Questões de Concurso Sobre banco de dados
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Os sistemas OLTP (online transaction processing) usualmente adotam o modelo de dados entidade-relacionamento e uma base de dados orientada a aplicações.
As operações slice and dice dos sistemas OLAP permitem selecionar e modificar a posição de uma informação, a troca de linhas por colunas e o giro do cubo multidimensional. Entretanto, não é permitido combiná-las com as operações drill down ou roll up.
Nos sistemas OLAP, os usuários têm permissão para leitura, inserção, modificação e exclusão dos dados armazenados, e podem analisá-los sob diversos ângulos
O modelo lógico é considerado um modelo de dados implementável, portanto recomenda-se que seja criado a partir do mapeamento do modelo conceitual de dados.
O modelo conceitual corresponde ao mais baixo nível de abstração, visto que estabelece como os dados são armazenados. Trata-se de um modelo simples, de fácil compreensão pelo usuário final, além de independente de um SGBD particular.
Na modelagem dimensional, implementada em sistemas de data warehouse, o esquema snowflake caracteriza-se por possuir diversas tabelas de fatos e de dimensões, sendo estas últimas organizadas hierarquicamente na terceira forma normal (3FN).
O modelo físico descreve como os dados são armazenados de acordo com o tipo de SGBD, sendo seu resultado o script referente ao SGBD específico.
Na modelagem conceitual, um atributo multivalorado é aquele que representa um conjunto de valores dentro de uma mesma tupla de uma entidade.
A tecnologia Flashback do banco de dados Oracle 11g é uma solução de recuperação de dados que permite reverter os erros humanos desfazendo de forma seletiva e eficiente os efeitos de um erro. A consulta a seguir permite que o administrador saiba com precisão quando e como os dados foram alterados.
SELECT * FROM emp VERSIONS BETWEEN TIMESTAMP hora1 AND hora2 WHERE…
Uma das principais novidades do Microsoft SQL Server 2014 é o recurso OLTP na memória (In-memory OLTP), o qual permite melhorar significativamente o desempenho de sistemas com processamento de transações on-line e data warehousing. A única maneira de remover um grupo de arquivos com otimização de memória é descartar o banco de dados.
O PostgreSQL 9.3 possui a propriedade de autocommit, isto é, qualquer comando SQL executado será automaticamente efetivado no banco, sendo impossível desabilitar este comportamento.
A utilização de um arquivo SQL autocontido restringe a importação das tabelas aos seus Schemas originais.
A importação de uma tabela específica somente poderá ser realizada se a exportação dessa tabela tiver sido feita por meio de pastas do projeto.
Um arquivo HTML com o conteúdo de uma tabela pode ser gerado por meio da função exportação de dados.
A função exportação de dados permite exportar a estrutura de uma tabela, sem que sejam exportados os seus dados.
A figura apresentada ilustra um modelo de dados implementado em MySQL 5.7, com a utilização de tabelas do tipo InnoDB. Considere que, trinta dias após a implementação dessas tabelas, os seguintes comportamentos foram observados:
a tabela A apresentou 1 milhão de registros por dia;
como critério de busca, em 20% das consultas realizadas na
tabela A, foram utilizados cinco caracteres ao final do campo
A2 e, no restante das consultas realizadas, utilizou-se um
número específico no campo B1 da tabela A;
o campo B1 da tabela A continha uma chave estrangeira,
referenciada para o campo B1 da tabela B;
a tabela B apresentava duzentos mil registros, a mesma
quantidade desde a data de sua implantação;
todas as consultas realizadas na tabela B utilizaram, como
critério de busca, os cinco primeiros caracteres do campo B2;
as tabelas A e B apresentaram quantidade fixa de consultas
diárias, igual a dez acessos e um milhão de acessos,
respectivamente.
A criação de um índice na tabela A, composto apenas pelo campo B1, aumentará o desempenho das operações de leitura e escrita observadas nessa tabela.
A figura apresentada ilustra um modelo de dados implementado em MySQL 5.7, com a utilização de tabelas do tipo InnoDB. Considere que, trinta dias após a implementação dessas tabelas, os seguintes comportamentos foram observados:
a tabela A apresentou 1 milhão de registros por dia;
como critério de busca, em 20% das consultas realizadas na
tabela A, foram utilizados cinco caracteres ao final do campo
A2 e, no restante das consultas realizadas, utilizou-se um
número específico no campo B1 da tabela A;
o campo B1 da tabela A continha uma chave estrangeira,
referenciada para o campo B1 da tabela B;
a tabela B apresentava duzentos mil registros, a mesma
quantidade desde a data de sua implantação;
todas as consultas realizadas na tabela B utilizaram, como
critério de busca, os cinco primeiros caracteres do campo B2;
as tabelas A e B apresentaram quantidade fixa de consultas
diárias, igual a dez acessos e um milhão de acessos,
respectivamente.
A criação de um índice do tipo HASH, utilizando-se os cinco primeiros caracteres do campo B2, aumentará a probabilidade de desempenho das consultas observadas na tabela B.
A figura apresentada ilustra um modelo de dados implementado em MySQL 5.7, com a utilização de tabelas do tipo InnoDB. Considere que, trinta dias após a implementação dessas tabelas, os seguintes comportamentos foram observados:
a tabela A apresentou 1 milhão de registros por dia;
como critério de busca, em 20% das consultas realizadas na
tabela A, foram utilizados cinco caracteres ao final do campo
A2 e, no restante das consultas realizadas, utilizou-se um
número específico no campo B1 da tabela A;
o campo B1 da tabela A continha uma chave estrangeira,
referenciada para o campo B1 da tabela B;
a tabela B apresentava duzentos mil registros, a mesma
quantidade desde a data de sua implantação;
todas as consultas realizadas na tabela B utilizaram, como
critério de busca, os cinco primeiros caracteres do campo B2;
as tabelas A e B apresentaram quantidade fixa de consultas
diárias, igual a dez acessos e um milhão de acessos,
respectivamente.
Em caso de crash, a recuperação de A e B necessitará de intervenção manual para realizar rollback dos registros não confirmados, devido à engine utilizada.
A figura apresentada ilustra um modelo de dados implementado em MySQL 5.7, com a utilização de tabelas do tipo InnoDB. Considere que, trinta dias após a implementação dessas tabelas, os seguintes comportamentos foram observados:
a tabela A apresentou 1 milhão de registros por dia;
como critério de busca, em 20% das consultas realizadas na
tabela A, foram utilizados cinco caracteres ao final do campo
A2 e, no restante das consultas realizadas, utilizou-se um
número específico no campo B1 da tabela A;
o campo B1 da tabela A continha uma chave estrangeira,
referenciada para o campo B1 da tabela B;
a tabela B apresentava duzentos mil registros, a mesma
quantidade desde a data de sua implantação;
todas as consultas realizadas na tabela B utilizaram, como
critério de busca, os cinco primeiros caracteres do campo B2;
as tabelas A e B apresentaram quantidade fixa de consultas
diárias, igual a dez acessos e um milhão de acessos,
respectivamente.
Na execução de um hot backup nas tabelas A e B, as operações de leitura e escrita estão disponíveis nas respectivas tabelas.
A figura apresentada ilustra um modelo de dados implementado em MySQL 5.7, com a utilização de tabelas do tipo InnoDB. Considere que, trinta dias após a implementação dessas tabelas, os seguintes comportamentos foram observados:
a tabela A apresentou 1 milhão de registros por dia;
como critério de busca, em 20% das consultas realizadas na
tabela A, foram utilizados cinco caracteres ao final do campo
A2 e, no restante das consultas realizadas, utilizou-se um
número específico no campo B1 da tabela A;
o campo B1 da tabela A continha uma chave estrangeira,
referenciada para o campo B1 da tabela B;
a tabela B apresentava duzentos mil registros, a mesma
quantidade desde a data de sua implantação;
todas as consultas realizadas na tabela B utilizaram, como
critério de busca, os cinco primeiros caracteres do campo B2;
as tabelas A e B apresentaram quantidade fixa de consultas
diárias, igual a dez acessos e um milhão de acessos,
respectivamente.
Para criar um índice no campo A4, é obrigatória a determinação de um prefixo de caracteres.
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