Questões de Banco de Dados - Banco de Dados Multidimensionais para Concurso - Página 2

Q2326123

Ano: 2023 Banca: CESGRANRIO Órgão: Transpetro Prova: CESGRANRIO - 2023 - Transpetro - Profissional Transpetro de Nível Superior - Junior: Ênfase 7: Análise de Sistemas - Sap - Finanças e Contabilidade |

Q2326123 Banco de Dados

Em um banco de dados multidimensional, frequentemente modelado como um cubo de dados, as dimensões são diferentes perspectivas sob as quais os dados podem ser analisados, e os fatos são os dados mais importantes que são analisados ou consultados em relação a essas dimensões.
Considere um esquema multidimensional que envolve automóveis, os fabricantes e as revendedoras de carros, com as tabelas Dimensão apresentadas a seguir:

1. Dim_Automóvel: o Modelo_ID (identificador único para cada modelo de carro) o Nome_Modelo (por exemplo: Corolla, Civic, Tucson) o Tipo (por exemplo: Sedan, SUV, Coupe) o Ano_Lançamento

2. Dim_Fabricante: o Fabricante_ID (identificador único para cada fabricante) o Nome_Fabricante (por exemplo: Toyota, Honda, Ford) o País_Origem (por exemplo: Japão, EUA, Alemanha)

3. Dim_Revendedora: o Revendedora_ID (identificador único para cada revendedora) o Nome_Revendedora o Localização (cidade e estado) o Tipo_Revenda (por exemplo: autorizada, independente)

A tabela Vendas, que representa fatos, contém as seguintes colunas:

• Modelo_ID (chave estrangeira para Dim_Automóvel)
• Fabricante_ID (chave estrangeira para Dim_Fabricante)
• Revendedora_ID (chave estrangeira para Dim_Revendedora)
• Quantidade_Vendida
• Receita_Total (o total em vendas para essa tripla: modelo, fabricante e revendedora)
• Data_Venda

Qual das seguintes expressões, na linguagem de consultas SQL, retorna a receita total de vendas de carros do tipo SUV em 2023, agrupada por fabricante, na cidade de São Paulo?

A

SELECT f.Nome_Fabricante, SUM(v.Receita_Total) AS Receita_Total

FROM Tbl_Vendas v

JOIN Dim_Automóvel a ON v.Modelo_ID = a.Modelo_ID

WHERE a.Tipo = 'SUV'

AND r.Localização = 'São Paulo'

AND a.Ano_Lançamento = 2023

GROUP BY f.Nome_Fabricante;

B

SELECT f.Nome_Fabricante, SUM(v.Receita_Total) AS Receita_Total

FROM Tbl_Vendas v

LEFT JOIN Dim_Automóvel a ON v.Modelo_ID = a.Modelo_ID

JOIN Dim_Fabricante f ON v.Fabricante_ID = f.Fabricante_ID

WHERE a.Tipo = 'SUV'

AND a.Ano_Lançamento = 2023

GROUP BY f.Nome_Fabricante;

C

SELECT f.Nome_Fabricante, SUM(v.Receita_Total) AS Receita_Total

FROM Tbl_Vendas v

JOIN Dim_Automóvel a ON v.Modelo_ID = a.Modelo_ID

JOIN Dim_Fabricante f ON v.Fabricante_ID = f.Fabricante_ID

JOIN Dim_Revendedora r ON v.Revendedora_ID = r.Revendedora_ID

WHERE a.Tipo = 'SUV'

AND a.Ano_Lançamento = 2023

AND r.Localização = 'São Paulo'

GROUP BY f.Nome_Fabricante;

D

SELECT r.Localização, SUM(v.Receita_Total) AS Receita_Total

FROM Tbl_Vendas v

JOIN Dim_Automóvel a ON v.Modelo_ID = a.Modelo_ID

JOIN Dim_Fabricante f ON v.Fabricante_ID = f.Fabricante_ID

WHERE a.Tipo = 'SUV'

AND a.Ano_Lançamento = 2023

GROUP BY r.Localização;

E

SELECT f.Nome_Fabricante, COUNT(v.Receita_Total) AS Receita_Total

FROM Tbl_Vendas v

JOIN Dim_Automóvel a ON v.Modelo_ID = a.Modelo_ID

JOIN Dim_Fabricante f ON v.Fabricante_ID = f.Fabricante_ID

JOIN Dim_Revendedora r ON v.Revendedora_ID = r.Revendedora_ID

WHERE a.Tipo = 'SUV'

AND a.Ano_Lançamento = 2023

AND r.Localização = 'São Paulo'

GROUP BY f.Nome_Fabricante;

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Q2326122

Ano: 2023 Banca: CESGRANRIO Órgão: Transpetro Prova: CESGRANRIO - 2023 - Transpetro - Profissional Transpetro de Nível Superior - Junior: Ênfase 7: Análise de Sistemas - Sap - Finanças e Contabilidade |

Q2326122 Banco de Dados

Um banco de dados multidimensional é frequentemente usado em análise OLAP (Online Analytical Processing) sendo orientado por dimensões, e não por tabelas isoladas como no modelo relacional puro. Nesse contexto, considere uma instância relacionada às vendas de uma loja de varejo. As dimensões, nesse caso, poderiam ser:

1. Tempo: Dias, Meses, Trimestres, Anos 2. Produto: ID do Produto, Nome do Produto, Categoria 3. Localização: Cidade, Estado, País 4. Vendedor: ID do Vendedor, Nome, Departamento

Esse banco de dados multidimensional pode ser visualizado como um “cubo” com quatro dimensões, onde cada dimensão forma um dos eixos. Os pontos dentro desse “cubo” representam valores específicos de medidas, como é o caso do total de vendas. Esses pontos podem também representar algo mais complexo envolvendo muitas dimensões como, por exemplo, as vendas do Produto P no Estado Q durante o Mês R por Vendedor S.

Muitas vezes esses “cubos” são implementados em bancos de dados relacionais convencionais, de modo que os usuários possam usar linguagens amplamente conhecidas, como é o caso da linguagem de consultas SQL. Para isso, é necessário modelar tabelas de dimensão e de fato:

1. DimensaoTempo: com colunas tais como TempoID, Mes, Ano
2. DimensaoProduto: com colunas tais como ProdutoID, NomeProduto, Categoria
3. DimensaoLocalizacao: com colunas tais como LocalizacaoID, Cidade, Estado, País
4. FatoVendas: com colunas tais como TempoID, ProdutoID, LocalizacaoID, TotalVendas

Com base nas tabelas deste esquema relacional em particular, que representam um banco de dados multidimensional, considere que se deseja fazer a seguinte consulta de tipo “slice and dice”:
“Quanto foi vendido em termos de valor total nas categorias ‘Eletrônicos’ e ‘Roupas’ no estado de ‘Pernambuco’ durante o ano de 2022?”

A expressão SQL que responde a essa consulta é

A

SELECT p.Categoria, SUM(f.TotalVendas)

FROM FatoVendas f

WHERE f.ProdutoID IN ('Eletrônicos', 'Roupas')

AND f.TempoID = '2022'

AND f.LocalizacaoID = 'Pernambuco'

GROUP BY p.Categoria;

B

SELECT p.Categoria, SUM(TotalVendas) AS VendasTotais

FROM FatoVendas f

JOIN DimensaoTempo t ON f.TempoID = t.TempoID

WHERE p.Categoria IN ('Eletrônicos', 'Roupas')

AND t.Ano = 2022

AND l.Estado = 'Pernambuco'

GROUP BY p.Categoria;

C

SELECT p.Categoria, COUNT(f.TotalVendas) AS VendasTotais

FROM FatoVendas f

JOIN DimensaoProduto p ON f.ProdutoID = p.ProdutoID

JOIN DimensaoLocalizacao l ON f.LocalizacaoID = l.LocalizacaoID

WHERE (p.Categoria = 'Eletrônicos' OR p.Categoria = 'Roupas')

AND l.Estado = 'Pernambuco'

GROUP BY p.Categoria;

D

SELECT p.Categoria, SUM(f.TotalVendas) AS VendasTotais

FROM FatoVendas f

JOIN DimensaoTempo t ON f.TempoID = t.TempoID

JOIN DimensaoProduto p ON f.ProdutoID = p.ProdutoID

JOIN DimensaoLocalizacao l ON f.LocalizacaoID = l.LocalizacaoID

WHERE (p.Categoria = 'Eletrônicos' OR p.Categoria = 'Roupas')

AND t.Ano = 2022

AND l.Estado = 'Pernambuco'

GROUP BY p.Categoria;

E

SELECT p.Categoria, SUM(f.TotalVendas)

FROM FatoVendas f

JOIN DimensaoProduto p ON f.ProdutoID = p.ProdutoID

WHERE (p.Categoria = 'Eletrônicos' OR p.Categoria = 'Roupas')

AND f.TempoID = (SELECT TempoID FROM DimensaoTempo WHERE Ano = '2022')

GROUP BY p.Categoria;

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Q2176947

Ano: 2023 Banca: FUNDATEC Órgão: PROCERGS Prova: FUNDATEC - 2023 - PROCERGS - ANC - Analista em Computação - Ênfase em Administração de Dados |

Q2176947 Banco de Dados

Qual a diferença entre o modelo relacional e o modelo dimensional de dados?

A

O modelo relacional é mais adequado para armazenamento de grandes volumes de dados, enquanto o modelo dimensional é mais indicado para análises complexas.

B

O modelo dimensional é baseado em tabelas multidimensionais, enquanto o modelo relacional é baseado em tabelas relacionais.

C

O modelo relacional é mais flexível em relação às consultas complexas, enquanto o modelo dimensional é mais simples e intuitivo.

D

O modelo dimensional é mais indicado para transações online, enquanto o modelo relacional é mais indicado para processamento em lotes.

E

O modelo relacional é mais indicado para análises multidimensionais, enquanto o modelo dimensional é mais indicado para análises transacionais.

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Q2172142

Ano: 2023 Banca: FUNDATEC Órgão: PROCERGS Prova: FUNDATEC - 2023 - PROCERGS - ANC - Analista em Computação - Ênfase em Teste de Software e Garantia da Qualidade |

Q2172142 Banco de Dados

Em um banco de dados, geralmente há muitas maneiras de tratamento de usuários, cada um dos quais pode exigir uma perspectiva ou visão diferente do banco de dados. Uma visão pode ser um subconjunto do banco de dados ou pode conter dados virtuais derivados dos seus arquivos, mas não explicitamente armazenados, assim alguns usuários não precisam saber se os dados a que se referem são armazenados ou derivados. Dessa forma, um SGBD multiusuários cujos usuários possuem uma variedade de aplicações distintas deve fornecer essas facilidades. Essas afirmações se referem a qual conceito?

A

Múltiplas Visualizações dos Dados.

B

Acesso monousuário.

C

Isolamento entre programas e dados.

D

Abstração de dados.

E

Natureza autodescritiva.

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Q2144932

Ano: 2023 Banca: COSEAC Órgão: UFF Prova: COSEAC - 2023 - UFF - Técnico em Tecnologia da Informação |

Q2144932 Banco de Dados

Em um Data Warehouse o OLAP cria, administra, analisa e gera relatórios sobre dados multidimensionais. Este recurso é:

A

uma camada de acesso à informação.

B

um metadado.

C

um modo de processamento de dados.

D

uma arquitetura de bancos de dados.

E

uma biblioteca do minerador de dados.

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Q2133986

Ano: 2015 Banca: VUNESP Órgão: Prefeitura de São Paulo - SP Prova: VUNESP - 2015 - Prefeitura de São Paulo - SP - Analista de Planejamento e Desenvolvimento Organizacional (Tecnologia da Informação e Comunicação) |

Q2133986 Banco de Dados

Assinale a alternativa verdadeira sobre a modelagem multidimensional utilizada no projeto de data warehouse.

A

O relacionamento entre cada tabela dimensão e a tabela fato é do tipo um para um.

B

O relacionamento entre cada tabela dimensão e a tabela fato é do tipo muitos para muitos.

C

O relacionamento entre cada tabela dimensão e a tabela fato é do tipo um para muitos.

D

A chave primária da tabela fato de um modelo multidimensional com 5 tabelas dimensão é do tipo simples.

E

Há um número máximo teórico de 10 tabelas dimensão em um modelo multidimensional.

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Q2128643

Ano: 2023 Banca: CESGRANRIO Órgão: Banco do Brasil Prova: CESGRANRIO - 2023 - Banco do Brasil - Agente de Tecnologia - Microrregião 158 - TI |

Q2128643 Banco de Dados

Ao fazer a preparação para analisar dados em um banco de dados típico de Big Data, um profissional de TI percebeu que o número de atributos, ou colunas, era muito maior do que poderia processar com a ferramenta de análise disponível, sendo necessário, portanto, utilizar uma técnica de redução de dados para prepará-los para análise.
Uma técnica indicada, nesse caso, é a

A

Amostragem Aleatória

B

Amostragem Estratificada

C

Análise de Componentes Principais

D

Deduplicação

E

Imputação

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Q2073439

Ano: 2022 Banca: INSTITUTO AOCP Órgão: BANESE Prova: INSTITUTO AOCP - 2022 - BANESE - Técnico Bancário III - Área de Informática - Desenvolvimento |

Q2073439 Banco de Dados

Uma das formas de se criar um modelo floco de neve (snowflake) clássico de um modelo dimensional é apresentada corretamente em qual das alternativas a seguir?

A

Remove-se atributos de baixa cardinalidade de uma tabela de dimensão e coloca-se esses atributos em uma tabela de dimensão secundária, conectada por uma chave de floco de neve.

B

Acrescenta-se todas as chaves primárias como chave estrangeira em uma única tabela central. Após isso, conecta-se as tabelas secundárias a outras tabelas, terciárias. Isso dá a formação do floco de neve.

C

Remove-se as formas normais, sendo elas 1FN, 2FN e 3FN. Após isso, coloca-se todos os dados em uma tabela única que passará por uma validação ETL (Extração, Transformação e Carga).

D

Fragmenta-se o modelo relacional em diversas dimensões das quais se retira as chaves primárias e estrangeiras, uma vez que os dados pertencentes ao modelo serão sumarizados.

E

Gera-se dimensões degeneradas ou descaracterizadas pelas tabelas transacionais. Apesar da perda de dados, isso se faz relevante para a análise em diferentes dimensões.

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Q2066822

Ano: 2023 Banca: FGV Órgão: CGE-SC Prova: FGV - 2023 - CGE-SC - Auditor do Estado - Ciências da Computação - Tarde (Conhecimentos Específicos) |

Q2066822 Banco de Dados

Suponha que, dado um problema em que os dados são bidimensionais e executamos o algoritmo PCA (Principal Component Analysis – Análise de Componentes Principais) nesses dados para redução de dimensionalidade, o resultado do PCA produza dois autovalores de valores iguais.
A respeito desse resultado, assinale a afirmativa correta.

A

As dimensões dos dados não são igualmente importantes; o uso do PCA para a redução de dimensionalidade vai produzir um excelente resultado pois as dimensões possuem 100% da informação.

B

As dimensões dos dados são igualmente importantes; o uso do PCA para a redução de dimensionalidade vai produzir um resultado ruim, pois as dimensões são iguais.

C

As dimensões dos dados são igualmente importantes; o uso do PCA para redução de dimensionalidade vai produzir um resultado ruim, pois perdemos 100% da explicação dos dados.

D

As dimensões dos dados são igualmente importantes; o uso do PCA para redução de dimensionalidade vai produzir um resultado ruim, pois perdemos 50% da explicação dos dados.

E

As dimensões dos dados não são igualmente importantes; o uso do PCA para redução de dimensionalidade vai produzir um excelente resultado pois as dimensões possuem 50% da informação.

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Q2066791

Ano: 2023 Banca: FGV Órgão: CGE-SC Prova: FGV - 2023 - CGE-SC - Auditor do Estado - Ciências da Computação - Tarde (Conhecimentos Específicos) |

Q2066791 Banco de Dados

Sobre a proposta geral do modelo dimensional em um Data Warehouse, não é correto afirmar que o modelo dimensional

A

cobre tanto dados detalhados quanto dados sumarizados.

B

cobre toda a empresa, e não apenas departamentos.

C

é escalável, podendo entregar relatórios com trilhões de registros.

D

é arquitetado apenas para um uso previsível, geralmente cobrindo os 10 relatórios mais acessados.

E

pode integrar diversas fontes de dados operacionais da empresa, inclusive fontes externas.

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Q2066789

Ano: 2023 Banca: FGV Órgão: CGE-SC Prova: FGV - 2023 - CGE-SC - Auditor do Estado - Ciências da Computação - Tarde (Conhecimentos Específicos) |

Q2066789 Banco de Dados

Uma rede de lojas de departamentos usa o modelo dimensional estrela conforme o seguinte diagrama:
17.png (421×204)

(Os atributos sublinhados denotam chave primária)
Observando o aumento na quantidade de reclamações dos clientes nas lojas, os analistas de BI resolveram incluir as informações analiticamente úteis da base de reclamações no Data Warehouse.
Para que a criação da constelação de fatos (também chamada de galáxia) contemple o fato RECLAMAÇÃO, os analistas devem adicionar

A

uma tabela de fato RECLAMAÇÕES, contendo apenas um atributo descritivo, sem a necessidade de conectar a qualquer dimensão.

B

uma tabela de fato RECLAMAÇÕES, contendo um atributo descritivo e três chaves estrangeiras, uma para cada uma das dimensões existentes.

C

uma tabela de fato RECLAMAÇÕES, contendo um atributo descritivo e três atributos que receberão os valores das chaves estrangeiras de Loja, Cliente e RegistroReclamação diretamente do banco de dados operacional.

D

três tabelas de dimensão (CalendárioReclamação, ClienteReclamação e LojaReclamação) mais uma tabela de fato RECLAMAÇÕES, contendo um atributo descritivo e três chaves estrangeiras, uma para cada uma das dimensões recém-criadas.

E

duas tabelas de dimensão (ClienteReclamação e LojaReclamação) mais uma tabela de fato RECLAMAÇÕES, contendo um atributo descritivo e três chaves estrangeiras, duas para cada uma das dimensões recém-criadas e uma para referenciar o registro da reclamação diretamente do banco de dados operacional.

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Q2050184

Ano: 2017 Banca: COVEST-COPSET Órgão: UFPE Prova: COVEST-COPSET - 2017 - UFPE - Analista de Tecnologia da Informação/Área Sistemas |

Q2050184 Banco de Dados

No contexto de Banco de Dados Multidimensionais, é correto afirmar que Cubos de Dados:

A

são estruturas de dados que permitem analisar e alterar os dados do Data Warehouse.

B

são estruturas otimizadas para processamento transacional de um grande volume de dados.

C

permitem realizar operações de Drill-Down, Drill-Up e Drill-Dice sobre seus dados.

D

têm níveis e membros como metadados e dados, respectivamente.

E

têm hierarquias e níveis como metadados e dados, respectivamente.

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Q2050182

Ano: 2017 Banca: COVEST-COPSET Órgão: UFPE Prova: COVEST-COPSET - 2017 - UFPE - Analista de Tecnologia da Informação/Área Sistemas |

Q2050182 Banco de Dados

Sobre banco de dados para suporte a decisão, é correto afirmar que:

A

dimensões de tabelas cruzadas é um conceito básico de Data Warehouse.

B

a chave estrangeira de uma dimensão vem de uma tabela de fato.

C

um fato é uma coluna da tabela de fato.

D

OLAP é uma estrutura de dados otimizada para operações de escrita e leitura de dados de um cubo.

E

um cubo de dados tem dimensões, níveis, membros e medidas.

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Q2031078

Ano: 2023 Banca: FGV Órgão: SEFAZ-MG Prova: FGV - 2023 - SEFAZ-MG - Auditor Fiscal da Receita Estadual - Tecnologia da Informação (Tarde) |

Q2031078 Banco de Dados

Kimball elenca uma série de conceitos fundamentais para a elaboração de um modelo dimensional.

Em relação a esses conceitos, assinale a afirmativa incorreta.

A

O estabelecimento da granularidade mostra exatamente o que é representado por uma linha na tabela de fato.

B

A análise de requisitos de negócio e o conhecimento da realidade em relação aos dados disponíveis nos sistemas de origem é uma etapa essencial.

C

Todo o contexto descritivo de um modelo dimensional está pautado nas tabelas de fato, revelando quem, o que, onde, quando, por que, e como.

D

Os processos de negócio são eventos usados para gerar métricas de performance que são traduzidas em fatos em uma tabela de fato.

E

O processo de design do modelo dimensional em quatro etapas contempla: 1) selecionar os processos de negócio; 2) estabelecer a granularidade; 3) identificar as dimensões; e 4) identificar os fatos.

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Q2026453

Ano: 2018 Banca: CESGRANRIO Órgão: LIQUIGÁS Prova: CESGRANRIO - 2018 - LIQUIGÁS - Profissional Júnior - Arquiteto de Soluções |

Q2026453 Banco de Dados

Um modelo multidimensional contempla dois tipos de tabelas, que são a

A

tabela OLAP e a tabela OLTP

B

tabela Principal e a tabela Secundária

C

tabela Física e a tabela Lógica

D

tabela Dimensão e a tabela Fato

E

tabela Visão e a tabela Agregação

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Q2026448

Ano: 2018 Banca: CESGRANRIO Órgão: LIQUIGÁS Prova: CESGRANRIO - 2018 - LIQUIGÁS - Profissional Júnior - Arquiteto de Soluções |

Q2026448 Banco de Dados

Uma empresa utiliza Bancos de Dados (BDs) para armazenar os dados necessários ao seu funcionamento.
Nesse contexto, um BD Multidimensional

A

é útil para tomada de decisão na empresa.

B

é util para o controle detalhado das atividades da empresa.

C

deve conter o histórico detalhado de todas as operações realizadas na empresa.

D

deve ser materializado antes de quaisquer outros BDs Relacionais na empresa.

E

pode substituir, após estar consolidado, todos os BDs Relacionais existentes na empresa.

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Q2025017

Ano: 2022 Banca: CONSULPAM Órgão: Prefeitura de Irauçuba - CE Prova: CONSULPAM - 2022 - Prefeitura de Irauçuba - CE - Técnico em Manutenção de Informática e Rede |

Q2025017 Banco de Dados

Na área de suporte à decisão, existe um tipo de estrutura, na qual os dados são organizados de forma a permitir análises multidimensionais rápidas e simples por parte do usuário. Essas estruturas fazem referência à existência de múltiplas variáveis a serem consideradas, estas estruturas em fatos, dimensões e medidas. Assinale a alternativa que apresenta o nome desta estrutura de dados multidimensional utilizada em soluções de suporte à decisão.

A

ETL.

B

Cubo.

C

Data Mart.

D

Data Warehouse.

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Q2020860

Ano: 2022 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: BNB Prova: CESPE / CEBRASPE - 2022 - BNB - Analista de Sistemas - Desenvolvimento de Sistemas |

Q2020860 Banco de Dados

Julgue o item a seguir, a respeito de modelagem dimensional.
As operações denominadas slicing consistem em selecionar valores específicos para certos intervalos, que são, então, exibidos em cima da tabulação cruzada e permitem que usuários vejam dados em qualquer nível de detalhamento desejado.

Certo

Errado

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Q1978814

Ano: 2022 Banca: FGV Órgão: TCE-TO Prova: FGV - 2022 - TCE-TO - Auditor de Controle Externo - Tecnologia da Informação |

Q1978814 Banco de Dados

Observe a seguinte modelagem dimensional.

Imagem associada para resolução da questão

A técnica utilizada para implementar a dimensão tempo e seus diferentes relacionamentos com a tabela fato é:

A

Factless table;

B

Fact Constellation;

C

Role playing dimension;

D

Degenerated dimension;

E

Slowly changing dimension.

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Q1963302

Ano: 2022 Banca: FEPESE Órgão: Prefeitura de Criciúma - SC Prova: FEPESE - 2022 - Prefeitura de Criciúma - SC - Auditor Fiscal da Receita Municipal |

Q1963302 Banco de Dados

Analise as afirmativas abaixo no contexto da modelagem multidimensional, sobre Dimensões.

1. Dimensões de perfil transacional ou junk dimensions são essenciais em toda modelagem multidimensional para representar os sistemas transacionais de modo fidedigno.

2. Tabelas de dimensão de calendário são consideradas boas práticas e acompanham tabelas fato de modo a permitir uma navegação temporal dos fatos da tabela fato.

3. Uma única dimensão pode ser referenciada múltiplas vezes em uma tabela fato, com cada referência vinculada a uma função logicamente distinta para a dimensão.

Assinale a alternativa que indica todas as afirmativas corretas.

A

É correta apenas a afirmativa 1.

B

São corretas apenas as afirmativas 1 e 2.

C

São corretas apenas as afirmativas 1 e 3.

D

São corretas apenas as afirmativas 2 e 3.

E

São corretas as afirmativas 1, 2 e 3.

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Questões de Concurso Sobre banco de dados multidimensionais em banco de dados

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