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.

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.

Uma das formas de se criar um modelo floco de neve (sn...

1Q1036355 | Banco de Dados, Banco de Dados Multidimensionais, Desenvolvimento, BANESE, AOCP, 2022

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.