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Banco de Dados SQL

SQL é uma linguagem de banco de dados abrangente: tem instruções para definição de dados, consultas e atualizações.  Sobre a SQL, assinale a alternativa incorreta.

A: No comando INSERT, os valores devem ser listados na mesma ordem em que os atributos correspondentes foram especificados no comando CREATE TABLE.
B: O comando CREATE TABLE é usado para especificar uma nova relação, dando-lhe um nome e especificando seus atributos e restrições iniciais.
C: O comando UPDATE é usado para excluir uma ou mais tuplas de uma relação.
D: A forma básica do comando SELECT, às vezes chamada de mapeamento ou bloco select-from-where, é composta pelas três cláusulas: SELECT, FROM e WHERE.
Banco de Dados R-3

No contexto de banco de dados, a operação Inserir requer uma lista de valores de atributo para que uma nova tupla t possa ser inserida em uma relação R.        Dada a relação FUNCIONARIO, representada na figura a seguir, cuja chave primária é dada pelo atributo Cpf e a chave estrangeira é dada por Cpf_supervisor.                  Considerando que a relação ainda não tem tuplas associadas, analise a operação a seguir.        Inserir <‘Clarice’, ‘P’, ‘Lispector’, NULL, ‘10-12-1920’, ‘Rua das Estrelas, 77, Rio de Janeiro, RJ’, F, 28.000, NULL, 4> em FUNCIONARIO.        Assinale a alternativa correta.  

A: Essa inserção viola a restrição de integridade de entidade (NULL para a chave primária Cpf), de modo que é rejeitada.
B: Essa inserção satisfaz a todas as restrições, de modo que é aceitável.
C: Essa inserção viola a restrição de chave porque outra tupla com o mesmo valor de Cpf já existe na relação FUNCIONARIO, e, portanto, é rejeitada.
D: Essa inserção viola a restrição de integridade de referencial (NULL para a chave primária Cpf), de modo que é rejeitada.
Banco de Dados Conceitos Básicos em Banco de Dados

Analise as afirmativas a seguir, relativas a um sistema gerenciador de banco de dados (SGBD).  I. O SGBD é um sistema de software de uso geral que facilita o processo de definição, construção, manipulação e compartilhamento de bancos de dados entre diversos usuários e aplicações.  II. Um SGBD multiusuário precisa incluir um software de controle de concorrência, para garantir que, quando vários usuários tentam atualizar o mesmo dado, isso ocorra de uma maneira controlada.  III. Um SGBD oferece aos usuários uma representação conceitual de dados, informalmente conhecida como abstração de dados.  Estão corretas as afirmativas

A: I e II, apenas.
B: I e III, apenas.
C: II e III, apenas.
D: I, II e III.
Banco de Dados SQL Server

No âmbito da operação do SQL Server 2019, assinale a principal função da instrução bulk insert.

A: Importar dados para tabelas de modo rápido.
B: Personalizar o tratamento do log do banco de dados para operações em bloco.
C: Otimizar os índices em instalações com uma forte demanda de alterações (insert, update, delete) em certas tabelas.
D: Gerenciamento do conjunto das permissões de acesso aos recursos de bancos de dados conferidas aos seus usuários.
Banco de Dados Oracle

No contexto do gerenciamento de tablespaces no Oracle 19, considere as seguintes afirmativas.  I. Tablespaces podem operar no modo read-only. II. Não é possível renomear uma tablespace. III. É possível colocar uma tablespace off-line, tornando-a temporariamente indisponível, mantendo a operação do banco de dados normal.  Está correto o que se afirma em

A: I, apenas.
B: II, apenas.
C: III, apenas.
D: I e III, apenas.
Banco de Dados SGBD - Sistema de Gerenciamento de Banco de Dados , PostgreSQL

No processo de instalação e/ou configuração do Sistema de Gerenciamento de Banco de Dados (SGBD) PostgreSQL, o comando “initdb” é responsável por criar 

A: um novo banco de dados no PostgreSQL.
B: uma cópia de segurança de um banco de dados no PostgreSQL.
C: um usuário administrador no PostgreSQL.
D: um cluster de banco de dados no PostgreSQL.
Banco de Dados ETL (Extract Transform Load)

Maria está construindo um sistema de aprendizado de máquina que utiliza a informação sobre a segmentação de clientes que está armazenada no CRM da empresa. Porém, a segmentação que ela extrai do CRM possui os valores "bronze", "prata" e "ouro", que seu sistema não entende.  Para isso, Maria quer implementar um processo de ETL que recodifica a segmentação para os valores "0", "1" e "2" representando, respectivamente, "bronze", "prata" e "ouro" antes de carregar os dados em seu sistema.  O tipo de transformação que Maria deve empregar em seu processo ETL é 

A: deduplication.
B: filtering.
C: join.
D: mapping.
E: sorting.
Banco de Dados Data Mining

O Coeficiente Silhouette é utilizado na análise de agrupamentos, principalmente para examinar

A: a separação e a coesão dos agrupamentos.
B: a preservação de pequenos agrupamentos.
C: a completude e a interseção dos agrupamentos.
D: a heterogeneidade dos agrupamentos.
E: a forma convexa dos agrupamentos.
Banco de Dados Banco de Dados Relacionais

Uma transação ACID em banco de dados relacionais é uma sequência de operações que satisfaz às propriedades

A: atomicidade, consistência, isolamento e durabilidade.
B: atomicidade, consistência, integridade e distributividade.
C: atomicidade, confidencialidade, isolamento e durabilidade.
D: autenticidade, consistência, integridade e distributividade.
E: autenticidade, confidencialidade, integridade e durabilidade.
Banco de Dados DW - Data Warehouse

As empresas contam com vários sistemas e tecnologias de armazenamento para suas iniciativas de business intelligence (BI). Tanto o Data Warehouse como o Data Marts são repositórios repositório de dados pré-processados para análise e BI. Em relação ao Data Warehouse, o Data Marts apresenta a seguinte característica: 

A: tem mais fontes de dados.
B: tende a ser maior em tamanho.
C: contém dados mais completos e detalhados.
D: armazenam dados de várias unidades de negócios.
E: atende às necessidades de uma unidade de negócios específica.
Banco de Dados SQL

A linguagem SQL para bancos de dados é constituída das sublinguagens “Data Manipulation Language – DML”, “Data Definition Language – DDL” e “Data Control Language – DCL”. Fazem parte da DCL os seguintes comandos:

A: DROP e DELETE.
B: DELETE e REVOKE.
C: REVOKE e GRANT.
D: GRANT e SELECT.
E: SELECT e DROP.
Banco de Dados Catálogo de um banco de dados

A arquitetura ANSI/SPARC para um projeto de banco de dados inclui três esquemas, que têm por objetivo separar as aplicações de usuários da base de dados física. Nesta arquitetura, esquemas podem ser definidos em três níveis, caracterizados a seguir:  I. Este nível possui um esquema que descreve a estrutura de armazenamento físico da base de dados, e usa um modelo de dados físico além de descrever todos os detalhes de armazenamento de dados e caminhos de acesso à base de dados. II. Este nível possui um esquema que descreve a estrutura de toda a base de dados, mas omite detalhes da estrutura de armazenamento físico e se concentra na descrição de entidades, tipos de dados, relacionamentos e restrições. III. Este nível possui esquemas que representam as visões de usuários, sendo que cada visão descreve, tipicamente, a parte da base de dados que um particular grupo de usuários está interessado e esconde o resto da base de dados do mesmo.  Os níveis caracterizados em I, II e III são denominados, respectivamente,

A: interno, conceitual e externo.
B: interno, externo e conceitual.
C: conceitual, interno e externo.
D: externo, conceitual e interno.
E: externo, interno e conceitual.
Banco de Dados DataMart

Uma característica importante dos Data Marts (DM) é que eles

A: são sempre implementados como parte do data warehouse central da empresa.
B: são usados principalmente para suportar transações em tempo real de uma empresa.
C: são projetados para atender às necessidades de dados específicas de um grupo ou de um departamento dentro da empresa.
D: são uma alternativa ao data warehouse, e, assim, a empresa deve implantar em seu ambiente computacional apenas um dos dois.
E: garantem o armazenamento de todos os dados de uma empresa.
Banco de Dados Banco de Dados Multidimensionais

Em um banco de dados multidimensional, frequentemente modelado como um cubo de dados, as dimensões são diferentes perspectivas sob as quais os dados podem ser analisados, e os fatos são os dados mais importantes que são analisados ou consultados em relação a essas dimensões. Considere um esquema multidimensional que envolve automóveis, os fabricantes e as revendedoras de carros, com as tabelas Dimensão apresentadas a seguir:  1. Dim_Automóvel: o Modelo_ID (identificador único para cada modelo de carro) o Nome_Modelo (por exemplo: Corolla, Civic, Tucson) o Tipo (por exemplo: Sedan, SUV, Coupe) o Ano_Lançamento  2. Dim_Fabricante: o Fabricante_ID (identificador único para cada fabricante) o Nome_Fabricante (por exemplo: Toyota, Honda, Ford) o País_Origem (por exemplo: Japão, EUA, Alemanha)  3. Dim_Revendedora: o Revendedora_ID (identificador único para cada revendedora) o Nome_Revendedora o Localização (cidade e estado) o Tipo_Revenda (por exemplo: autorizada, independente)  A tabela Vendas, que representa fatos, contém as seguintes colunas:  • Modelo_ID (chave estrangeira para Dim_Automóvel) • Fabricante_ID (chave estrangeira para Dim_Fabricante) • Revendedora_ID (chave estrangeira para Dim_Revendedora) • Quantidade_Vendida • Receita_Total (o total em vendas para essa tripla: modelo, fabricante e revendedora) • Data_Venda  Qual das seguintes expressões, na linguagem de consultas SQL, retorna a receita total de vendas de carros do tipo SUV em 2023, agrupada por fabricante, na cidade de São Paulo?

A: SELECT f.Nome_Fabricante, SUM(v.Receita_Total) AS Receita_Total FROM Tbl_Vendas v JOIN Dim_Automóvel a ON v.Modelo_ID = a.Modelo_ID WHERE a.Tipo = 'SUV'AND r.Localização = 'São Paulo' AND a.Ano_Lançamento = 2023 GROUP BY f.Nome_Fabricante;
B: LEFT JOIN Dim_Automóvel a ON v.Modelo_ID = a.Modelo_ID JOIN Dim_Fabricante f ON v.Fabricante_ID = f.Fabricante_ID
C: JOIN Dim_Revendedora r ON v.Revendedora_ID = r.Revendedora_ID
D: SELECT r.Localização, SUM(v.Receita_Total) AS Receita_Total GROUP BY r.Localização;
E: SELECT f.Nome_Fabricante, COUNT(v.Receita_Total) AS Receita_Total
Banco de Dados ETL (Extract Transform Load)

Em um processo de ETL (Extração, Transformação e Carga), a primeira fase, de Extração (E), refere-se à  

A: etapa de manipulação e de ajuste dos dados, visando adequá-los ao esquema do sistema ou ao data warehouse de destino.
B: etapa de validação dos dados presentes em um ambiente de data warehouse.
C: ingestão dos dados a serem processados no repositório conhecido por data warehouse.
D: otimização para melhorar o desempenho de acesso aos dados que serão inseridos em um data warehouse.
E: coleta de dados de múltiplas fontes, adaptando-os para futura integração em um data warehouse.
Banco de Dados OLAP (On-line Analytical Processing)

Ferramentas OLAP fornecem apoio computacional ao processamento analítico, para tomada de decisão em uma arquitetura de BI. Tal apoio ocorre por meio da implementação de operadores específicos.  Entre os principais tipos de operadores específicos de OLAP em data warehouses, incluem-se operadores de

A: álgebra relacional
B: cálculo relacional
C: upload e de download
D: agregação, de drill-down e de roll-up
E: junção interna ou externa e de agrupamentos
Banco de Dados DW - Data Warehouse

Considerando-se a natureza e o propósito dos sistemas de gerenciamento de dados, um data warehouse (DW) é descrito como um(a)

A: ferramenta voltada primariamente para garantir a redundância de dados, assegurando cópias de segurança e recuperação em tempo real.
B: estrutura centralizada, projetada para consolidar, armazenar e facilitar a consulta de grandes volumes de dados históricos oriundos de múltiplas fontes.
C: infraestrutura destinada a armazenar dados mais recentes e válidos por períodos curtos de tempo, removendo informações mais antigas para garantir a otimização do espaço disponível.
D: ambiente otimizado para armazenar registros diários de operações sobre dados, priorizando transações e operações frequentes de atualização.
E: repositório projetado para garantir a integridade referencial, reduzindo a necessidade de redundância de dados.
Banco de Dados Data Mining

Um grupo de programadores, trabalhando com mineração de dados de uma grande empresa, construiu um algoritmo baseado em um dos modelos de algoritmos de mineração já existentes. No caso, o algoritmo construído é um que executa múltiplas passagens sobre o banco de dados de transações, sendo capaz de trabalhar com um número grande de atributos, e que obtém, como resultado, diversas alternativas combinatórias entre eles, utilizando-se de buscas sucessivas em toda a base de dados e alcançando um desempenho de execução satisfatório.  O modelo de algoritmo de mineração de dados descrito na situação apresentada é baseado em algoritmos 

A: Apriori
B: Baysianos
C: Backpropagation
D: C4.5
E: CN2
Banco de Dados Administração de banco de dados

No estabelecimento de uma técnica de mineração de dados de uma empresa, obteve-se um conjunto de estruturas que produzem fluxos de condição do tipo SE – ENTÃO. Nesses fluxos, é possível organizar as respostas, segundo critérios de categorização e de regressão, estabelecendo pontos de decisão relacionados entre si de forma hierárquica.  Nesse caso, qual foi a técnica de mineração aplicada? 

A: Redes neurais
B: Statical methods
C: Árvore de decisão
D: Accuracy percentage
E: Análise de sequência
Banco de Dados Banco de Dados

A normalização é um processo muito utilizado na organização de bancos de dados. A esse respeito, o objetivo principal da normalização das estruturas de dados em bancos de dados relacionais é

A: eliminar as duplicações de dados e garantir que cada informação seja armazenada em uma única tabela.
B: aumentar a redundância dos dados, garantindo que informações essenciais sejam armazenadas em várias tabelas.
C: reduzir a quantidade de dados armazenados no banco de dados, resultando em uma economia de espaço de armazenamento.
D: simplificar as consultas complexas e otimizar a recuperação de informações do banco de dados, resultando em um melhor desempenho.
E: criar uma representação visual da estrutura física dos dados no disco, facilitando o acesso direto e rápido às informações armazenadas.
Banco de Dados Modelagem de dados

A modelagem de dados é uma etapa importante e essencial em qualquer projeto de desenvolvimento ou de manutenção de software. Dentre as modelagens utilizadas em projetos de banco de dados, está a modelagem conceitual, que

A: descreve detalhes técnicos de implementação, como índices e partições de tabelas.
B: envolve a otimização de consultas e a escolha de índices apropriados para melhorar o desempenho.
C: prioriza o projeto da estrutura física das tabelas e dos relacionamentos no banco de dados.
D: é uma representação visual dos detalhes internos de armazenamento de dados em disco.
E: é independente do Sistema de Gerenciamento de Banco de Dados (SGBD), envolvendo a definição de entidades, de atributos e de relacionamentos.
Banco de Dados BI (Business Intelligence)

Em sistemas de Business Intelligence (BI), o OLAP (Processamento Analítico Online) é uma tecnologia que permite a análise multidimensional de dados, possibilitando insights valiosos para a tomada de decisões estratégicas. Sobre essa tecnologia, verifica-se que a operação de

A: “Slice” permite a visualização de um subconjunto de dados de um cubo OLAP, por meio da seleção de um ou mais membros de uma dimensão específica.
B: “Roll-Up” permite a criação de agregações de dados em níveis hierárquicos mais baixos.
C: “Pivot” permite a criação de novas dimensões com base nas existentes em um cubo OLAP.
D: “Drill-Through” permite a criação de agregações de dados em níveis hierárquicos mais altos.
E: “Drill-Down” permite mover-se de visualização de informações resumidas e agregadas para visualização de níveis mais detalhados.
Banco de Dados Big Data

A respeito do uso de Data Lakes como solução para o gerenciamento e análise de Big Data, constata-se que eles

A: convertem dados não estruturados em estruturados durante o processo de ingestão.
B: permitem o armazenamento de dados em formatos estruturados, semiestruturados e não estruturados, oferecendo flexibilidade na análise e no processamento de diferentes tipos de dados.
C: são geralmente implementados usando apenas sistemas de arquivos convencionais devido à sua eficiência em armazenar grandes volumes de dados.
D: são adequados apenas para armazenar grandes volumes de dados não estruturados.
E: são inadequados em soluções de Big Data por não suportarem alguns tipos de dados.
Banco de Dados SGBD - Sistema de Gerenciamento de Banco de Dados

Em um Sistema Gerenciador de Banco de Dados Relacional (SGBD-R), o otimizador de consultas é um componente que possui uma série de tarefas e de atividades cruciais para assegurar que as consultas sejam processadas de maneira eficiente. NÃO representa uma funcionalidade típica do otimizador de consultas 

A: escolher o plano de execução mais eficiente para uma consulta, a partir de vários planos possíveis.
B: escolher entre diferentes métodos de acesso a dados (por exemplo, varredura sequencial, uso de índice) para processar uma consulta.
C: utilizar estatísticas sobre os dados armazenados para avaliar a seletividade de diferentes predicados em uma consulta.
D: ser responsável por criar novas tabelas no banco de dados, com base nas consultas mais realizadas.
E: avaliar frequentemente diferentes estratégias de junção para decidir a ordem em que as relações são acessadas e combinadas.
Banco de Dados SGBD - Sistema de Gerenciamento de Banco de Dados

Em um Sistema de Gerenciamento de Banco de Dados (SGBD) relacional, um banco de metadados é um repositório especializado que armazena informações sobre os dados que estão armazenados no banco de dados propriamente dito. Em geral, os metadados ajudam os desenvolvedores, os administradores de banco de dados e outras partes interessadas a entender, a gerenciar e a trabalhar eficientemente com o banco de dados. Dentre as informações típicas que são encontradas nos metadados de um banco de dados relacional, está(ão)

A: a quantidade total de vendas realizadas, registrada pelas transações.
B: as senhas de usuários e suas permissões de sistema operacional.
C: o código-fonte dos aplicativos que acessam o banco de dados.
D: os backups dos dados armazenados nas tabelas.
E: os esquemas de tabelas, incluindo os tipos de dados e as restrições de colunas.
Banco de Dados Banco de Dados

Considere um banco de dados orientado a grafos que contém nós que representam Pessoas e nós que representam relacionamentos AMIGO_DE, ligando pessoas amigas entre si. Qual das consultas, em linguagem Cypher, retorna todos os amigos de uma pessoa chamada Alice?

A: MATCH (p:Pessoa)-[:AMIGO_DE]->(amigo) WHERE p.nome = 'Alice' RETURN amigo
B: MATCH (p:Pessoa)<-[:AMIGO_DE]-(amigo) WHERE p.nome = 'Alice' RETURN amigo
C: MATCH (p:Pessoa {nome: 'Alice'})-[:INIMIGO_DE]->(inimigo) RETURN inimigo
D: SELECT * FROM Pessoas WHERE nome = 'Alice'
E: FIND (p:Pessoa {nome: 'Alice'})-[:AMIGO_DE]->(amigo) RETURN amigo
Banco de Dados Banco de Dados Relacionais

Cada tipo de sistema de gerenciamento de banco de dados – relacional, orientado a documentos e orientado a grafos – possui características únicas que os tornam mais adequados para certos tipos de aplicações. A esse respeito, é uma característica típica dos bancos de dados orientados a documentos

A: utilizar a linguagem SQL para realização de consultas, sendo estruturados em relações matemáticas.
B: utilizar a estrutura de vértices e arestas para representar as entidades e os relacionamentos entre elas, permitindo uma navegação eficiente entre os nós relacionados.
C: ser otimizados para consultas que exploram as relações entre entidades, por meio de nós e arestas.
D: armazenar os dados no formato JSON ou BSON, permitindo que dados semiestruturados sejam armazenados e consultados de forma flexível.
E: enfatizar, prioritariamente, a normalização de dados, segregando dados relacionados em tabelas distintas interligadas através de chaves estrangeiras.
Banco de Dados Administração de banco de dados

Para melhorar o desempenho de um banco de dados, um Administrador de Banco de Dados (DBA) pode realizar uma série de ações. Uma ação que pode contribuir significativamente para a otimização do desempenho de um sistema de banco de dados relacionais é

A: executar todas as transações de maneira sequencial ou serial, pois é a única forma de garantir a correção da execução concorrente.
B: desnormalizar as tabelas envolvidas em operações de junção interna frequentes.
C: substituir todos os SELECT por SELECT DISTINCT, evitando repetições.
D: usar sempre a cláusula ORDER BY para ordenar os resultados exibidos.
E: fragmentar os índices existentes nas colunas mais acessadas.
Banco de Dados DER - Diagrama de Entidade e Relacionamento

A Figura a seguir exibe um diagrama E-R, que representa o modelo conceitual de um banco de dados.                    Esse modelo conceitual deu origem a um esquema relacional cujas tabelas, que representam o mapeamento das entidades R, S e T, são mostradas a seguir. A notação usada para descrevê-las representa suas respectivas chaves primárias, por meio de nomes de colunas sublinhados.     R (RX)  S (SX)  T (TX)     Qual tabela representa, adequadamente, a relação W, de modo a preservar as restrições existentes no diagrama E-R?  

A: W (RX, SX, TX, W1)
B: W (RX, SX, TX, W1)
C: W (RX, SX, TX, W1)
D: W (RX, SX, TX, W1)
E: W (RX, SX, TX, W1)
Banco de Dados SGBD - Sistema de Gerenciamento de Banco de Dados , SQL

A gerência de desempenho requer uma combinação de práticas proativas e reativas para evitar gargalos de desempenho, garantindo que o SGBD possa escalar efetivamente para acomodar o crescimento tanto na quantidade de dados como na quantidade de usuários. Um Administrador de Banco de Dados (DBA) experiente utiliza diversas ferramentas de monitoramento e atua efetivamente para manter o sistema de banco de dados operando da melhor maneira possível, com disponibilidade e eficiência. Uma das atividades que o DBA realiza é o tuning (sintonia fina), que envolve a criação e a manutenção de índices, visando otimizar o acesso aos dados. Dentre outras atividades do DBA estão a reescrita de consultas SQL e a desnormalização, que

A: eliminam a necessidade de outras formas de otimização de consultas.
B: são estratégias que sempre reduzem a necessidade de tuning de índices.
C: garantem que a integridade dos dados será mantida em todas as circunstâncias.
D: podem introduzir complexidade adicional ao sistema de banco de dados e precisam ser feitas com cautela.
E: não têm impacto nas operações de leitura ou de escrita no banco de dados.
Banco de Dados SGBD - Sistema de Gerenciamento de Banco de Dados

Em um Sistema Gerenciador de Banco de Dados (SGBD) relacional, a gerência de bloqueios é crucial para manter a consistência e a integridade dos dados durante o acesso concorrente por várias transações. Existem diversos níveis e tipos de bloqueio, e eles estão associados ao propósito do bloqueio. A respeito desses diversos níveis e tipos de bloqueio, constata-se que o 

A: bloqueio de linha impede o acesso a várias linhas de dados na tabela, e o bloqueio compartilhado impede leituras simultâneas.
B: bloqueio de linha impede o acesso a uma única linha de dados na tabela, e o bloqueio compartilhado permite que várias transações leiam dados simultaneamente.
C: bloqueio de tabela é utilizado para evitar leituras simultâneas de dados por várias transações, e o bloqueio compartilhado impede qualquer forma de leitura ou de escrita nos dados.
D: bloqueio de tabela é aplicado em uma única linha, e o bloqueio exclusivo permite que várias transações leiam dados simultaneamente, evitando, porém, que elas façam uma atualização.
E: bloqueio de página impede o acesso a uma única linha, e o bloqueio exclusivo permite leituras simultâneas por várias transações.