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:

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