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ID
2608048
Banca
CESPE / CEBRASPE
Órgão
CGM de João Pessoa - PB
Ano
2018
Provas
Disciplina
Banco de Dados
Assuntos

Com relação à modelagem dimensional e à otimização de bases de dados para business intelligence, julgue o item subsequente. 


O modelo snowflake acrescenta graus de normalização às tabelas de dimensões, eliminando redundâncias; em termos de eficiência na obtenção de informações, seu desempenho é melhor que o do modelo estrela, o qual, apesar de possuir um único fato, possui tamanho maior que o do snowflake, considerando-se a desnormalização das tabelas de dimensões. 

Alternativas
Comentários
  • O gabarito é Errado.

     

    O desempenho do modelo Snowflake é pior que o do modelo Estrela, justamente por causa da normalização. Sem as redundâncias, as consultas envolvem um número maior de tabelas para acessar, o que acaba deixando a performance mais lenta. 

  • Seu desempenho é pior do que o modelo estrela

  • O erro está em afirmar que o desempenho é melhor. Na verdade é inferior ao Star Schema, devido à normalização dos dados.

  • 2014

    O Data Warehouse tem como principal objetivo armazenar dados históricos por meio dos esquemas snow flake ou star schema. O primeiro armazena os dados em dimensões que podem não estar ligadas diretamente à tabela fato; o segundo é voltado para armazenamento de dados não estruturados ou textuais.

    errada

    Ano: 2014 Banca: CESPE

    Na modelagem multidimensional, é possível haver mais de uma tabela fato no mesmo modelo. A tabela fato expressa a relação N:M (muitos-para-muitos) entre as dimensões, que, por sua vez, implementam a visão e a interface do usuário ao DataWarehouse.

    Certa

    2015

    Na modelagem dimensional, implementada em sistemas de data warehouse, o esquema snowflake caracteriza-se por possuir diversas tabelas de fatos e de dimensões, sendo estas últimas organizadas hierarquicamente na terceira forma normal (3FN).

    errada

  • snowflake tem menor redundância que o esquema estrala

  • Estrela

    - Tabela Dimensão Desnormalizada

    - Rápido tempo de resposta e simplicidade

    -Menor nº de tabelas

    -Consultas mais simples

    Flocos de Neve

    -Tabela dimensão normalizada

    - Mais complexo

    -Maior n° de tabelas

    -Consultas mais complexas

  • Há dois erros aqui: dizer que o desempenho do snowflake é melhor que o do esquema estrela na recuperação de informações e que o esquema estrela é maior que o snowflake, quando consideramos o grau de normalização das tabelas.

    Quando estamos falando de modelagem dimensional, a regra é basicamente a seguinte:

    Esquema estrela -> dimensões desnormalizadas -> modelo menor e mais simples, com menos tabelas -> mais redundâncias (ocupa mais espaço em disco), porém melhor performance de leitura

    Esquema snowflake -> uma ou mais dimensões normalizadas -> modelo maior e mais complexo, com mais tabelas -> menos redundâncias de dados, porém pior performance de leitura

    Observe que há um trade-off, uma escolha, entre ter um modelo mais simples, com menos tabelas e melhor performance de leitura, e ter um modelo mais complexo, porém com menos redundâncias de dados. A escolha de adotar ou não uma abordagem snowflake vai sempre depender de cada cenário específico.

  • - No Modelo Estrela os dados estão desnormalizados, isto é, estão redundantes e replicados, logo não há economia de espaço.

    - O Modelo Snowflake acrescenta graus de normalização às tabelas de dimensões, eliminando redundâncias. No entanto, como os dados estão normalizados, as consultas são mais complexas e a obtenção de informações será menos eficientes do que no Modelo Estrela. Esse modelo fornece explicitamente suporte a hierarquias de atributos.

  • O modelo snowflake acrescenta graus de normalização às tabelas de dimensões, eliminando redundâncias; em termos de eficiência na obtenção de informações, seu desempenho é melhor que o do modelo estrela, o qual, apesar de possuir um único fato, possui tamanho maior que o do snowflake, considerando-se a desnormalização das tabelas de dimensões.

    O modelo estrela possui melhor desempenho em relação ao modelo flocos de neve

  • Em contraste com o esquema estrela, apresenta consultas mais complexas, mais lentas, mas com manutenção mais fácil. Como as tabelas são normalizadas, existe menos redundância de dados, portanto ocupa-se menos espaço. Além disso, como há tabelas de dimensão conectadas a outras tabelas de dimensão, existe uma hierarquia

  • O Modelo Snowflake realmente acrescenta graus de normalização às tabelas de dimensões,

    eliminando redundâncias. No entanto, como os dados estão normalizados, as consultas são mais

    complexas e a obtenção de informações será menos eficientes do que no Modelo Estrela.

    Gabarito: Errado

  • ERRADO

    - ESTRELA -> NÃO NORMATIZADA

    - FLOCO DE NEVE -> NORMATIZADA

  • A consulta no modelo estrela é mais eficiente. É só pensar na visualização dos dois modelos... Quando vc faz a normalização, acaba criando mais tabelas, então a quantidade de joins será maior, a consulta será mais complexa que no modelo estrela.

  • ERRADO

    O snow flake ou floco de neve tende a ter pior desempenho nas consultas visto que esse esquema é normalizado. O esquema estrela ou star schema não é normalizado.