o site, seguem alguns aspectos  do OLTP:

    Foco

    Nível operacional da organização.

    Performance

    Alta velocidade de manipulação de dados operacionais, porém ineficiente para geração de análises gerenciais.

    Estrutura dos dados

    Os dados são normalmente estruturados em um modelo relacional normalizado, otimizado para a utilização transacional.

    Armazenamento

    É feito em sistemas convencionais de banco de dados mediante sistemas de informações da organização.

    Frequência de atualização

    A atualização dos dados é feita no momento da transação. Possui alta taxa de atualizações.

     

    Fonte: https://canaltech.com.br/business-intelligence/o-que-significa-oltp-e-olap-na-pratica/

  • Atomicidade - uma transação é uma unidade de processamento atômica que deve ser executada

    integralmente até o fim ou não deve ser executada.

    Consistência - a execução de uma transação deve levar o banco de dados de um estado consistente a um

    outro estado consistente.

    Isolamento - Cada transação deve parecer executar isoladamente das demais, embora diversas

    transações possam estar executando concorrentemente

    Durabilidade - Os efeitos de uma transação em caso de sucesso devem persistir no banco de dados mesmo

    em casos de quedas de energia, travamentos ou erros.

    Gabarito: C

  • Para Navathe:

    "O SGBD precisa incluir um software de controle de concorrência para garantir que vários usuários tentando atualizar o mesmo dado façam isso de uma maneira controlada, de modo que o resultado dessas atualizações seja correto. Por exemplo, quando vários agentes de viagem tentam reservar um assento em um voo de uma companhia aérea, o SGBD precisa garantir que cada assento só possa ser acessado por um agente de cada vez para que seja atribuído a um único passageiro. Esses tipos de aplicações geralmente são chamados de aplicações de processamento de transação on-line (OLPT — On-Line Transaction Processing)."

  • GABARITO - CERTO

    COMPLEMENTANDO...

    OLTP (Online Transaction Processing ou Processamento de Transações em Tempo Real) são sistemas que se encarregam de registrar todas as transações contidas em uma determinada operação organizacional. Por exemplo: sistema de transações bancárias que registra todas as operações efetuadas em um banco, caixas de multibanco, reservas de viagens ou hotel on-line, Cartões de Crédito.

    Espero ter ajudado...

    1. Isolamento

    Cada transação deve parecer executar isoladamente das demais, embora diversas transações possam executar concorrentemente.

    Mecanismo de controle de concorrência garantem às transações a característica de isolamento. O isolamento trata de um conjunto de técnicas que tentam evitar que transações paralelas interfiram umas nas outras, fazendo com que o resultado de várias transações em paralelo seja o mesmo resultado que essas transações teriam caso fossem executadas sequencialmente (uma após a outra).

    – Responsável: Subsistema de Controle de Concorrência.

  • UNIDADES LÓGICAS DE TRABALHO = TRANSAÇÕES.


ID
2476627
Banca
COPEVE-UFAL
Órgão
MPE-AL
Ano
2012
Provas
Disciplina
Banco de Dados
Assuntos

Dadas as seguintes sentenças,

I. A tecnologia OLAP é útil para a materialização de visões agregadas.

II. A tecnologia ROLAP consegue manipular uma grande quantidade de dados, sendo limitado pelo banco de dados relacional subjacente.

III. Apesar de ter um excelente desempenho, uma desvantagem da tecnologia MOLAP é que ele é limitado em relação à quantidade de dados que pode manipular.

IV. Aplicações do tipo OTLP se caracterizam por serem aplicações cliente/servidor que dão aos usuários acesso direto à informação.

verifica-se que

Alternativas

ID
2486044
Banca
FGV
Órgão
IBGE
Ano
2017
Provas
Disciplina
Banco de Dados
Assuntos

Ambientes OLTP (Online Transaction Processing) se diferem de ambientes OLAP (Online Analytical Processing), pois ambientes OLTP reúnem sistemas de informação que possuem as seguintes características:

Alternativas
Comentários
  • Letra C) Podem ser feito leitura, inserção, modificação e exclusão de dados.

     

    https://canaltech.com.br/business-intelligence/o-que-significa-oltp-e-olap-na-pratica/

  • Como a definição diz: " OLTP - Refere-se aos sistemas transacionais que são aqueles utilizados no dia a dia para o processamento de dados rotineiros de uma empresa.", podemos concluir que se trata de operações de inserção, deleção ou atualização de dados que acontecem diariamente na organização.

  • As características das alternativas A, B, D e E dizem respeitos a ambientes voltados a análise: dados agregados, modelo multidimensional, análise massiva de dados e apoio a decisões estratégicas. Já a alternativa C menciona comandos DML, ou seja, de manipulação de dados, e faz referência a UPDATE e DELETE, dois comandos da linguagem SQL para atualização e remoção de registros.

    Como os sistemas analíticos são voltados para análise, é recomendável que os dados sejam pouco atualizados, muitas vezes se mantendo os valores históricos para possibilitar a extração de informações corretas em cada ponto no tempo.


ID
2524870
Banca
FGV
Órgão
AL-MA
Ano
2013
Provas
Disciplina
Banco de Dados
Assuntos

Com relação à comparação entre os dados operacionais e os utilizados no processo de tomada de decisão em aplicações de data warehousing, assinale V para a afirmativa verdadeira e F para a falsa.


( ) Os dados de suporte à decisão tendem a cobrir um curto espaço de tempo quando comparados aos dados operacionais utilizados em processamento OLTP. Os dados de suporte à decisão são considerados como um retrato instantâneo dos dados operacionais em um determinado ponto no tempo.

( ) Os dados de suporte à decisão podem apresentar diferentes granularidades (níveis de agregação), desde itens altamente resumidos até itens de dados indivisíveis. A partir de granularidades distintas podem ser executadas operações de drilldown para decomposição de dados ou operações de rollup para agregação.

( ) Os dados de suporte à decisão focam na representação de transações individuais e não no efeito das transações através do tempo. Além disso, os dados de suporte à decisão são caracterizados por seu grande volume, uma vez que ao serem comparados aos dados operacionais verifica-se que podem ser armazenados em estruturas desnormalizadas e apresentarem redundâncias e duplicatas.


As afirmativas são, respectivamente,

Alternativas
Comentários
  • Os dados de suporte à decisão podem apresentar diferentes granularidades (níveis de agregação), desde itens altamente resumidos até itens de dados indivisíveis. A partir de granularidades distintas podem ser executadas operações de drilldown para decomposição de dados ou operações derollup para agregação.

  • Gabarito B.

    F, V e F.

  • I. Na verdade é o contrário. Os dados de suporte a decisão costumam possuir informações de histórico, de modo até mesmo a subsidiar análises das modificações dos valores das métricas ao longo do tempo. Os dados de sistemas transacionais, por sua vez, são atualizados com frequência, sendo seu estado o retrato instantâneo em cada ponto no tempo. F

    II. Item correto, os sistemas analíticos dão suporte à análise dos dados em diferentes graus de detalhamento, desde os dados mais granulares até níveis resumidos (agregados). Isso é permitido através das operações de drill-down e roll-up, corretamente descritas. V

    III. Os dados de suporte a decisão não costumam se voltar a transações individuais, mas sim em seu efeito através do tempo. Os sistemas transacionais que são voltados ao processamento das transações cotidianas do sistema. De resto, realmente os dados analíticos costumam ter grande volume, dada a presença maior de redundâncias de dados e pelo armazenamento de históricos. F


ID
2827783
Banca
IADES
Órgão
APEX Brasil
Ano
2018
Provas
Disciplina
Banco de Dados
Assuntos

No contexto de banco de dados, a sigla OLTP se refere a sistemas que são utilizados no (na)

Alternativas
Comentários
  • O OLTP, do inglês "On-line Transaction Processing", é o termo usado para se referir aos sistemas transacionais, ou seja, os sistemas operacionais das organizações. São utilizados no processamento dos dados de rotina que são gerados diariamente através dos sistemas informacionais da empresa e dão suporte às funções de execução do negócio organizacional.


    Fonte: https://canaltech.com.br/business-intelligence/o-que-significa-oltp-e-olap-na-pratica/


ID
2873497
Banca
FUNDATEC
Órgão
SPGG - RS
Ano
2018
Provas
Disciplina
Banco de Dados
Assuntos

Em projetos de Data Warehouse (DW) e Business Intelligence (BI), há uma etapa destinada a obter, ler e entender os dados provenientes dos sistemas OLTP (On-Line Transaction Processing – Processamento de Transações On-Line). Tais dados são copiados de tais sistemas para uma área temporária de organização de dados, a fim de serem, posteriormente, trabalhados. Frequentemente o grande desafio, nesse caso, é determinar quais dados são necessários e que tipos de filtros devem ser aplicados para trazê-los adequadamente para a área temporária. O esforço de obtenção de dados é maior especialmente quando os sistemas fontes são antigos, baseados em plataforma mainframe ou de natureza proprietária pouco conhecida. Essa etapa de obtenção de dados provenientes dos sistemas OLTP é chamada de:

Alternativas
Comentários
  • Gabarito B

    No contexto do Data Warehouse (DW) e Business Intelligence (BI) ouvimos muito falar sobre o processo de ETL. Essa sigla significa Extração, Transformação e Carga (em inglês Extract, Transform and Load) e trata da sistematização do tratamento e limpeza dos dados oriundos dos diversos sistemas organizacionais (OLTP) para a inserção, geralmente, em um DW ou Data Mart.

    Como podemos perceber, esse processo possui três etapas. A primeira é a extração (extract), a segunda a transformação (transform) e por fim, a carga (load). Cada uma delas possui grande importância para o sucesso da transição dos dados dos sistemas de origem para o DW.

    A etapa de extração pode ser entendida como a fase onde os dados são extraídos dos OLTPs e conduzidos para a staging area (área de transição ou área temporária), onde são convertidos para um único formato. A conversão se faz necessária devido a heterogeneidade existente nas informações oriundas desses sistemas, sendo essencial a conformação prévia para o tratamento adequado.



    "Retroceder Nunca Render-se Jamais !"

    Força e Fé !

    Fortuna Audaces Sequitur !


ID
3668197
Banca
NC-UFPR
Órgão
ITAIPU BINACIONAL
Ano
2018
Disciplina
Banco de Dados
Assuntos

O processo de Business Intelligence (BI) reúne ferramentas e técnicas modernas para realizar investigações que permitam a identificação e a determinação dos motivos da ocorrência de eventos de interesse, gerando assim conhecimento novo e útil. Para tal, esse tipo de sistema apresenta aspectos arquiteturais e tecnológicos muito diferentes dos existentes em SIGs. A respeito dos aspectos arquiteturais e tecnológicos desse tipo de sistema, considere as seguintes afirmativas: 


1. O processo de BI ocorre sobre um Data warehouse e não sobre a base de dados transacional (OLTP), pois o Data warehouse já foi gerado a partir de processos de limpeza de dados, duplicação de registros, sumarização de dados e seleção de atributos. 
2. O processo de BI procura identificar as causas dos eventos de interesse por meio da aplicação de OLAP em algoritmos supervisionados de Mineração de Dados. 
3. Durante a execução do processo de BI, a Mineração de Dados gera modelos preditivos multidimensionais intermediários, que são então organizados em cubos OLAP para a geração de dashboards analíticos. 
4. Durante o processo de BI, os dados são organizados multidimensionalmente, para permitir a análise sob vários pontos de vista por meio do OLAP.

Assinale a alternativa correta. 

Alternativas
Comentários
  • 1 Correto. Ferramentas usadas no BI como OLAP e Data Mining utilizam dados de DWs/DMs.

    .

    2 Errado. O foco do BI é identificar oportunidades de negócios. Para identificar causas de eventos, usa-se o Big Data Analytics.

    .

    3 Errado. A Sequência é: (1) Fontes de Dados -> (2) ETL -> (3) DW/DM -> (4) OLAP ou Data Mining

    .

    4 Correto. O DW possui uma ou mais tabelas Fato e suas dimensões. O OLAP faz operações para analisar esse dados em diferentes formas

  • Duplicação de dados?

  • BOA OBSERVAÇÃO.


ID
3707545
Banca
IMA
Órgão
Prefeitura de Caxias - MA
Ano
2018
Disciplina
Banco de Dados
Assuntos

Julgue os itens que se seguem acerca das ferramentas OLTP (On-line Transaction Processing) e OLAP (On-line Analytical Processing). 

I. A ferramenta OLAP caracteriza-se pelo foco no nível estratégico, enquanto no OLTP, o foco se concentra no nível operacional da organização. 
II. Os dados na ferramenta OLTP são estruturados na modelagem dimensional, já no OLAP, os dados são estruturados em um modelo relacional. 
III. No OLAP, é permitida apenas a inserção e leitura de dados, entretanto, para o usuário, está disponível apenas a leitura. No OLTP, é possível fazer leitura, inserção, modificação e exclusão de dados.

É incorreto o que se diz em:

Alternativas
Comentários
  • I (Correto): OLAP -> Estratégico. OLTP -> Operacional

    II (Errado): Está invertido. OLAP -> Dimensional. OLTP -> Relacional. No entanto, existe uma arquitetura OLAP Relacional: o ROLAP.

    III (Correto): OLAP é otimizado para consulta


ID
4842598
Banca
CESPE / CEBRASPE
Órgão
Ministério da Economia
Ano
2020
Provas
Disciplina
Banco de Dados
Assuntos

A respeito de OLTP e OLAP, julgue o item a seguir.


Um OLTP é formado por um conjunto de sistemas para a visualização de dados estratégicos, os quais ficam guardados em armazém de dados analíticos, para a exploração de estudos e cenários prospectivos.

Alternativas
Comentários
  • OLTP, que significa "On-line Transaction Processing", é o conjunto de tecnologias, sistemas e atividades que tornam possível o processamento e armazenamento de transações rotineiras, ligadas diretamente com operações e processos. Isto é, tem foco no nível operacional da organização, visando a execução rotineira do negócio.

    A questão explora o conceito de OLAP (Online Analytical Processing), que é caracterizada pela análise multidimensional dinâmica dos dados, tendo a capacidade de manipular e analisar um grande volume de dados sob múltiplas perspectivas. O foco está em dados estratégicos, visando a análise empresarial e a tomada de decisão.

    Portanto, gab E

  • OLTP refere-se aos sistemas que dão suporte ao dia a dia operacional dos negócios ou da empresa. Eles são formados por sistemas que trabalham com as transações diárias de uma organização para que seus processos de negócios sejam executados. Ou seja, não tem relação com visualização de dados estratégico, mas com a execução de tarefas operacionais.

    Gabarito Errado.

    Fonte: Prof. Thiago Cavalcanti

    Estratégia

  • GABARITO ERRADO!

    .

    .

    Sistemas OLTP (On-Line Transaction Processing) caracterizam-se por suportar múltiplos usuários acessando concorrentemente um banco de dados, submetendo consultas e atualizando dados por meio de inserções, atualizações e exclusões. São normalmente utilizados para armazenar as atividades de uma organização conforme elas ocorrem. Exemplos de aplicações OLTP incluem: sistemas de reserva de passagem aérea, sistemas bancários, etc.

    ELMASRI, R.; NAVATHE, S. B. Sistemas de Banco de Dados. 6ª ed., Addison Wesley, 2011. 788p.

  • Gabarito: Errado.

    A questão traz o conceito de OLAP.

    OLTP: É usado para acesso a dados em tempo real, baseado em transação, os dados podem existir em mais de uma tabela, incluem operações de inserir, atualizar e excluir. Não são construídos para a execução de consultas complexas. Usa banco de dados relacional. Usa menos índices e mais junção. Faz consultas de várias tabelas.

  • Falso! Um sistema OLTP é um sistema transacional, ou seja, aquele que apoia as operações cotidianas da organização e está mais voltado à manipulação de dados do que à análise. Os sistemas que permitem a visualização e exploração de dados analíticos, geralmente guardados em um armazém de dados (data warehouse), são os sistemas OLAP - Online Analytical Processing.

  • Errado.

    a questão inverteu o conceito de OLTP E OLAP.

    O OLAP trabalha no nivel ESTRATÉGICO E COM BANCO DE DADOS DIMENSIONAL (DW).

    O OLTP trabalha no nivel OPERACIONAL E COM BANCO DE DADOS RELACIONAL;

    "você é o que você pensa, é o sr do seu destino."

  • Comentário: OLTP (Online Transaction Processing) - Processamento de Transações em Tempo Real – São sistemas operativos, voláteis. (Preocupa-se com normalização); Aplicação do negócio, operações rotineiras das organizações (Foco no nível operacional). “Opera na Camada fonte”. Quem opera com dados analíticos é a OLAP (Processamento Analítico On-line - Online Analytical Processing) é uma técnica utilizada para análise de dados e mais comumente utilizada em modelos dimensionais e multidimensional. Possui a capacidade de manipular grande volume de dados sobre múltiplas perspectivas do negócio em nível estratégico, facilitando a tomada de decisão. Errado

    Hachid targino

  • OLTP - Refere-se aos sistemas transacionais que são aqueles utilizados no dia a dia para o processamento de dados rotineiros de uma empresa.", podemos concluir que se trata de operações de inserção, deleção ou atualização de dados que acontecem diariamente na organização.


ID
4842601
Banca
CESPE / CEBRASPE
Órgão
Ministério da Economia
Ano
2020
Provas
Disciplina
Banco de Dados
Assuntos

A respeito de OLTP e OLAP, julgue o item a seguir.


A operação de ROLLUP consiste em selecionar valores específicos para os atributos, que são exibidos em uma tabulação cruzada para um maior detalhamento.

Alternativas
Comentários
  • Falou na operação rollup e disse que vai obter maior detalhamento... já dava pra marcar errada. O examinador ainda coloca  tabulação cruzada no meio, deixando o conceito da operação rollup ainda mais errado

  • Tabulação Cruzada seria pivot.

    Fonte: meu resumo .

    Se estiver errada me corrigem.

  • Amigos do Brasil;

    Uma exibição rollup sobe na hierarquia, agrupando em unidades maiores ao longo de uma dimensão.

    Fonte: Sistemas de banco de dados, 6ª Ed. Elmarsi, Navathe. p. 723-724

    A exibição que fornece uma visão mais detalhada é a Drilldow.

  • Drill DOWN: "descer", aproximar, ter uma visão com mais detalhes do cubo OLAP.

    Roll UP: "subir", distanciar, ter uma visão mais ampla e panorâmica.

  • GABARITO ERRADO!

    Rollup: Realiza a exibição dos dados subindo na hierarquia, agrupando os dados em unidades maiores ao longo de uma dimensão.

    Exemplo: somar dados semanais em meses, trimestres ou ano.

    Drill-Down: Realiza a exibição dos dados descendo na hierarquia, desagregando os dados em unidades menores ao longo de uma dimensão. Apresenta uma visão mais detalhada.

    Exemplos: Desagregar as vendas do país por região e sub-região; desagregar produtos por estilos;

    ELMASRI, Ramez; NAVATHE, Shamkant. Database systems. Boston, MA: Pearson Education, 2011.

  • Gabarito: Errado

    Roll-up ou Drill-up: Aumenta o nível de granularidade dentro de uma dimensão, reduzindo o detalhamento da informação. Exemplo: rua < cidade < estado < cidade

    Aproveitando,

    Drill-down: inverso do Roll-up. Menor nível de granularidade, aumenta o detalhamento da informação. Exemplo: semestre > mês > semana > dia.

  • só eu pensei no ROLLUP do GROUP BY? kkkkk mas coloquei errado tbm :D

  • Tabulação cruzada - Pivot

  • A operação roll-up consiste em partir de um nível de agregação menor para um maior, ou seja, para um menor detalhamento, o contrário do que se afirma na questão. Corrigindo e explicando a alternativa:

    A operação roll-up consiste em selecionar valores específicos para o atributo (por exemplo, um determinado ano, no caso de um usuário que estava realizando uma análise por mês), que são exibidos em uma tabulação cruzada (o resultado da consulta sendo exibido em formato de tabela) para um menor nível de detalhamento.

  • Down: aumenta detalhe

    Up: diminui detalhe

  • ERRADO.

    OPERAÇÃO DRILL DOWN É QUE VAI GERAR UM NIVEL MAIOR DE DETALHAMENTO, JÁ A OPERAÇÃO DRILL UP GERA UM NIVEL MAIOR DE SUMARIZAÇÃO.

    DRILL DOWN -------> Permite a navegação entre os níveis de dados que vão desde o mais sumarizado até o

    mais detalhado.

    ROLL UP OU DRILL UP -----> Permite a navegação entre os níveis de dados que vão desde o mais detalhado até o

    mais sumarizado.

    'você é o que você pensa, é o sr do seu destino."

  • ROLL UP: o usuário aUmenta a granUlaridade, diminuindo o nível de detalhamento da informação;

    DRILL DOWN: + Detalhe.

  • ✅Gabarito(Errado)

    Li uns comentários falando sobre "Tabulação Cruzada" estar relacionado ao "Pivot"; e está relacionado sim! Segue uma questão do QC como referência:

    QC 605585 - Na pivotagem, que é uma agregação de sistemas OLAP, utiliza-se uma tabulação cruzada bidimensional, como um pivô de duas dimensões.

    • DRILL DOWN
    1. DETALHA A PESQUISA, OU SEJA, DIMINUI NÍVEL DE GRANULARIDADE
    • (-) GRANULARIDADE
    • (+) AUMENTO D NÍVEL DE DETALHE DA INFORMAÇÃO 

    • ROLL UP
    1. GENERALIZA A PESQUISA, OU MELHOR DIZENDO, AUMENTA NÍVEL DE GRANULARIDADE
    • (+) GRANULIDADE
    • (-) DETALHAMENTO DA INFORMAÇÃO