SóProvas


ID
321121
Banca
CESPE / CEBRASPE
Órgão
Correios
Ano
2011
Provas
Disciplina
Banco de Dados
Assuntos

Acerca de soluções de suporte a decisão, julgue os itens seguintes.

Na modelagem dimensional, que pode ser usada para a construção de um DW, forma-se, basicamente, uma tabela central e tabelas dimensões diretamente ligadas a essa tabela central. O star schema, que atua nesse contexto, tem a característica de ser normalizado, exigindo excessivo espaço em disco, já que são necessárias diversas informações em cada linha das tabelas

Alternativas
Comentários
  • Star schema ou estrela não é normalizado. 
  • Só para complementar, a normalização acontece no schema floco-de-neve

    Leiam:
    http://imasters.uol.com.br/artigo/3836/modelo_dimensional_para_data_warehouse
  • Quando ele falou em normalização acima, a questão já está errada, pois quem é normalizado é o Snow Flake :)
  • Pra ajudar a decorar:

    Floco de Neve → Normalizado

  • O Modelo Estrela (Star Schema)

    No modelo estrela todas as tabelas relacionam-se diretamente com a tabela de fatos. Sendo assim, as tabelas dimensionais devem conter todas as descrições que são necessárias para definir uma classe como Produto, Tempo ou Loja nela mesma . Em suma, as tabelas de dimensões são desnormalizadas no modelo estrela. Por consequência, deteminados campos como Categoria, Departamento, Marca conterão suas descrições repetidas em cada registro, assim, aumentando o tamanho das tabelas de dimensão por repetirem estas descrições de forma textual em todos os registros. 

    O Modelo Estrela (Star Schema) é mais simples e mais fácil de navegação pelos softwares, porém desperdiça espaço repetindo as mesmas descrições ao longo de toda a tabela.


  • Na modelagem dimensional, que pode ser usada para a construção de um DW, forma-se, basicamente, uma tabela central e tabelas dimensões diretamente ligadas a essa tabela central. O star schema, que atua nesse contexto, tem a característica de ser normalizado, exigindo excessivo espaço em disco, já que são necessárias diversas informações em cada linha das tabelas.

    Os erros estão em negrito.

    Primeiro, na modelagem dimensional é possível que tabelas dimensão não estejam diretamente conectadas à tabela fato, já que, no snowflake schema, tabelas dimensão podem ser conectadas umas às outras, sendo relacionadas com a tabela fato somente de maneira mediata.

    Segundo, o esquema estrela não é normalizado, o que torna as consultas mais rápidas, mas exige mais espaço em disco em razão da desnormalização. O esquema floco de neve é normalizado, o que torna as consultas mais lentas, mas exige menos espaço em disco em razão da normalização.

  • 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.

    - ESTRELA -> NÃO NORMATIZADA

    - FLOCO DE NEVE -> NORMATIZADA

  • ERRADO

    - ESTRELA (Star schema) >>> NÃO NORMALIZADO

    - FLOCO DE NEVE (snowflake) >>> NORMALIZADO

  • Gabarito: errado

    Modelo estrela =

    - não é normalizado

    - ocupa menos espaço

    - maior desempenho

    Modelo flocos de Neve=

    - normalizado

    - ocupa mais espaço

    - menor desempenho