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No projeto de modelagem lógica de um Data Warehouse
corporativo voltado a subsidiar a tomada de decisões de uma
autarquia federal, o projetista de dados decidiu adotar o modelo
clássico do Star Schema. Ele interconectou uma tabela
centralizada de fatos a múltiplas tabelas periféricas de dimensões.
A principal característica conceitual, que define a modelagem das Tabelas de Dimensões especificamente dentro do arranjo estrutural de um Esquema Estrela puro, consiste no fato de que essas tabelas
A principal característica conceitual, que define a modelagem das Tabelas de Dimensões especificamente dentro do arranjo estrutural de um Esquema Estrela puro, consiste no fato de que essas tabelas
Uma Secretaria de Educação implementou um ambiente de
Business Intelligence (BI) para analisar o desempenho escolar da
rede de ensino. O Analista de BI projetou uma tabela centralizada
que armazena os registros numéricos quantificáveis das notas dos
alunos em cada avaliação, o volume de faltas acumuladas e o ano
letivo corrente, ligada de forma radial a tabelas periféricas
contendo dados descritivos dos professores, escolas e disciplinas.
No contexto da modelagem dimensional clássica utilizada em sistemas de apoio à decisão e BI, a tabela centralizadora, que abriga as métricas numéricas, os fatos de negócio e as chaves estrangeiras de amarração das dimensões, é a
No contexto da modelagem dimensional clássica utilizada em sistemas de apoio à decisão e BI, a tabela centralizadora, que abriga as métricas numéricas, os fatos de negócio e as chaves estrangeiras de amarração das dimensões, é a
Uma grande empresa pública de saúde enfrenta dificuldades para
gerenciar seus dados analíticos. O modelo tradicional de Data
Warehouse centralizado focado em tabelas altamente
estruturadas e relacionais tornou-se muito rígido. Por outro lado,
a implantação subsequente de um Data Lake gerou caos,
acumulando arquivos de texto desestruturados e logs sem
metadados, transformando-se em um Data Swamp. Buscando
unificar o melhor dos dois mundos, o Analista de Dados propôs
migrar para uma arquitetura de Data Lakehouse.
A principal característica arquitetural que define o conceito de Data Lakehouse, diferenciando-o das abordagens tradicionais isoladas de Data Warehouse e Data Lake é a
A principal característica arquitetural que define o conceito de Data Lakehouse, diferenciando-o das abordagens tradicionais isoladas de Data Warehouse e Data Lake é a
Durante o processo de modelagem lógica de um sistema de
controle de frotas, um Analista de Tecnologia estruturou a tabela
TB_VEICULO contendo as colunas ID_Veiculo (Chave Primária),
Placa, Modelo, ID_Fabricante e Nome_Fabricante. Ele aplicou as
regras formais de normalização para mitigar redundâncias e
anomalias de atualização de dados, garantindo que colunas nãochave dependam exclusivamente da totalidade da chave primária
da tabela.
Ao analisar a estrutura descrita, constata-se que a coluna Nome_Fabricante depende funcionalmente da coluna ID_Fabricante, que por sua vez depende da chave primária ID_Veiculo.
Para adequar essa tabela especificamente às regras exigidas pela Terceira Forma Normal (3FN), o analista deve remover a
Ao analisar a estrutura descrita, constata-se que a coluna Nome_Fabricante depende funcionalmente da coluna ID_Fabricante, que por sua vez depende da chave primária ID_Veiculo.
Para adequar essa tabela especificamente às regras exigidas pela Terceira Forma Normal (3FN), o analista deve remover a
Um Analista de Tecnologia observou que uma consulta declarativa
SQL essencial, utilizada no fechamento contábil mensal de uma
secretaria de fazenda, passou a demorar 4 horas para ser
concluída, paralisando os servidores. Ao extrair o Plano de
Execução Gerado pelo Otimizador do SGBD Relacional, o analista
constatou que o motor de banco de dados estava realizando uma
varredura completa na tabela (Table Scan / Sequential Scan)
contendo 80 milhões de linhas, em vez de utilizar o índice B-Tree
existente na coluna de chave estrangeira pesquisada.
Sabendo que o índice existe e é teoricamente adequado para a cláusula WHERE da consulta, a causa técnica que mais provavelmente induziu o otimizador do SGBD a ignorar o índice e optar pela varredura sequencial completa na tabela foi
Sabendo que o índice existe e é teoricamente adequado para a cláusula WHERE da consulta, a causa técnica que mais provavelmente induziu o otimizador do SGBD a ignorar o índice e optar pela varredura sequencial completa na tabela foi
