Questões de Concurso Comentadas sobre banco de dados
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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).
Acerca dos conceitos relacionados a business intelligence, julgue o item que se segue.
Dimensões degeneradas são atributos de evento inseridos diretamente na tabela de fatos, de modo que se dispensa a criação de uma tabela de dimensão dedicada.
Acerca dos conceitos relacionados a business intelligence, julgue o item que se segue.
Na implementação do slowly changing dimension tipo 2, o valor antigo é sobrescrito pelo valor novo.
Julgue o seguinte item, relativo a técnicas de visualização de dados em business intelligence, a data lakes e a regras de associação em mineração de dados.
Em mineração de dados, as regras de associação podem ser utilizadas para identificar combinações recorrentes entre argumentos jurídicos e decisões judiciais, revelar padrões entre tipos de ação e desfechos processuais, e auxiliar na recomendação de precedentes com base em casos semelhantes.
Julgue o seguinte item, relativo a técnicas de visualização de dados em business intelligence, a data lakes e a regras de associação em mineração de dados.
Embora os data lakes possam armazenar dados estruturados, como tabelas de bancos relacionais, eles não oferecem suporte para dados semiestruturados e não estruturados, tais como arquivos JSON, XML, imagens e vídeos.
Acerca de banco de dados, julgue o item seguinte. Nesse sentido, considere que a sigla NoSQL, sempre que empregada, se refere a bancos de dados não relacionais.
O uso de NoSQL orientados a colunas é ineficaz para rastreabilidade alimentar, pois esse tipo de banco não suporta consultas eficientes sobre históricos de produtos ao longo do tempo.
Acerca de banco de dados, julgue o item seguinte. Nesse sentido, considere que a sigla NoSQL, sempre que empregada, se refere a bancos de dados não relacionais.
No contexto de rastreabilidade de alimentos, NoSQL do tipo chave-valor são mais eficientes que bancos relacionais para armazenar registros históricos detalhados de um produto, pois possuem suporte nativo para consultas complexas.
Acerca de banco de dados, julgue o item seguinte. Nesse sentido, considere que a sigla NoSQL, sempre que empregada, se refere a bancos de dados não relacionais.
As chaves estrangeiras, no contexto de banco de dados relacional, garantem a integridade referencial entre as tabelas que armazenam informações.
Acerca de banco de dados, julgue o item seguinte. Nesse sentido, considere que a sigla NoSQL, sempre que empregada, se refere a bancos de dados não relacionais.
Os NoSQL orientados a documentos são uma opção viável para armazenar dados de rastreabilidade de alimentos, pois permitem estruturar as informações de cada etapa da cadeia produtiva em documentos aninhados, o que facilita a recuperação de históricos completos dos produtos.
Acerca de banco de dados, julgue o item seguinte. Nesse sentido, considere que a sigla NoSQL, sempre que empregada, se refere a bancos de dados não relacionais.
Em um banco de dados relacional, a criação de índices compostos em colunas frequentemente utilizadas em filtros de consulta não melhora o desempenho da busca, pois não evita a necessidade de leitura sequencial da tabela.
Uma empresa está implementando uma estratégia de Business Intelligence (BI) para melhorar a análise de seus dados operacionais. Para isso, a equipe de dados precisa criar dashboards interativos e realizar análises avançadas usando Power BI e Tableau.
Durante o desenvolvimento dos relatórios, os analistas se depararam com os seguintes desafios:
• Precisam criar uma métrica personalizada para calcular a média ponderada de preços com base no volume de vendas.
• Desejam otimizar o tempo de carregamento ao lidar com milhões de registros armazenados em um banco de dados relacional.
• Precisam implementar um filtro dinâmico que permita ao usuário selecionar intervalos de datas personalizados sem afetar cálculos em outros gráficos.
Com base nos desafios acima, assinale a alternativa que apresenta as melhores soluções utilizando as funcionalidades nativas do Power BI e do Tableau.
Uma rede de supermercados deseja entender os padrões de compra dos clientes para organizar melhor seus produtos e otimizar suas estratégias de vendas. Para isso, a equipe de análise de dados decidiu utilizar um algoritmo de descoberta de regras de associação para identificar itens, frequentemente, comprados juntos.
Assinale a alternativa que representa a métrica fundamental para avaliar a relevância de uma regra de associação.
Uma empresa deseja implementar uma arquitetura de dados robusta para dar suporte à análise e ao processamento diário de informações. A empresa já possui um sistema de OLTP, mas agora precisa de uma solução de OLAP para análise histórica e de tendências. Além disso, a equipe de TI está considerando a criação de Data Marts para áreas de marketing, vendas e finanças, com o objetivo de melhorar a tomada de decisões.
Com base no cenário apresentado, assinale a alternativa que melhor descreve a relação entre Data Marts, OLTP e OLAP.