Acerca de técnicas de modelagem e otimização de bases de dad...

Gabarito: C - Certo

Para compreender a afirmativa correta, é importante discutir a natureza das tabelas dimensão em um banco de dados multidimensional, que é tipicamente utilizado em aplicações de Business Intelligence e Data Warehousing.

Uma tabela dimensão é uma estrutura que contém atributos, ou campos, que descrevem os objetos em um domínio de negócios. Por exemplo, uma tabela de dimensão "Cliente" pode incluir atributos como nome, endereço e telefone. Estas tabelas são usadas para fornecer contexto aos dados numéricos armazenados nas tabelas de fatos, que são outra componente dos bancos de dados multidimensionais.

A presença de atributos nulos em tabelas de dimensão pode ocorrer por diversas razões. Em alguns casos, um determinado atributo pode não ser aplicável ou desconhecido para certas entradas. Por exemplo, se estivermos coletando informações sobre uma base global de clientes, alguns clientes podem não ter um código de área de telefone definido, o que pode resultar em um valor nulo para esse atributo na tabela dimensão "Cliente".

É importante reconhecer que a modelagem de um banco de dados multidimensional deve acomodar a possibilidade de atributos nulos nas tabelas dimensão, a fim de refletir com precisão a realidade dos dados do negócio. A gestão de valores nulos é um aspecto fundamental do design e da otimização de bancos de dados, pois influencia não apenas a integridade dos dados, mas também o desempenho das consultas e a adequação das análises realizadas.

No contexto de um banco de dados multidimensional, a presença de valores nulos não é um erro ou uma prática inadequada, mas sim uma situação esperada que deve ser gerida de maneira apropriada. Portanto, a afirmação de que é possível que aconteçam atributos nulos em tabelas dimensão é correta e reflete uma compreensão realista do funcionamento dos bancos de dados multidimensionais.

Certo

Sim, é possível que aconteçam atributos nulos em tabelas dimensão. Isso pode ocorrer quando um registro em uma tabela de fatos não tem um valor correspondente em uma das dimensões relacionadas. Nesses casos, é comum usar um valor padrão ou um marcador para representar a ausência de dados.

Complementando:

Portanto, em resumo, enquanto é possível ter atributos nulos em tabelas de dimensão, em tabelas fato não é recomendado e é mais comum substituir valores nulos por algum valor indicativo de ausência de dados.

Fonte: ChatGPT

Pensei em uma chave referencial, a qual pode ser nula e repetida, ao contrário da chave primária da tabela fato.