No contexto de Data Warehousing, bases de dados
multidimensionais são estruturadas para facilitar o
processamento analítico e a geração de relatórios de
forma eficiente. A modelagem e a otimização dessas
bases exigem a aplicação de técnicas que garantam
desempenho e escalabilidade, suportando as operações
de OLAP (Online Analytical Processing). Relacione as
técnicas de modelagem com suas respectivas descrições
ou objetivos.
Coluna A: Técnica de Modelagem e Otimização.
1.Modelo Estrela (Star Schema).
2.Tabelas Fato e Dimensão.
3.Indexação Bitmap.
4.Modelo Snowflake (Floco de Neve).
5.Materialização de Visões.
Coluna B: Descrição
(__)Técnica de otimização que armazena pré-calculados
os resultados de consultas frequentes, reduzindo o
tempo de resposta nas consultas complexas.
(__)Técnica de indexação usada para bases de dados
com alta cardinalidade, facilitando consultas por meio de
índices binários.
(__)Estrutura de modelagem que simplifica a análise,
mantendo todas as dimensões ligadas diretamente à
tabela fato, otimizando a performance de consulta.
(__)Tabelas usadas para armazenar dados detalhados e
sumarizados, com a tabela fato contendo medidas e as
dimensões contendo atributos.
(__)Modelo de dados que normaliza as tabelas de
dimensão, reduzindo redundâncias e aumentando a
complexidade das junções.
A sequência correta é: