Questões de Concurso Sobre banco de dados
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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.
Considere a tabela Funcionarios de um banco de dados de uma empresa:
Qual das consultas, a seguir, retorna, corretamente, o nome, o cargo e o salário de todos os funcionários que ganham mais de R$ 3.000,00, ordenados em ordem decrescente de salário?
CREATE TABLE Vendas ( id_venda INT PRIMARY KEY, id_cliente INT, valor DECIMAL(10,2), data_venda DATE );
A empresa deseja encontrar os clientes que realizaram pelo menos uma venda acima da média de todas as vendas registradas. Qual das seguintes consultas retorna corretamente esse resultado?
json { "_id":ObjectId("65a4f9c9e1234567890abcde"), "titulo": "Avanços em Machine Learning", "autor": "João Silva", "categoria": "Inteligência Artificial", "visualizacoes": 1250, "publicado_em":ISODate("2024-02-10T12:00:00Z"), "tags": ["IA", "Deep Learning", "Redes Neurais"] }
A equipe de ciência de dados precisa executar algumas consultas para analisar os artigos publicados e gerar relatórios. Assinale a alternativa que apresenta o comando que retorna todos os artigos da categoria "Inteligência Artificial", com número de visualizações que seja maior ou igual a 1000, ordenados por número de visualizações em ordem decrescente.
Considerando a necessidade descrita, assinale a alternativa que apresenta o tipo de banco de dados mais adequado como base principal para essa aplicação.
Julgue o item a seguir, a respeito de linguagem de programação e de sistema de gerenciamento de banco de dados (SGBD) com extensão espacial. Nesse sentido, considere que a sigla SQL, sempre que empregada, se refere a Structured Query Language.
As extensões espaciais utilizadas nas arquiteturas integradas estendem a SQL para incluir operações sobre tipos de dados espaciais, transformando-a, de fato, em uma linguagem para consultas espaciais.
Julgue o item a seguir, a respeito de linguagem de programação e de sistema de gerenciamento de banco de dados (SGBD) com extensão espacial. Nesse sentido, considere que a sigla SQL, sempre que empregada, se refere a Structured Query Language.
Em sua formação, a SQL conta com a DDL (Data Defination Language), que fornece comandos para definir e modificar esquemas de tabelas, remover tabelas, criar índices e definir restrições de integridade e com a DML (Data Manipulation Language), que fornece comandos para consultar, inserir, modificar e remover dados no banco de dados.
Julgue o item a seguir, a respeito de linguagem de programação e de sistema de gerenciamento de banco de dados (SGBD) com extensão espacial. Nesse sentido, considere que a sigla SQL, sempre que empregada, se refere a Structured Query Language.
Uma das limitações do uso da SQL em manipulação de dados espaciais é que ela oferece recursos limitados para o tratamento de campos longos.
Julgue o item a seguir, a respeito de linguagem de programação e de sistema de gerenciamento de banco de dados (SGBD) com extensão espacial. Nesse sentido, considere que a sigla SQL, sempre que empregada, se refere a Structured Query Language.
Oracle Spatial é uma extensão espacial desenvolvida sobre o modelo objeto-relacional do SGDB Oracle e permite definir novos tipos de dados por meio da DDL, além de implementar operações sobre esses novos tipos por meio de uma extensão procedural da SQL (PL/SQL).
Julgue o item subsequente, relativo a banco de dados georreferenciado.
Na modelagem física de dados espaciais, a etapa referente ao particionamento de tabelas em sistemas com grandes volumes de dados geoespaciais é especialmente útil para dados que são frequentemente acessados por região geográfica.
Julgue o item subsequente, relativo a banco de dados georreferenciado.
Na modelagem lógica do desenvolvimento de banco de dados, as entidades e os atributos identificados na fase conceitual são refinados e detalhados, o que envolve a definição precisa das tabelas ou classes que representarão as entidades, mas não de seus atributos correspondentes.
Julgue o item subsequente, relativo a banco de dados georreferenciado.
Os principais aspectos da modelagem conceitual de dados geoespaciais envolvem abstração de dados, entidades e relações, atributos, hierarquias e agregações, porém não envolvem diagramas e notações.
Julgue o item subsequente, relativo a banco de dados georreferenciado.
Nas árvores espaciais, como a árvore R (R-tree), os dados são organizados em uma estrutura de árvore hierárquica: os nós da árvore representam regiões geográficas que agrupam objetos espaciais, o que gera uma lenta localização de objetos dentro de áreas de interesse, aumentando a quantidade de dados a serem considerados em cada consulta.
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