Ed
há 2 anos
Na modelagem dimensional, a escolha do modelo adequado é crucial e cada um tem suas características específicas. Vamos analisar as opções apresentadas: A) Constelação de Fatos Hierárquicos (Hierarchical Fact Constellation) - Este modelo é uma variação que pode ter dimensões normalizadas, mas não é o foco principal. B) Estrela (Star Schema) - Este modelo é conhecido por ter dimensões desnormalizadas, o que pode levar a dados redundantes. C) Floco de Neve (Snow Flake) - Este modelo normaliza as dimensões, reduzindo a redundância, então não é a resposta correta. D) Galáxia (Galaxy Schema) - Este modelo é uma combinação de vários esquemas estrela e pode ter dimensões desnormalizadas, mas não é o foco principal. E) Constelação (Fact Constellation) - Este modelo também pode incluir dimensões desnormalizadas, mas é mais complexo. A opção que apresenta a desvantagem de não possuir suas dimensões normalizadas, podendo conter dados redundantes, nulos, entre outros, é: B) Estrela (Star Schema).
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