Questões de Banco de Dados para Concurso - Página 41

Q3939104

Ano: 2026 Banca: IV - UFG Órgão: Câmara de Goiânia - GO Prova: IV - UFG - 2026 - Câmara de Goiânia - GO - Analista de Sistemas |

Q3939104 Banco de Dados

O protocolo de bloqueio em duas fases (Two-Phase Locking ou 2PL) é um dos mecanismos mais usados para garantir serializabilidade de transações em sistemas gerenciadores de bancos de dados (SGBDs) relacionais. Uma característica essencial do protocolo 2PL é que ele

A

permite que bloqueios sejam adquiridos e liberados em qualquer ordem, desde que não haja conflito direto ou transitivo entre as transações concorrentes.

B

assegura a ausência de deadlocks entre transações, pois impede que duas transações adquiram bloqueios em ordem inversa.

C

elimina a necessidade de verificação de conflitos em bloqueios, utilizando o conceito carimbos de tempo (timestamps) para realizar o controle de concorrência entre transações que solicitam o bloqueio do mesmo item de dado.

D

exige que uma transação passe por uma fase de crescimento, na qual pode adquirir bloqueios, e uma fase de encolhimento, na qual pode liberá-los, sendo proibido adquirir novos bloqueios após começar a liberar.

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Q3939103

Ano: 2026 Banca: IV - UFG Órgão: Câmara de Goiânia - GO Prova: IV - UFG - 2026 - Câmara de Goiânia - GO - Analista de Sistemas |

Q3939103 Banco de Dados

As propriedades ACID (Atomicidade, Consistência, Isolamento, Durabilidade) garantem que transações em um Sistema Gerenciador de Bancos de Dados (SGBD) sejam executadas de forma confiável. Considere duas transações, T1 e T2, executando concorrentemente em um SGBD. T1 lê um valor parcialmente atualizado por T2, que ainda não fez commit, mas o banco de dados permanece íntegro após ambas as transações finalizarem todas as suas operações e fazerem commit com resultados gravados em disco. Qual propriedade ACID é violada nesse cenário de execução de transações?

A

Atomicidade.

B

Consistência.

C

Isolamento.

D

Durabilidade.

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Q3937661

Ano: 2026 Banca: FEPESE Órgão: CIDASC Prova: FEPESE - 2026 - CIDASC - Analista de Tecnologia da Informação e Comunicação (Sistemas e Negócios) |

Q3937661 Banco de Dados

A linguagem SQL (Structured Query Language) é o padrão para interagir com sistemas de gerenciamento de bancos de dados relacionais.

Qual dos comandos a seguir pertence à categoria DML (Data Manipulation Language)?

A

DROP VIEW

B

ALTER TABLE

C

GRANT SELECT

D

CREATE TABLE

E

INSERT INTO

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Q3935291

Ano: 2026 Banca: FEPESE Órgão: CIDASC Prova: FEPESE - 2026 - CIDASC - Técnico de Suporte de Informática |

Q3935291 Banco de Dados

Em um banco de dados relacional, existe a tabela FUNCIONARIO com a seguinte estrutura: ID_FUNCIONARIO, NOME, CARGO, ATIVO (valores ‘S’ ou ‘N’) e SALARIO. Deseja-se realizar uma consulta que retorne apenas o nome e o cargo dos funcionários que estão ativos, apresentando o resultado em ordem alfabética pelo nome.

Assinale a alternativa que indica corretamente o comando que atende a esses requisitos.

A

SELECT * FROM FUNCIONARIO WHERE ATIVO = ‘S’ ORDER BY CARGO;

B

SELECT NOME, CARGO, SALARIO FROM FUNCIONARIO WHERE ATIVO = ‘N’ ORDER BY NOME;

C

SELECT NOME, CARGO FROM FUNCIONARIO WHERE ATIVO = ‘S’ ORDER BY NOME;

D

SELECT NOME, CARGO FROM FUNCIONARIO ORDER BY ATIVO;

E

SELECT NOME, CARGO FROM FUNCIONARIO GROUP BY NOME, CARGO HAVING ATIVO = ‘S’;

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Q3935289

Ano: 2026 Banca: FEPESE Órgão: CIDASC Prova: FEPESE - 2026 - CIDASC - Técnico de Suporte de Informática |

Q3935289 Banco de Dados

Em um banco de dados relacional, há uma tabela chamada Servidor, que armazena dados funcionais (matrícula, CPF, nome, cargo, etc.). Para garantir a integridade da entidade e facilitar a interconexão entre tabelas, define-se um campo como Chave Primária (Primary Key).

Assinale a alternativa que descreve corretamente esse conceito.

A

Define-se como qualquer atributo de tipo numérico ou textual que, por convenção do sistema, é utilizado para acelerar buscas e consultas simples, podendo admitir valores duplicados desde que pertençam a categorias diferentes.

B

Representa o primeiro campo declarado obrigatoriamente na estrutura física da tabela, sendo preenchido pelo sistema de forma sequencial automática, o que impede tecnicamente a exclusão de registros após a sua criação inicial no banco.

C

Trata-se de um campo destinado exclusivamente ao armazenamento de dados sensíveis ou criptografados, como senhas e níveis de acesso, visando garantir a segurança da informação e a auditoria dos registros do banco de dados.

D

Consiste em um campo (ou conjunto de campos) cujos valores devem ser obrigatoriamente únicos e não nulos para cada registro, permitindo a identificação exclusiva de cada linha e servindo de referência para chaves estrangeiras em outras tabelas.

E

É um identificador opcional que admite valores nulos (null), desde que a tabela não possua relacionamentos ativos com outras entidades do banco de dados no momento da inserção do registro.

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Q3932861

Ano: 2026 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: Câmara dos Deputados Prova: CESPE / CEBRASPE - 2026 - Câmara dos Deputados - Técnico Legislativo - Especialidade: Assistente Legislativo e Administrativo - Código: CD-AL- 026 |

Q3932861 Banco de Dados

No que se refere aos processos de ETL (extract, transform, load) e a técnicas de pré-processamento de dados para classificação e visualização de dados, julgue o próximo item.

Em um gráfico de dispersão, se os valores do eixo vertical diminuírem à medida que os valores do eixo horizontal aumentarem, a direção será considerada positiva.

Certo

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Q3932860

Ano: 2026 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: Câmara dos Deputados Prova: CESPE / CEBRASPE - 2026 - Câmara dos Deputados - Técnico Legislativo - Especialidade: Assistente Legislativo e Administrativo - Código: CD-AL- 026 |

Q3932860 Banco de Dados

No que se refere aos processos de ETL (extract, transform, load) e a técnicas de pré-processamento de dados para classificação e visualização de dados, julgue o próximo item.

Em ETL, a transformação de uma linha que contém colunas com múltiplas ocorrências em uma linha para cada instância dos dados com múltiplas ocorrências é um exemplo de normalização de dados da etapa transform.

Certo

Errado

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Q3932417

Ano: 2026 Banca: Quadrix Órgão: CRF-PR Prova: Quadrix - 2026 - CRF-PR - Analista de Sistemas |

Q3932417 Banco de Dados

Texto associado

O Conselho Regional de Farmácia do Estado do Paraná (CRF‑PR) mantém um sistema corporativo que armazena dados cadastrais de profissionais, registros de empresas farmacêuticas, processos administrativos, multas e informações financeiras. O ambiente utilizou PostgreSQL em servidores Linux, com exigência de alta disponibilidade, controle de acesso com base em papéis, auditoria de operações sensíveis, rotinas de backup automatizadas e otimização de desempenho para relatórios estatísticos enviados ao Conselho Federal. A equipe de TI precisou garantir a continuidade dos serviços, conformidade com normas de proteção de dados e integridade das informações institucionais.

Com base nessa situação hipotética, julgue os itens a seguir.

O comando psql ‑U crf_admin ‑d crf_db < backup_crf.sql permite restaurar um backup lógico específico para um banco de dados já existente no PostgreSQL.

Certo

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Q3932416

Ano: 2026 Banca: Quadrix Órgão: CRF-PR Prova: Quadrix - 2026 - CRF-PR - Analista de Sistemas |

Q3932416 Banco de Dados

Texto associado

O Conselho Regional de Farmácia do Estado do Paraná (CRF‑PR) mantém um sistema corporativo que armazena dados cadastrais de profissionais, registros de empresas farmacêuticas, processos administrativos, multas e informações financeiras. O ambiente utilizou PostgreSQL em servidores Linux, com exigência de alta disponibilidade, controle de acesso com base em papéis, auditoria de operações sensíveis, rotinas de backup automatizadas e otimização de desempenho para relatórios estatísticos enviados ao Conselho Federal. A equipe de TI precisou garantir a continuidade dos serviços, conformidade com normas de proteção de dados e integridade das informações institucionais.

Com base nessa situação hipotética, julgue os itens a seguir.

Utiliza‑se o comando pg_dumpall ‑U postgres > backup_crf.sql para realizar um backup lógico completo (global) do banco do CRF, incluindo funções, permissões e estruturas.

Certo

Errado

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Q3927263

Ano: 2026 Banca: SELECON Órgão: UFRJ Prova: SELECON - 2026 - UFRJ - Técnico de Tecnologia da Informação - Sistemas |

Q3927263 Banco de Dados

Um analista de sistemas precisa fazer o mapeamento de um diagrama entidade-relacionamento (DER) para o modelo relacional de dados. Nesse caso, a identificação de uma entidade nesse DER é mapeada, para o Modelo Relacional, como um(a):

A

campo

B

coluna

C

relação

D

método

E

propriedade

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Q3927258

Ano: 2026 Banca: SELECON Órgão: UFRJ Prova: SELECON - 2026 - UFRJ - Técnico de Tecnologia da Informação - Sistemas |

Q3927258 Banco de Dados

Durante a instalação e configuração de um banco de dados PostgreSQL em um servidor Linux, um administrador de banco de dados precisou configurar o arquivo que trata da autenticação dos clientes. Esse arquivo é um arquivo de configuração, armazenado no diretório de dados do cluster do banco de dados e que contém as determinações de quem pode se conectar, de onde, a qual banco de dados e a partir de qual método de autenticação. O arquivo tem o nome padrão de:

A

loader.conf

B

pg_hba.conf

C

pg_ident.conf

D

pg_reload.conf

E

postgresql.conf

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Q3927255

Ano: 2026 Banca: SELECON Órgão: UFRJ Prova: SELECON - 2026 - UFRJ - Técnico de Tecnologia da Informação - Sistemas |

Q3927255 Banco de Dados

Ao criar um novo banco de dados (BD), um administrador de banco de dados (DBA) precisou implementar o comportamento desse BD, centralizando a lógica de negócios no servidor de BD. Uma forma de realizar esse processo se dá através do uso de:

A

drop tables

B

foreign keys

C

primary keys

D

network schema

E

stored procedures

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Q3926899

Ano: 2026 Banca: FCC Órgão: SEFAZ-SP Prova: FCC - 2026 - SEFAZ-SP - Auditor Fiscal da Receita Estadual - AFRE - Tecnologia da Informação e Comunicação - Conhecimentos Especificos (P3) |

Q3926899 Banco de Dados

Uma equipe de auditoria possui uma tabela de NF-e com mais de 1 bilhão de registros em um pyspark.sgl.DataFrame chamado df. A auditora deseja inspecionar apenas 1.000 registros localmente em seu notebook, usando funcionalidades avangadas de pandas para buscar inconsisténcias. Nesse cenário, a abordagem em PySpark mais apropriada para gerar esses registros em um pandas. DataFrame, minimizando o risco de estouro de memória no ambiente local é:

A

pdf = df.toPandas ()

pdf_sample = pdf.sample (n=1000, random_state=42)

B

sample df = df.sample(False, 0.001, seed=42)

pdf_sample = sample_df.toPandas()

C

pdf_sample = df.limit (1000).toPandas ()

D

rows = df.collect()

pdf_sample = pd.DataFrame (rows[:1000])

E

pdf_sample = spark.createDataFrame (df.head (1000)).toPandas ()

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Q3926897

Ano: 2026 Banca: FCC Órgão: SEFAZ-SP Prova: FCC - 2026 - SEFAZ-SP - Auditor Fiscal da Receita Estadual - AFRE - Tecnologia da Informação e Comunicação - Conhecimentos Especificos (P3) |

Q3926897 Banco de Dados

Uma base tributaria de uma SEFAZ é analisada por meio de um cubo OLAP de arrecadação de ISS, com as seguintes dimensões: Ano, Município, Atividade econômica, Regime tributário e Contribuinte. Em uma reunido, um analista parte de uma visão agregada da arrecadação anual por município, em seguida, navega para uma visão mensal e depois para uma visão por contribuinte dentro de um município especifico, mantendo as demais dimensões fixas. Do ponto de vista conceitual em OLAP, essa sequência de operações é um exemplo de

A

Roll-up sobre a dimensão Município, detalhando contribuinte em um município, ano e mês específicos.

B

Slice na dimensão Regime tributário, fixando um único valor dessa dimensão.

C

Drill-down nas hierarquias das dimensões Tempo e Contribuinte, detalhando de ano para mês e depois para contribuinte em um município especifico.

D

Dice nas dimensões Município e Atividade econômica, selecionando subconjuntos específicos em cada uma.

E

Pivot entre as dimensões Ano e Município, apenas alterando linhas e colunas do relatório em um município especifico.

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Q3926895

Ano: 2026 Banca: FCC Órgão: SEFAZ-SP Prova: FCC - 2026 - SEFAZ-SP - Auditor Fiscal da Receita Estadual - AFRE - Tecnologia da Informação e Comunicação - Conhecimentos Especificos (P3) |

Q3926895 Banco de Dados

Uma base tributaria de uma SEFAZ possui duas tabelas:
contribuinte (id, cpf_cnpj, nome, situacao) debitos (id, contribuinte_id, valor, tipo_tributo, data_vencimento)
A equipe de Banco de Dados deseja listar contribuintes ativos, exibindo o nome e o valor total de débitos vencidos, considerando apenas tributos do tipo IPTU (isto €, data vencimento anterior à data atual). Considerando consultas escritas em um SGBD em que não ha mais de um contribuinte com o mesmo nome na base de dados e em que CURRENT_DATE retorna a data atual, a consulta SQL que atende ao requisito é:

A

SELECT c.nome, SUM(d.valor) FROM contribuinte c JOIN debitos d ON c.id = d.id WHERE c.situacao = 'ATIVO' AND d.tipo_tributo = 'IPTU' AND d.data_vencimento < CURRENT DATE GROUP BY c.nome;

B

SELECT nome, SUM(valor) FROM contribuinte c LEFT JOIN debitos d ON c.id = d.contribuinte_id WHERE situacao = 'ATIVO' GROUP BY nome HAVING tipo_tributo = 'IPTU';

C

SELECT c.nome, SUM(d.valor) AS total_debitos FROM contribuinte c JOIN debitos d ON c.id = d.contribuinte_id WHERE c.situacao = 'ATIVO' AND d.tipo_tributo = 'IPTU' AND d.data_vencimento < CURRENT DATE GROUP BY c.nome;

D

SELECT c.nome, valor FROM contribuinte c JOIN debitos d ON c.id = d.contribuinte_id WHERE c.situacao = 'ATIVO' AND d.data_vencimento < CURRENT DATE;

E

SELECT c.nome, SUM(d.valor) FROM contribuinte c WHERE c.situacac = 'ATIVO' AND d.tipo_tributo = 'IPTU' GROUP BY c.nome;

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Q3926893

Ano: 2026 Banca: FCC Órgão: SEFAZ-SP Prova: FCC - 2026 - SEFAZ-SP - Auditor Fiscal da Receita Estadual - AFRE - Tecnologia da Informação e Comunicação - Conhecimentos Especificos (P3) |

Q3926893 Banco de Dados

Uma Secretaria da Fazenda projeta um Data Lake para suportar fiscalização eletrônica, com ingestão diária de notas fiscais eletrônicas, conhecimentos eletrônicos de transporte de cargas, registros fiscais digitais entregues ao fisco, declarações do SIMPLES Nacional e recolhimentos. A equipe adota uma arquitetura em zonas (raw/bronze, refined/silver, curated/gold), com processos de ELT. Para o uso por auditores fiscais e cientistas de dados, a descrição mais adequada é que a zona raw/bronze

A

recebe apenas dados já deduplicados; a refined/silver armazena somente dados de terceiros; e a curated/gold contém exclusivamente dados operacionais de sistemas OLTP otimizadas para Bl e análises avançadas.

B

contém apenas dados agregados histéricos; a refined/silver guarda somente dados em tempo real; e a curated/gold armazena principalmente logs de auditoria de acesso.

C

é usada apenas para dados não estruturados; a refined/silver apenas para dados estruturados; e a curated/gold apenas para dados semiestruturados.

D

é onde os auditores executam as consultas finais; a refined/silver é usada somente por times de infraestrutura; e a curated/gold funciona basicamente como área de backup de longo prazo.

E

armazena dados brutos conforme recebidos; a refined/silver aplica padronizacao, enriquecimento e regras básicas de qualidade; a curated/gold disponibiliza modelos dimensionais ou views otimizadas para Bl e análises avançadas.

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Q3922971

Ano: 2026 Banca: Instituto Access Órgão: CRM-PA Prova: Instituto Access - 2026 - CRM-PA - Analista de Tecnologia da Informação |

Q3922971 Banco de Dados

No âmbito dos Sistemas de Gerenciamento de Banco de Dados (SGBD) relacionais, a correta configuração dos níveis de isolamento é vital para garantir a consistência dos dados em ambientes de alta concorrência. Sobre o comportamento das transações e as anomalias que podem ocorrer durante o processamento simultâneo, assinale a alternativa correta.

A

O nível de isolamento serializável é considerado o mais restritivo por garantir que o resultado da execução simultânea de transações seja idêntico ao de uma execução sequencial, prevenindo leituras sujas, não repetíveis e fantasmas.

B

A normalização de dados até a Terceira Forma Normal (3FN) visa primordialmente elevar a performance de leitura em sistemas de processamento analítico, eliminando a necessidade de junções complexas entre as tabelas do modelo relacional.

C

O mecanismo de trava compartilhada (Shared Lock) é aplicado pelo gerenciador para impedir que outros processos realizem a leitura de um registro específico enquanto uma transação de atualização de dados está em curso no sistema.

D

O uso de índices do tipo Árvore Balanceada (B-Tree) em colunas com cardinalidade reduzida constitui a estratégia técnica mais eficiente para buscas globais, superando o desempenho dos índices do tipo Mapa de Bits (Bitmap) em bancos analíticos.

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Q3922705

Ano: 2026 Banca: Instituto Access Órgão: CRM-PA Prova: Instituto Access - 2026 - CRM-PA - Assistente de Tecnologia da Informação |

Q3922705 Banco de Dados

Um Assistente de Tecnologia da Informação de uma secretaria de saúde utiliza o Microsoft Access para gerenciar um banco de dados de registros de pacientes. Ele precisa criar uma consulta complexa para extrair uma lista de todos os pacientes do sexo masculino, com mais de 60 anos, que foram diagnosticados com uma condição específica. A consulta deve ser escrita diretamente na visão SQL do Access.
Analise as seguintes proposições sobre a construção da consulta SQL no Microsoft Access:

I.A cláusula SELECT é usada para especificar as colunas (campos) que devem ser retornadas na consulta (por exemplo, SELECT Nome, DataNascimento).

II.A cláusula FROM especifica a tabela da qual os dados serão recuperados (por exemplo, FROM Pacientes).

III.A cláusula WHERE é usada para filtrar os registros com base em múltiplas condições, que podem ser combinadas com os operadores AND e OR. Para calcular a idade, pode-se usar uma função como DateDiff('yyyy', [DataNascimento], Date()) > 60.

Está correto o que se afirma em:

A

I, apenas.

B

II e III, apenas.

C

I e II, apenas.

D

I, II e III.

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Q3922599

Ano: 2026 Banca: FCPC Órgão: UFCA Prova: FCPC - 2026 - UFCA - Analista de Tecnologia da Informação / Área: Arquitetura e Desenvolvimento de Sistemas – Back-End |

Q3922599 Banco de Dados

Um analista precisa listar o nome de todos os clientes, independentemente de possuírem pedidos associados, e os identificadores dos pedidos cujo status seja 'APROVADO'. Para clientes que não possuam pedidos com esse status, o identificador do pedido deve ser exibido como NULL.
Considere que as tabelas apresentadas estão corretamente modeladas em um banco de dados relacional PostgreSQL, com integridade referencial garantida por meio de chaves primárias e estrangeiras, sendo pedidos.cliente_id uma chave estrangeira que referencia clientes.id.

clientes
id nome 1 Ana Silva 2 Bruno Costa 3 Carla Lima 4 Daniel Souza 5 Elisa Rocha
pedidos
id cliente_id status 1 1 APROVADO 2 2 PENDENTE 3 3 APROVADO 4 3 CANCELADO

Assinale a consulta SQL que atende corretamente a todos os requisitos.

A

SELECT c.nome, p.id FROM clientes c LEFT JOIN pedidos p ON c.id = p.cliente_id WHERE p.status = 'APROVADO' OR p.id IS NULL;

B

SELECT c.nome, p.id FROM clientes c LEFT JOIN pedidos p ON c.id = p.cliente_id AND p.status = 'APROVADO';

C

SELECT c.nome, p.id FROM clientes c INNER JOIN pedidos p ON c.id = p.cliente_id WHERE p.status = 'APROVADO';

D

SELECT c.nome, p.id FROM clientes c LEFT JOIN pedidos p ON c.id = p.cliente_id HAVING p.status = 'APROVADO';

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Q3922581

Ano: 2026 Banca: FCPC Órgão: UFCA Prova: FCPC - 2026 - UFCA - Analista de Tecnologia da Informação / Área: Arquitetura e Desenvolvimento de Sistemas – Back-End |

Q3922581 Banco de Dados

O MongoDB é um banco de dados NoSQL amplamente utilizado em sistemas distribuídos, oferecendo mecanismos próprios para escalabilidade e alta disponibilidade. Sobre MongoDB, assinale a alternativa correta.

A

A escalabilidade horizontal é fornecida pelos Replica Sets, que dividem automaticamente os dados entre os nós.

B

O Sharding permite distribuição horizontal de dados, enquanto Replica Sets garantem redundância e tolerância a falhas.

C

Em um Replica Set, os nós secundários são incapazes de assumir a função de nó primário em caso de falha, servindo apenas para backup offline.

D

Para agregações complexas e junções entre coleções, o MongoDB exige obrigatoriamente MapReduce, pois o Aggregation Pipeline é limitado.

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Questões de Concurso Sobre banco de dados

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