Questões de Concurso Comentadas sobre banco de dados
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I. Uma chave estrangeira é um campo em uma tabela que faz referência à chave primária em outra tabela.
II. A normalização é um processo para eliminar redundâncias e dependências funcionais em um esquema de banco de dados.
III. Um relacionamento 1:N (um-para-muitos) sempre requer uma tabela intermediária para ser implementado.
IV. Atributos multivalorados são sempre implementados como colunas separadas na mesma tabela da entidade principal.
Assinale a alternativa que contenha APENAS as afirmações corretas.
Qual das seguintes alternativas define o conceito de transação no contexto de banco de dados?
No acrônimo ACID, A significa Atomicidade, C significa consistência, D significa durabilidade e I significa
Com relação ao uso de modelagem relacional e multidimensional, avalie as afirmativas a seguir e assinale (V) para verdadeira e (F) para falsa.
( ) A Modelagem Relacional busca garantir, com emprego da técnica de desnormalização, a integridade dos dados e a eficiência nas operações do dia-a-dia, como inserir, atualizar e excluir informações.
( ) A Modelagem Multidimensional busca otimizar, pela elevada normalização dos dados, a consulta e a agregação de grandes volumes de dados para análises complexas.
( ) A Modelagem Relacional está focada em sistemas operacionais e transacionais (OLTP - Online Transaction Processing), enquanto a Modelagem Multidimensional foca em sistemas de análise e tomada de decisão (OLAP - Online Analytical Processing), como Data Warehouses e sistemas de Business Intelligence (BI).
As afirmativas são, segundo a ordem apresentada,
I. Criar ou abrir um projeto de visualização de dados ao qual deseja adicionar o conjunto de dados. Para criar um projeto novo, ele deverá acessar a Página Inicial, clicar em “New” e, em seguida, clicar em “Project” para exibir a caixa de diálogo “Add Data Set”.
II. Localizar a caixa de diálogo “Add Data Set”, selecionar os conjuntos de dados que deseja analisar e, em seguida, clicar em “Add to Project”.
III. Para visualizar dados de outro conjunto de dados no mesmo projeto, localizar o painel “Data Elements”, clicar em “Add” e, em seguida, selecionar “Add Data Set”.
IV. Por fim, o analista deverá arrastar os elementos de dados que deseja visualizar do painel “Data Elements” e começar a criar seu projeto.
Está correto o que se afirma em
1. Anomalias não intencionais.
2. Anomalias pontuais.
3. Anomalias contextuais.
4. Anomalias coletivas.
( ) Essas anomalias, também conhecidas como valores discrepantes globais, são pontos de dados individuais que estão muito fora do restante do conjunto de dados. Um exemplo desses tipo anomalia é um saque de conta bancária que é significativamente maior do que qualquer um dos saques anteriores do usuário;
( ) Essas anomalias envolvem um conjunto de instâncias de dados que juntas se desviam da norma, mesmo que as instâncias individuais possam parecer normais. Um exemplo desse tipo de anomalia seria um conjunto de dados de tráfego de rede que mostra um aumento repentino no tráfego de vários endereços IP ao mesmo tempo;
( ) Essas anomalias são pontos de dados que se desviam da norma devido a erros ou ruído no processo de coleta de dados. Esses erros podem ser sistemáticos ou aleatórios, originados por problemas como sensores defeituosos ou erro humano durante a entrada de dados. Esse tipo de anomalia pode distorcer o conjunto de dados, dificultando a obtenção de insights precisos;
( ) Essas anomalias são pontos de dados que se desviam da norma dentro de um contexto específico. Essas anomalias não são necessariamente valores discrepantes quando consideradas isoladamente, mas se tornam anômalas quando vistas dentro de seu contexto específico. Por exemplo, considere o uso de energia. Se houver um aumento repentino no consumo de energia ao meio-dia, quando normalmente nenhum membro da família está em casa. Este dado pode não ser um valor discrepante quando comparado ao consumo de energia pela manhã ou à noite (quando as pessoas geralmente estão em casa), mas é anômalo em relação ao horário em que ocorreu.
A relação correta, na ordem dada, é:
Em relação ao Processo ETL no contexto de DW, avalie as seguintes afirmações:
I. O tratamento de valores nulos, a padronização de campos e a detecção de dados duplicados são atividades típicas da fase de Extract (Extração).
II. Em um processo de ETL, os dados são geralmente carregados no Data Warehouse em tempo real para garantir a máxima atualidade das informações.
III. A fase de Load (Carregar) é responsável por inserir os dados na base de dados do DW. IV. O processo ETL envolve extrair dados de diversas origens, transforma-los para atender as necessidades da análise e, finalmente, carregá-los no destino.
Assinale a alternativa que apresenta APENAS as afirmações corretas.
A solução para evitar a redundância não controlada de informações é o compartiihamento de dados. Dessa forma, cada informação é armazenada uma única vez, sendo acessada pelos vários sistemas que dela necessitam. Ao conjunto de arquivos integrados que atendem a um conjunto de sistemas dá-se o nome de _____________________. No entanto, para manter grandes repositórios compartilhados de dados que incorporam as funções de definição, recuperação e alteração de dados são usados _______________.
Adaptado de Carlos A. Heuser. Projeto de Banco de Dados, 6. Edigao, Sao Paulo: Bookman, 2009.
Os conceitos que preenchem respectivamente as lacunas são
O modelo de banco de dados relacional foi introduzido inicialmente em 1970 por Ted Codd, da IBM Research. Logo esse modelo atraiu atenção imediata devido a sua simplicidade e base matemática. As primeiras implementações comerciais se tornaram disponíveis na década de 1980. Desde então, o modelo relacional é a abordagem mais difundida nos SGBDs comerciais, tais como: Oracle, Sql Server e vários sistemas de código aberto como MySQL e PostgreSQL.
Adaptado de Ramez Elmasri e Shamkant B. Navathe. Sistemas de Banco de Dados, 6. Edição, São Paulo: Pearson Addison Wesley, 2011.
Em relação ao modelo de banco de dados relacional, avalie as seguintes afirmações:
I. O modelo relacional representa o banco de dados como uma coleção de relações. Informalmente, cada relação é semelhante a uma tabela.
Il. A restrição de integridade referencial define que os valores dos campos que aparecem em uma chave estrangeira devem aparecer na chave primária da tabela referenciada.
III. Uma chave primária é uma coluna ou uma combinação de colunas cujos valores distinguem uma linha ou tupla das demais dentro de uma tabela. Em uma tabela é possível ter mais de uma chave primária simultaneamente.
IV. A chave alternativa tem o conceito semelhante a de uma chave primária, já que distinguem uma linha ou tupla dentro de uma tabela. Dessa forma, uma chave alternativa pode ser referenciada por uma chave estrangeira.
Assinale a alternativa que apresenta APENAS as afirmações corretas.
SELECT p.Cliente, s.Nome AS Sanduiche, p.Quantidade
FROM Pedidos p
RIGHT JOIN Sanduiches s ON p.IdSanduiche = s.IdSanduiche
ORDER BY s.Nome;
Selecione a alternativa CORRETA.