Questões de Banco de Dados para Concurso - Página 466

Q1094975

Ano: 2018 Banca: Quadrix Órgão: CRM-PR Prova: Quadrix - 2018 - CRM-PR - Programador de Tecnologia da Informação |

Q1094975 Banco de Dados

Julgue o item, relativos aos sistemas gerenciadores de banco de dados.

O Oracle EE (Enterprise Edition) é indicado para ambientes de computação com mais de quatro CPUs e não tem limite de memória.

Certo

Errado

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Q1094974

Ano: 2018 Banca: Quadrix Órgão: CRM-PR Prova: Quadrix - 2018 - CRM-PR - Programador de Tecnologia da Informação |

Q1094974 Banco de Dados

Julgue o item, relativo aos sistemas gerenciadores de banco de dados.

O Oracle é um sistema gerenciador de banco de dados relacional (RDBMS) que atualmente é comercializado em sua versão 2.3 (ano 2017).

Certo

Errado

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Q1092670

Ano: 2018 Banca: VUNESP Órgão: PauliPrev - SP Prova: VUNESP - 2018 - PauliPrev - SP - Técnico de Tecnologia da Informação |

Q1092670 Banco de Dados

No sistema gerenciador de bancos de dados MySQL (v. 5.7), há os tipos de dados inteiros, sobre os quais é correto afirmar que o tipo de dados

A

MEDIUMINT tem um valor máximo de 65.535, considerando o valor com sinal.

B

SMALLINT tem um valor máximo de 65.535, considerando o valor sem sinal.

C

BIGINT ocupa um espaço de armazenamento de 4 bytes para cada valor armazenado.

D

INT ocupa um espaço de armazenamento de 2 bytes para cada valor armazenado.

E

TINYINT tem um valor máximo de 32.767, considerando o valor com sinal.

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Q1092669

Ano: 2018 Banca: VUNESP Órgão: PauliPrev - SP Prova: VUNESP - 2018 - PauliPrev - SP - Técnico de Tecnologia da Informação |

Q1092669 Banco de Dados

Considere os seguintes comandos do sistema gerenciador de bancos de dados Oracle 12c: CEIL (27.7) e FLOOR (12.7)
Os resultados da execução de ambos os comandos são, respectivamente:

A

27 e 12.7

B

27.7 e 12.7

C

27.7 e 13

D

28 e 12

E

28 e 13

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Q1092668

Ano: 2018 Banca: VUNESP Órgão: PauliPrev - SP Prova: VUNESP - 2018 - PauliPrev - SP - Técnico de Tecnologia da Informação |

Q1092668 Banco de Dados

O sistema gerenciador de bancos de dados MS-Access 2010 possui um aplicativo denominado “Analisar desempenho”, que serve para a análise de tabelas e consultas, por exemplo. Considerando a configuração padrão do gerenciador, esse aplicativo pode ser acessado por meio da aba

A

Página Inicial.

B

Design.

C

Criar.

D

Ferramentas de Banco de Dados.

E

Dados Externos.

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Q1090455

Ano: 2018 Banca: CESGRANRIO Órgão: Transpetro Prova: CESGRANRIO - 2018 - Transpetro - Analista de Sistemas Júnior - SAP |

Q1090455 Banco de Dados

Seja o modelo dimensional de dados a seguir representado, onde a tabela “Venda” é a tabela de fatos, e as demais tabelas representam dimensões. Nesse esquema, os atributos das tabelas foram omitidos.
Imagem associada para resolução da questão

Imagem associada para resolução da questão

Nesse caso, qual o modelo multidimensional adotado?

A

Estrela, com a aplicação da 3ª forma normal em tabelas de dimensão de primeiro nível, eleitas por um critério de desempenho.

B

Estrela, com uma tabela de fatos central e tabelas de relacionamento ligadas a ela, mesmo que indiretamente.

C

Estrela, pela conjugação da dimensão “Tempo” com as demais dimensões, que a princípio deveriam ser modeladas em separado.

D

Floco de neve, especializando tabelas de dimensão por decomposição hierárquica.

E

Floco de neve, otimizando o desempenho do acesso aos dados pela decomposição de dimensões indexadas.

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Q1090454

Ano: 2018 Banca: CESGRANRIO Órgão: Transpetro Prova: CESGRANRIO - 2018 - Transpetro - Analista de Sistemas Júnior - SAP |

Q1090454 Banco de Dados

Um gestor acessa o servidor OLAP de sua organização, com o objetivo de analisar os resultados anuais de seu desempenho. Após realizar uma consulta, ele pôde observar, a cada ano, o rendimento médio de suas unidades de produção por região brasileira e por produto produzido. Todavia, julgou, em um determinado momento, que sua decisão precisava de um novo enfoque e mudou a estrutura da análise, observando o mesmo rendimento médio anual por produto e por estado da federação.
Quais as duas operações OLAP ele realizou?

A

drill across e dicing

B

pivoting e drill down

C

roll down e drill through

D

roll up e slicing

E

slicing e dicing

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Q1090453

Ano: 2018 Banca: CESGRANRIO Órgão: Transpetro Prova: CESGRANRIO - 2018 - Transpetro - Analista de Sistemas Júnior - SAP |

Q1090453 Banco de Dados

Os metadados têm fundamental importância na estrutura de data warehouses por propiciarem um uso mais eficiente daquele repositório de dados, já que

A

alteram as tabelas de referência, provenientes do processo de extração de dados.

B

balizam a política de recuperação lógica e física a ser adotada pelo administrador de dados.

C

permitem que o usuário direcione a análise, pelo conhecimento da estrutura dos dados.

D

propiciam a independência de dados, especificada pela arquitetura ANSI/SPARC.

E

viabilizam a segurança discricionária de acesso às tabelas de dimensões do repositório.

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Q1090452

Ano: 2018 Banca: CESGRANRIO Órgão: Transpetro Prova: CESGRANRIO - 2018 - Transpetro - Analista de Sistemas Júnior - SAP |

Q1090452 Banco de Dados

Na etapa de preparação de dados a serem submetidos ao processo de data mining, uma importante tarefa consiste no processo de normalização dos dados numéricos. Com isso, leva-se o conjunto de dados a uma mesma escala, evitando distorções na execução dos algoritmos de aprendizado de máquina utilizados na descoberta de conhecimento de dados e, com isso, afetando a análise dos resultados.
Seja então um atributo numérico A com n valores observados {v₁ , v₂ , ... , v_n }, média Imagem associada para resolução da questão

e desvio-padrão σ_A.
Nesse contexto, a técnica de normalização de dados que gera Imagem associada para resolução da questão

, dado um valor vi ϵ A , é a

A

binning

B

escala decimal

C

Min-max

D

penalização hiperbólica

E

z-score

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Q1090451

Ano: 2018 Banca: CESGRANRIO Órgão: Transpetro Prova: CESGRANRIO - 2018 - Transpetro - Analista de Sistemas Júnior - SAP |

Q1090451 Banco de Dados

Classificação é uma importante tarefa utilizada na etapa de mineração de dados, que tem como uma de suas características básicas

A

construir seus modelos de enquadramento, a partir de um conjunto de dados contínuos.

B

poder ser implementada por algoritmos estáveis e de significativa eficácia, tais como C4.5, classificadores bayesianos ou K-Prototypes.

C

ser um método de aprendizado de máquina não supervisionado, observando o teorema NFL – No Free Lunch.

D

ter a sua eficácia avaliada por uma métrica denominada suporte, que indica quantas vezes um item de dado foi corretamente classificado.

E

ter como seu primeiro processo o aprendizado de uma função de mapeamento y = f(X), que associa uma ocorrência de dados X em uma classe y.

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Q1090450

Ano: 2018 Banca: CESGRANRIO Órgão: Transpetro Prova: CESGRANRIO - 2018 - Transpetro - Analista de Sistemas Júnior - SAP |

Q1090450 Banco de Dados

Em agrupamento de dados, o algoritmo k-means é aplicado por várias aplicações que demandam a criação de clusters. Sua abordagem heurística, progressivamente refina a qualidade dos grupos formados, buscando a estabilidade em um ótimo local.
Uma das características desse algoritmo é a de

A

apresentar complexidade de O(nk^t), onde n é o número total de objetos, k, o total de clusters, e t, o número de interações.

B

apresentar sua similaridade intragrupo maximizada e intergrupos minimizada pela sua função-objetivo.

C

ser especialmente adequada à existência de outliers, sobretudo quando utilizada a distância euclidiana como critério de cálculo de similaridade.

D

ser um algoritmo hierárquico, o qual cria uma decomposição do conjunto de dados, a partir de um critério definido.

E

ter a capacidade de autodeterminar o valor de k, a partir da amostra inicial de dados prévios do algoritmo Apriori.

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Q1090449

Ano: 2018 Banca: CESGRANRIO Órgão: Transpetro Prova: CESGRANRIO - 2018 - Transpetro - Analista de Sistemas Júnior - SAP |

Q1090449 Banco de Dados

Na construção de data warehouses é possível – e por vezes recomendado – que a equipe projetista considere a utilização de diversas fontes de dados. Com isso, espera-se melhorar a qualidade das análises a serem realizadas, a partir desse data warehouse.
Qual tarefa a seguir listada NÃO corresponde a uma ação de preparação de dados nessa etapa?

A

Avaliação estocástica dos metadados

B

Discretização de atributos numéricos

C

Imputação de valores ausentes

D

Seleção de atributos relevantes

E

Verificação de cálculos inválidos

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Q1090448

Ano: 2018 Banca: CESGRANRIO Órgão: Transpetro Prova: CESGRANRIO - 2018 - Transpetro - Analista de Sistemas Júnior - SAP |

Q1090448 Banco de Dados

A tomada de decisão nas organizações pode ser suportada por um conjunto de ferramentas computacionais que refinarão as análises e darão mais segurança aos seus clientes gestores. Uma dessas ferramentas é o uso de bases de dados dimensionais, os armazéns de dados, ou data warehouses.
Uma das características inerentes a esse repositório de dados é verificada por

A

diferenciar-se na estrutura de construção dos data marts, esses últimos construídos durante o processo de data mining.

B

permitir operações de manutenção similares às bases transacionais, com operações de alteração e remoção de registros específicos.

C

possibilitar a sua construção a partir de fontes de dados tanto internas quanto externas à organização.

D

possuir características atemporais, pelo caráter consolidador de suas estruturas de dados.

E

ser direcionada a aplicações, com foco nos processos de negócio organizacionais.

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Q1090447

Ano: 2018 Banca: CESGRANRIO Órgão: Transpetro Prova: CESGRANRIO - 2018 - Transpetro - Analista de Sistemas Júnior - SAP |

Q1090447 Banco de Dados

No processo de extração, transformação e carga (ETL), uma característica da data staging área é a de

A

aderir ao barramento de serviços da organização, de forma fisicamente descentralizada.

B

apresentar serviços de consulta e apresentação para usuários finais dos servidores OLTP.

C

armazenar os dados selecionados provenientes das diversas fontes para serem usados pelo processo.

D

criar uma estrutura normalizada em enterprise data warehouses para suportar aplicações OLAP.

E

suportar o processo de engenharia reversa interpretável pelo administrador de banco de dados.

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Q1086889

Ano: 2018 Banca: IBFC Órgão: Prefeitura de Divinópolis - MG Prova: IBFC - 2018 - Prefeitura de Divinópolis - MG - Analista de Sistemas |

Q1086889 Banco de Dados

Em um SGBD (Sistema de Gerenciamento de Banco de Dados) as tabelas relacionam-se umas às outras através de chaves. A chave formada através de um relacionamento com a chave primária de outra tabela é denominada:

A

chave mista (Mixed Key)

B

chave englobada (Encompassed Key)

C

chave estrangeira (Foreign Key)

D

chave abstrata (Abstract Key)

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Q1086876

Ano: 2018 Banca: IBFC Órgão: Prefeitura de Divinópolis - MG Prova: IBFC - 2018 - Prefeitura de Divinópolis - MG - Analista de Sistemas |

Q1086876 Banco de Dados

As cláusulas são condições de modificação utilizadas para definir os dados que deseja selecionar ou modicar em uma consulta SQL. Selecione os itens abaixo que NÃO são considerados cláusulas:

(1) GROUP BY

(2) HAVING

(3) WHITHER

(4) FROM

(5) WHERE

(6) UNLIKE

A

somente os itens 1 e 3

B

somente os itens 2 e 5

C

somente os itens 4 e 6

D

somente os itens 3 e 6

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Q1086748

Ano: 2018 Banca: IBFC Órgão: Prefeitura de Divinópolis - MG Prova: IBFC - 2018 - Prefeitura de Divinópolis - MG - Técnico em Informática |

Q1086748 Banco de Dados

Relacione as duas colunas quanto aos principais comandos dos respectivos subconjuntos do SQL (Structured Query Language):
(1) DDL (A) UPDATE (2) DML (B) DROP (C) CREATE (D) DELETE

A

1A - 1D - 2B - 2C

B

1A - 1C - 2B - 2D

C

1B - 1D - 2A - 2C

D

1B - 1C - 2A - 2D

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Q1086747

Ano: 2018 Banca: IBFC Órgão: Prefeitura de Divinópolis - MG Prova: IBFC - 2018 - Prefeitura de Divinópolis - MG - Técnico em Informática |

Q1086747 Banco de Dados

É dado uma tabela FUNCIONARIO contendo os campos: ID + NOME + VALOR_SALARIO + VALOR_FGTS. Para respeitarmos a Terceira Forma Normal (3FN) devemos identificar:

A

os dados dependentes de outros, no caso “VALOR_ FGTS”, e removê-lo da tabela

B

a chave primária e os campos com dados repetidos, no caso: VALOR_SALARIO + VALOR_FGTS, e removê-los da tabela

C

os dados dependentes da chave primária e incluir o campo RG_FUNCIONARIO à tabela

D

os campos que não tenham nenhuma dependência multi-valorada e atômica e assim eliminá-los

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Q1083415

Ano: 2018 Banca: Quadrix Órgão: COREN-RS Prova: Quadrix - 2018 - COREN-RS - Analista - Tecnologia da Informação |

Q1083415 Banco de Dados

A restrição de tabela que pode ser especificada ao final de uma instrução CREATE TABLE, que pode ser chamada de restrição baseada em tupla, pois se aplica a cada tupla individualmente, e que é verificada sempre que uma tupla é inserida ou modificada é o(a)

A

CHECK.

B

FOREIGN KEY.

C

UNIQUE.

D

PRIMARY KEY.

E

CONSTRAINT.

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Q1083414

Ano: 2018 Banca: Quadrix Órgão: COREN-RS Prova: Quadrix - 2018 - COREN-RS - Analista - Tecnologia da Informação |

Q1083414 Banco de Dados

Na construção de modelos entidade‐relacionamento, com o objetivo de reduzir o número de redundâncias e manter o modelo normalizado, são utilizadas as formas normais. Sendo assim, a passagem para a 1FN consta da eliminação das

A

dependências parciais.

B

dependências transitivas.

C

tabelas aninhadas eventualmente existentes.

D

dependências multivaloradas.

E

dependências funcionais.

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Questões de Concurso Sobre banco de dados

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