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