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A manutenção é mais fácil de ser realizada em função da propagação de alterações que ocorre no modelo relacional de baixa redundância.
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Vantagens
Mais fácil de manter do que o estrela
Possuem menor redundância
possui tabelas menores (extensões)
Desvantagens
diminui habilidade para navegar
acesso de dados mais lento
Desempenho mais lento do que o modelo estrela
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Assertiva CORRETA.
Como a informação não é mais redundante, quaisquer alterações em um dado refletem essa alteração no banco de dados inteiro. Não precisa procurar todos os locais onde a informação se encontra e alterar um-por-um.
OBS.: embora a manutenção seja mais fácil, o modelo floco de neve é um modelo mais complexo que o modelo estrela.
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- Star Schema (estrela)- mais popular, mais rápido, só 1 Tabela por Dimensão (menos flexível).
Um dos problemas do Star Schema, é que ele desperdiça espaço,
repetindo as mesmas descrições ao longo de toda a tabela;
- SnowFlake (Floco de Neve) - é uma extensão / variação do Star Schema.
Ao contrário do Star Schema, o SnowFlake reduz o espaço de armazenamento.
É mais flexível ( facilita evolução das Tabelas Dimensão ) , mas é mais lento.
Igual ao modelo Estrela, exceto pela Normalização das Tabelas Dimensão(e pela Hierarquia nas mesmas ( poder haver mais de uma) ).
Dificultam as implementações de ferramentas de visualizações de dados.
Não é recomendável num projeto de DataWareHouse
Fonte: Leonardo Lemgruber Boechat Rodri (grupos - itnerante)
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As tabelas dimensão do esquema floco de neve são normalizadas e, portanto, apresentam menor redundância. Por sua vez, nos esquemas estrela, não há normalização das tabelas, gerando redundância nos dados.
Uma característica importante é que o esquema floco de neve facilita a manutenção para alteração das estruturas, pois não há redundância dos dados.
Aqui cabe uma ressalta, pois Turban considera que o esquema estrela facilita a manutenção para estruturas somente leitura, pois sua estrutura é menos complexa.
Fonte: prof. Ramon Souza - Exponencial Concursos
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Manutenção é mais fácil, porém ela é mais complexa.
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Esquema FLOCO DE NEVE
Vantagens: Evita a redundância de informações. Mais fácil de ajustar dados, pois está na terceira forma normal.
Desvantagens: Maior normalização pode complicar o entendimento do modelo. Por haver mais normalização, o tempo de execução pode ser menor do que o formato estrela.
Esquema ESTRELA
Vantagens: Simplicidade semântica (número reduzido de joins).
Desvantagens: Falta de normalização nas tabelas DIMENSÃO. Mais difícil de alterar dados, por isso não são adequadas para uso transacional.
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(CEBRASPE – CODEVASF – Aplicação: 2021) Na modelagem de bancos de dados multidimensionais pela abordagem floco de neve, verificam-se expressamente a normalização dos dados e, consequentemente, a minimização da redundância de dados.
(CERTO)
- Modelo Estrela: Mais simples de entender, nesse modelo todas as dimensões relacionam-se diretamente com a fato.
- Modelo Floco de Neve: Visa normalizar (diminui a redundância). Manutenção é mais fácil que na estrela, porém mais complexo
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Errei a questão por causa do pronome kkkkk
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achei que a questão estava muito linda para ser verdade e marquei errado com medo. kkk
mas é isso ai. SEGUIMOSSSSSS!
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É mais fácil arrumar um quarto "já arrumado".
obs: ambiente de estudo organizado é a chave para uma maior disciplina.
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Quanto menor a redundância, i.e., quanto mais normalizado, mais fácil será a manutenção e menos eficiente será as consultas/processamento.
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O Esquema Estrela é basicamente uma Tabela de Fatos central conectada a várias Tabelas de Dimensão em um relacionamento 1:N, sendo uma única tabela para cada dimensão.
- Tabelas de Dimensão são desnormalizadas, isto é, possuem dados redundantes!
- chaves primárias das tabelas de dimensão são chaves estrangeiras da tabela de fato
- chave primária da tabela de fato é uma chave composta pelas chaves estrangeiras referentes às tabelas de dimensão.
- Aumenta performance, mas não otimiza espaço em disco
O Esquema Flocos de Neve (Snowflake Schema) é basicamente uma Tabela de Fatos central conectada a várias Tabelas de Dimensão, sendo possível haver várias tabelas para cada dimensão
- Apresenta consultas mais complexas, mais lentas, mas com manutenção mais fácil.
- não é obrigatório normalizar todas as tabelas de dimensão
- existe menos redundância de dados
- Otimiza espaço, mas acaba diminuindo performance
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Floco de Neve:
Conceito:
É Basicamente uma Tabela de Fatos central conectada a várias Tabelas de Dimensão em um relacionamento 1:N, sendo uma única tabela para cada dimensão
Vantagens:
Evita a redundância de informações
Mais fácil de ajustar dados, pois está na 3ª forma normal
Desavantagens:
Maior normalização pode complicar o entendimento do modelo.
Tempo de execução pode ser menor do que o estrela
Estrela:
Conceito:
É basicamente uma Tabela de Fatos central conectada a várias Tabelas de Dimensão, sendo possível haver várias tabelas para cada dimensão
Vantagens:
Simplicidade (Menor nº de joins)
Desvantagens:
Falta de normalização nas tabelas DIMENSÃO
Mais difícil de alterar dados