O documento discute conceitos de sistemas de gestão de base de dados, incluindo data warehouse, OLTP, modelos de dados dimensionais e relacionais. Explica como os dados são modelados em tabelas dimensionais e de fatos em esquemas em estrela e floco de neve, com exemplos de dimensões como produto, loja e tempo.

1. Sistema e Gestão de Base de Dados Modelo de dados dimensional Ricardo Faria nº20217; Mauro Brandão nº20220; João Salcedas nº 20214; André Flores nº361;

3. OLTP

4. Modelo de Dados Dimensionais vs Modelo Relacional;

6. OLTP - On-Line TransactionProcessing Sinónimo para Processamento de Transacções em tempo real Registo de todas as transacções ocorridas numa organização ou entre organizações.

7. OLTP - On-Line TransactionProcessing (cont.) Vantagens Simples Eficaz Desvantagens Segurança Custos

8. OLTP - On-Line TransactionProcessing (cont.) Influência das SGBD e sua Standardização Os dados não são estáticos mas sim dinâmicos Interactividade entre as Base de Dados

9. Modelo de Dados Conjunto de atributos Tipos de dados Operadores Regras de Integridade

10. Modelo de Dados Modelo Hierárquico Estruturados em forma de árvore através de ligações Modelo Relacional Armazenados em tabela e estruturados entre sim em forma de relações ObjectOriented (Orientado por Objectos) Armazenada em forma de objectos Uma SGBD neste tipo chama-se ODBMS

11. Modelo dimensional As ODBMS são superiores a uma DBMS relacional em certos tipos de tarefas. O modelo dimensional é uma forma de mudar os dados Os dados relacionam-se entre si formando um cubo Podemos subdividir o cubo formando dimensões ou eixos.

12. Modelo de Dados Mais detalhes Mais dados de forma temporária / Maior dinamismo Simples e intuitivo Permite identificar os estão localizadas as informações Criação de sistemas que permitem apoiar e ajudar em decisões.

13. Modelo de Dados (cont.) Esquema em Estrela Os dados são modelados em tabelas dimensionais ligados a uma tabela de factos Contém características de um evento. As tabelas de factos armazenam os factos ocorridos e as chaves para as características correspondentes.

14. Modelo em estrela Vantagens Simplicidade semântica Simetria do desenho Desempenho Fácil manutenção

15. Modelo em estrela Desvantagens Sem suporte as hierarquias de atributos Grande dimensão.

16. Esquema Floco de Neve Normalização das tabelas dimensionais Desvantagens Efeito negativo na saída de dados e interpretação das tabelas difíceis de compreender e analisar.

17. Tabelas de Factos Dados altamente redundantes, bom desempenho Utilizadas para medir o funcionamento e processos de um projecto Atributos e chaves estrangeiras que permitem a ligação das tabelas de dimensão as tabelas de facto. Registo de Eventos Registo de um Acontecimento.

18. Tabelas de Factos - Tipos Aditivos São usados em todas as dimensões do esquema em estrela Semi-Aditivos São usados só em algumas ou só numa dimensão Não-Aditivos Não se relacionam com outras dimensões

19. Tabelas de Dimensão Contêm a descrição de um projecto (OOP) Propriedades e métodos de um objecto Possuem múltiplas colunas ou atributos Cada dimensão é definida pela sua chave primaria

20. Exemplo Organização comercial Factos – vendas. Dimensões Produto Loja Tempo

21. Exemplo (cont.) Esquema em Estrela Esquema Floco de Neve

22. Conclusão Com a realização deste trabalho podemos compreender o funcionamento dos vários sistemas de Gestão de Base Dados em especial o data Warehousing e a sua importância nos negócios e sua evolução da sociedade.