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Nessa situação, avalie as afirmações a seguir sobre Arquitetura OLAP.

ROLP: arquitetura que permite conectar somente a bases Relacionais. Uma de suas características é aproveitar as funcionalidades inerentes do banco de dados relacional;
MOLAP: Armazenamento dos dados em cubos dimensionais, mas que possui além de um custo alto, baixo desempenho.
HOLAP: arquitetura que tem alto desempenho e permite conectar nas mais variadas fontes de dados, característica presente nas ferramentas Qlik, Tableau e Power BI, por exemplo;
DOLAP: arquitetura baseada 100% em desenvolvimento via browser e que se conecta apenas em bases multidimensionais
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Desafios para Aprender

há 2 anos

Respostas

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há 6 meses

Vamos avaliar as afirmações sobre Arquitetura OLAP: 1. ROLP: A afirmação está incorreta. ROLAP (Relational OLAP) realmente conecta-se a bases relacionais, mas não é verdade que aproveita apenas funcionalidades inerentes do banco de dados relacional. Ele utiliza SQL para consultas e pode ser eficiente em grandes volumes de dados. 2. MOLAP: A afirmação é parcialmente correta. MOLAP (Multidimensional OLAP) armazena dados em cubos dimensionais, mas o custo e o desempenho podem variar dependendo da implementação. Em geral, MOLAP tende a ter um bom desempenho, especialmente em consultas rápidas. 3. HOLAP: A afirmação é correta. HOLAP (Hybrid OLAP) combina características de ROLAP e MOLAP, permitindo alto desempenho e conectividade com diversas fontes de dados, como Qlik, Tableau e Power BI. 4. DOLAP: A afirmação está incorreta. DOLAP (Desktop OLAP) não é baseado 100% em desenvolvimento via browser e não se conecta apenas a bases multidimensionais. Ele é mais voltado para uso em desktop e pode trabalhar com diferentes tipos de dados. Resumindo, as afirmações sobre ROLAP, MOLAP, HOLAP e DOLAP têm suas correções e nuances. É importante entender as características de cada arquitetura para aplicá-las corretamente.

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há 2 anos

A afirmação correta sobre a arquitetura OLAP é a seguinte: HOLAP: arquitetura que tem alto desempenho e permite conectar nas mais variadas fontes de dados, característica presente nas ferramentas Qlik, Tableau e Power BI, por exemplo.

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