Questão de Tecnologia da Informação · FCC TRT22 2022 (nº 27)

Na modelagem multidimensional para Data Warehouses, os schemas (esquemas) definem como as tabelas de fatos (que registram métricas) e as tabelas de dimensões (que descrevem o contexto das métricas) se relacionam. Os dois modelos mais comuns são o Star Schema e o Snowflake Schema, que se diferenciam principalmente pela forma como as dimensões são estruturadas.

• (A) Incorreta: "non-hierarchical tree" e "hierarchical tree" não são termos padrão para modelos de schemas em Data Warehouses.
• (B) Incorreta: "top-down clustered" e "bottom-up clustered" são termos relacionados a abordagens de design ou armazenamento de dados, não a tipos de schemas multidimensionais.
• (C) Correta: O primeiro schema descrito, com a tabela fato diretamente ligada a dimensões desnormalizadas (sem normalização), poucas junções e menor complexidade estrutural, é o Star Schema (esquema estrela). O segundo schema, com dimensões normalizadas em subdimensões (outras hierarquias), resultando em mais junções, é o Snowflake Schema (esquema floco de neve).
• (D) Incorreta: "bottom-up clustered" e "top-down clustered" são termos incorretos e a ordem está trocada em relação à alternativa B.
• (E) Incorreta: Esta alternativa inverte a ordem correta. O primeiro schema descrito (poucas junções, dimensões desnormalizadas) é o Star, e o segundo (mais junções, subdimensões) é o Snowflake. A armadilha da banca aqui é a inversão, testando se o aluno realmente compreende as características de cada modelo e não apenas associa os nomes de forma genérica. O distrator é tentador porque apresenta os termos corretos, mas na ordem errada.