Questões de Concurso Sobre banco de dados
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SELECT cpfEnvolvido, numeroProcesso
FROM Envolvimento
WHERE tipo_envolvimento = (
SELECT tipo_envolvimento FROM Envolvimento WHERE tipo_envolvimento ='acusador'
);
Ao executá-la no Oracle ou MySQL,
Ao ser executada uma instrução SQL, foram exibidos os seguintes dados:
cpfEnvolvido Tribunal tipo_envolvimento
128.249.039-14 26 Acusador
158.245.067-12 15 Acusador
A instrução digitada foi:
SELECT cpfEnvolvido, ...I... Tribunal, tipo_envolvimento FROM Envolvimento WHERE tipo_envolvimento='Acusador';
A lacuna I é preenchida corretamente por

Após a view ser criada no MySQL, foi digitada uma instrução sobre ela, que exibiu os seguintes dados:
Nome CPF
Pedro da Silva 158.245.067-12
Maria de Fátima 128.249.039-14
Marcos Paulo 121.134.045-01
André Luiz 131.091.431-09
A instrução digitada foi

Para criar tal view foi utilizada a instrução
CREATE PROCEDURE proc_name(param_name [mode] datatype)
...
No Oracle PL/SQL, quando se cria um procedure, os modos de parâmetro são especificados na declaração do parâmetro formal, após o nome do parâmetro e antes do seu tipo de dados. Os modos de parâmetro permitidos são
String query = “Select * from takes order by " + atributoOrdem;
String query = “Select * from takes order by " + atributoOrdem;
− Há uma transação crítica no ambiente online que requer a leitura das duas tabelas em conjunto, pois sempre que recupera uma reclamação, precisa obter a descrição (DS_MTVO) do motivo.
− São cerca de 4.000 usuários concorrentes. Usuários com permissão executam a transação crítica 5 vezes ao dia, em média, sendo que, em uma mesma execução, milhares das linhas da tabela RCLM_CLIENTE são acessadas.
− A tabela de TP_MTVO_RCLM tem perfil estável, quase não há inclusões, alterações e exclusões.
O Administrador, considerando que é necessário que o projeto físico do BD atenda ao requisito de qualidade de “alta performance na execução da transação crítica", propôs, corretamente:
I. O ETL (Extract Transform Load) são ferramentas de software cuja função é a extração de dados de diversos sistemas, transformação desses dados conforme regras de negócios e por fi m a carga dos dados geralmente em um Data Mart e um Data Warehouse.
II. O OLAP (Online Analytical Processing) fornece para organizações um método de acessar, visualizar, e analisar os dados corporativos com alta fl exibilidade e performance.
III. Um Data Warehouse é utilizado para armazenar informações relativas às atividades de uma organização em bancos de dados, de forma consolidada.
IV. O Data Mining, diferentemente do OLAP, fornece informações de dados corporativos ocultos em grandes bancos de dados, podendo prever comportamentos futuros.
I. Além de lidar com volumes extremamente grandes de dados dos mais variados tipos, soluções de Big Data também precisam trabalhar com distribuição de processamento e elasticidade.
II. Alguns exemplos de bancos de dados NoSQL são o Cassandra, o MongoDB, o HBase, o CouchDB e o Redis.
III. As quatro propriedades de um banco de dados (atomicidade, consistência, isolamento e durabilidade) são a base para aplicações de Big Data implementadas no NoSQL.
IV. O Hadoop é uma plataforma open source desenvolvida especialmente para processamento e análise de grandes volumes de dados, sejam eles estruturados ou não estruturados.
