Questões de Concurso Sobre banco de dados
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As dimensões devem ser designadas por uma chave primária (primary key).
O tipo de tabela dimensão em tela sempre acompanha uma tabela fato.
Tabelas dimensão como a apresentada são consideradas complexas e assimétricas pela modelagem dimensional, do ponto de vista do usuário que consome os dados.
Tabelas de fato são pontos de entrada para tabelas de dimensão.
Ao ser gerado um relatório relacionado a vendas de alguns produtos, é possível que os atributos dimensionais sejam uma fonte primária de restrição de consultas desse relatório.
Chave da data poderia ser alterada facilmente para uma chave primária na tabela fato de vendas.
Uma tabela fato como a mostrada pode apresentar uma relação de muitos para muitos em modelos dimensionais.
Chave do produto é uma chave estrangeira (FK – foreign key); é possível que exista um campo desse tipo em outra tabela, como chave primária (PK – primary key).
Em uma modelagem dimensional, o campo Nomes das lojas poderá ser utilizado em uma tabela fato ou na tabela dimensão.
Na modelagem dimensional, a tabela fato deverá refletir o maior número de informações para os negócios, sejam números ou não.
A área representada pela coluna 1 suporta obtenção de dados externos ao data warehouse, mesmo que exista pouco ou nenhum controle sobre o conteúdo.
A área representada pela coluna 3 suporta a apresentação de dados departamentais, de resumo e não atômicos.
Na área representada pela coluna 4 é possível adicionar ferramentas para consultas e geração de relatórios.
A área das ferramentas de acesso a dados é representada pela coluna 4; nessa área é possível que existam vários data marts integrados.
A área representada pela coluna 2 é alimentada com dados obtidos da coluna 1; ela é uma área acessível aos usuários para efetuarem suas consultas.
Dados que são armazenados na área representada pela coluna 2 não podem sofrer nenhum tipo de modificação, ou seja, devem permanecer sem nenhum tipo de alteração ou ajuste.
Ferramentas denominadas extract transformation load (ETL) são utilizadas para extrair dados da coluna 1 e disponibilizá-los na coluna 2.
A coluna 1 representa os sistemas operacionais de origem e suas principais prioridades são o desempenho e a disponibilidade de processamento.
O comando DROP é usado com frequência para remover tabelas e usuários em banco de dados, contudo, ele não pode ser usado para remover um esquema, em virtude de restrições impostas pelo sistema gerenciador de banco de dados.
Todas as views criadas especificamente pelo administrador de banco de dados são armazenadas fisicamente no banco de dados.