Questões de Concurso Sobre banco de dados
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I. Em um SGBD, os serviços de reparos são essenciais para garantir a integridade dos dados, especialmente após falhas no sistema, como quedas de energia ou corrupção de arquivos.
II. Um SGBD oferece mecanismos de recuperação automática, como logs de transações e pontos de restauração (checkpoints), que permitem restaurar o banco de dados para um estado consistente após uma falha.
III. Os serviços de reparos em um SGBD envolvem a correção de dados e a recuperação de transações para garantir a consistência do banco de dados.
Estão corretas as afirmativas
A computação científica consiste em um conjunto de técnicas, ferramentas e teorias que englobam inteligência artificial, matemática, estatística, física e computação e que abrangem conhecimentos específicos de subáreas tais como estatística aplicada, econometria, matemática aplicada, inteligência computacional, visualização científica e biometria, sendo cada vez mais utilizada no desenvolvimento de novas tecnologias agrícolas, agora no contexto da emergente agricultura digital. Nas últimas décadas, inclusive, a computação científica tem sido apontada como o terceiro pilar da pesquisa científica, junto com a experimentação e a teoria.
Agricultura de Precisão: Um Novo Olhar na Era Digital. EMBRAPA, 2024 (com adaptações).
Considerando as ideias do texto precedente, julgue o próximo item.
Os data lakes proporcionam a possibilidade de se investigar relações de causa e efeito entre variáveis, utilizando-se técnicas de análise de dados observacionais, como técnicas de redes bayesianas e modelos de equações estruturais. Esse grupo de técnicas de análise de dados propicia resultados de análises sem intervenção no sistema, para não ocorrer alterações nos resultados.
Com relação a processos de banco de dados ETL (extração, transformação e carga), julgue o item subsequente.
Na extração incremental, apenas os dados alterados desde a última carga são extraídos, tornando o processo mais eficiente que a extração full, que recupera todos os dados da fonte.
Com relação a processos de banco de dados ETL (extração, transformação e carga), julgue o item subsequente.
Na modelagem de data warehouses, a abordagem top-down torna o processo ETL mais flexível e adaptável a mudanças nos requisitos de negócio, enquanto a abordagem bottom-up exige um ETL rígido e pouco adaptável a novas necessidades.
Com referência à matemática computacional e à ciência da computação aplicadas, julgue o item a seguir.
A convolução é uma operação matemática que combina duas funções para produzir uma terceira, modificando a forma de uma função com base em outra.
Considerando os métodos HTTP utilizados em APIs REST, julgue o próximo item, a respeito de integração de dados e mecanismos de interoperabilidade.
O método DELETE não é idempotente, pois, a partir da segunda execução, pode gerar respostas inconsistentes do servidor.
Em relação a BI (Business Intelligence) e visualização de dados, julgue o item que se segue.
Em uma arquitetura de BI típica, o data warehouse integra dados de várias fontes externas, realizando extração, transformação e carga (ETL) antes de eles serem disponibilizados para análise.
Em relação a BI (Business Intelligence) e visualização de dados, julgue o item que se segue.
Para um data warehouse com grande volume de dados históricos e consultas frequentes, o esquema estrela geralmente apresenta melhor desempenho que o esquema snowflake, pois minimiza a complexidade das junções entre tabelas.
Julgue o próximo item, a respeito de bancos de dados relacionais e não relacionais.
O modelo relacional, embora seja eficiente para operações de leitura e escrita simples, pode se tornar ineficiente em situações que exijam processamento de grandes volumes de dados semiestruturados, como logs ou eventos. Já o modelo orientado a documentos é mais flexível para consultas complexas que envolvam múltiplas junções entre documentos, oferecendo melhor desempenho em comparação ao modelo relacional.
Julgue o próximo item, a respeito de bancos de dados relacionais e não relacionais.
Bancos de dados NO-SQL são mais adequados para situações em que os dados tenham de ser altamente consistentes e transacionais, uma vez que sua estrutura flexível permite validações de integridade referencial e controles complexos de relacionamento entre os dados.
Julgue os próximos itens, a respeito de bancos de dados relacionais e não relacionais.
Em algumas implementações de bancos de dados relacionais, como PostgreSQL, é possível criar atributos do tipo array, o que permite armazenar múltiplos valores em uma única coluna, contradizendo o princípio original do modelo relacional de não permitir atributos multivalorados, pois cada coluna de uma tabela deve armazenar apenas um valor por atributo.
Julgue o próximo item, a respeito de bancos de dados relacionais e não relacionais.
Bancos de dados do tipo colunar oferecem alta escalabilidade devido à sua capacidade de particionar dados verticalmente, o que permite a distribuição eficiente das colunas em múltiplos nós em ambientes distribuídos.
O esquema lógico para a criação de um banco de dados no modelo relacional de um sistema de beneficiamento de produção de café tem as seguintes entidades: Fazenda, Funcionario, Supervisor, Plantacao, Lote_de_Cafe, Analista_de_qualidade, Etapa_de_Beneficiamento. Nesse esquema, tem-se que:
• uma fazenda pode ter várias plantações;
• um funcionário pode ser um supervisor ou um analista de qualidade; • uma plantação pode produzir vários lotes de café;
• um lote de café pode passar por várias etapas de beneficiamento;
• cada etapa de beneficiamento tem um supervisor responsável;
• um lote de café pode ser analisado quanto à qualidade por vários analistas.
Com base no cenário apresentado, julgue o item a seguir.
Para a correta implementação do projeto físico do banco de dados, serão necessárias duas tabelas de associação.
O esquema lógico para a criação de um banco de dados no modelo relacional de um sistema de beneficiamento de produção de café tem as seguintes entidades: Fazenda, Funcionario, Supervisor, Plantacao, Lote_de_Cafe, Analista_de_qualidade, Etapa_de_Beneficiamento. Nesse esquema, tem-se que:
• uma fazenda pode ter várias plantações;
• um funcionário pode ser um supervisor ou um analista de qualidade; • uma plantação pode produzir vários lotes de café;
• um lote de café pode passar por várias etapas de beneficiamento;
• cada etapa de beneficiamento tem um supervisor responsável;
• um lote de café pode ser analisado quanto à qualidade por vários analistas.
Com base no cenário apresentado, julgue o item a seguir.
Para garantir a integridade referencial e a restrição de que somente supervisores sejam responsáveis pelo processo de beneficiamento, a tabela Etapa_de_Beneficiamento deve ter uma chave estrangeira referenciando a tabela Supervisor, que deve conter uma chave estrangeira referenciando a tabela Funcionario.
Julgue o próximo item, relativo a aprendizado de máquina e BI (Business Intelligence).
O algoritmo de agrupamento K-means — baseado em centroides, que divide um conjunto de dados em grupos semelhantes com base na distância entre seus centroides — pode ser utilizado para, a partir de uma base de dados de uma rede social, identificar comunidades de usuários com interesses comuns em determinados assuntos.
Julgue o próximo item, relativo a aprendizado de máquina e BI (Business Intelligence).
A arquitetura de BI que utiliza ROLAP (processamento analítico online relacional) implementa as consultas por meio de um banco de dados em cubos de forma consolidada; nessa estrutura ROLAP, os dados são armazenados de forma multidimensional, permitindo que os usuários finais realizem drill up ou drill down na hierarquia (por exemplo, que eles vejam os lucros das vendas por ano, depois por trimestre).
A partir das informações precedentes, assinale a opção que corresponde à consulta SQL que, caso seja executada, retornará apenas materiais do tipo metal que foram testados, pelo menos, três vezes e foram aprovados, pelo menos, duas vezes.
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