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Na figura I, o datawarehouse é criado com base em um enfoque subject-by-subject. Dessa forma, o desenvolvimento de um datawarehouse poderia começar com dados de uma loja online, por exemplo, e outros subjects seriam adicionados ao datawarehouse conforme as necessidades. Nesse enfoque, o data mart é a criação de uma subject area do datawarehouse.
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Na figura II, que corresponde à visão de Kimball, o datawarehousing é visto como uma constituição de data marts, cujo foco é entregar objetivos do negócio para departamentos na organização
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Se, por alguma razão, a transação T1 for abortada, o requerimento de atomicidade implicará que também sejam abortadas as transações como T2, aquelas que igualmente tenham visto os resultados de T1, transações que tenham visto os writes dessas transações e assim por diante. Esse problema é conhecido como rollback em cascata.
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Na situação em questão, a transação T2 pode ver os writes incrementais de T1. Esse enfoque diminui a concorrência do sistema.
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As transações aninhadas devem ter a propriedade de ser serializáveis em relação aos seus pares, ou seja, o acesso a recursos compartilhados entre essas transações deve obedecer as regras de sincronização de read-write e write-write.
