Convolutional Neural Network (CNN).

a técnica de Logistic Regression.

o algoritmo de K-Means Clustering.

Support Vector Machines (SVM) for regression.

Autoencoders.

SET CONFIG DB_CACHE_SIZE = 56;

SET GLOBAL BUFFER_POOL_SIZE = '5GB';

EXEC sp_configure 'max server memory', 5120;

SET shared_buffers = '5GB';

SET global InnoDB_buffer_pool_size = 5368709120;

ALTER SYSTEM SET CACHE_SIZE=2G PARAM=SPFILE;

ALTER SYSTEM SET DB_CACHE_SIZE=2G SCOPE=SPFILE;

ALTER SYSTEM SET DATABASE_CACHE_SIZE='2G' SCOPE='SPFILE';

ALTER DATABASE SET DB_CACHE_SIZE=2G SCOPE=SPFILE;

ALTER DATABASE SET DATABASE_CACHE_SIZE=2G PARAM=SPFILE;

CREATE INDEX index ano_processo INTO processo ON COLUMN (ano) ;

CREATE INDEX index_ano_processo REFERENCES processo (ano) ;

CREATE INDEX index_ano_processo ON processo (ano) ;

ALTER TABLE processo ADD INDEX index_ano_processo ON ano;

ALTER TABLE processo ALD INDEX index ano_processo COLUMN (ano) ;

SELECT AVG(Valor_Recebido) FROM Cidadao WHERE Valor_Recebido > 200;

SELECT AVG(Valor_Recebido) > 200 FROM Cidadao;

SELECT FROM Cidadao AVG(Valor_Recebido) > 200;

SELECT Nome_Cidadao and AVG(Valor_Recebido) FROM Cidadao WHERE Valor_Recebido > 200;

SELECT AVG(Valor_Recebido > 200) FROM Cidadao;

DML - DCL - DML - DDL - DML - DCL.

DDL - DCL - DML - DML - DCL - DCL.

DDL - DCL - DDL - DML - DML - DCL.

DCL - DDL - DML - DML - DCL - DCL.

DML - DCL - DDL - DDL - DCL - DCL.

contém atributos multivalorados, mas não contém tabelas aninhadas e nem atributos candidatos que dependem de somente uma parte da chave primária.

contém tabelas aninhadas, mas não contém atributos multivalorados e nem atributos não chave que dependem de somente uma parte da chave primária.

não contém tabelas aninhadas e nem atributos multivalorados.

não contém tabelas aninhadas nem atributos multivalorados e todos seus atributos não chave são dependentes da totalidade da chave primária.

não contém atributos multivalorados, mas contém tabelas aninhadas e atributos candidatos que dependem de somente uma parte da chave primária.

Será criada uma nova tabela, nomeada como BKP_VENDAS, com todos os dados da tabela VENDAS

Serão atualizados apenas os registros da tabela BKP_VENDAS que tiverem chave correspondente na tabela VENDAS

A tabela VENDAS será renomeada para BKP_VENDAS

Será criada uma nova tabela vazia, nomeada como BKP_VENDAS

Serão copiados os dados da tabela BKP_VENDAS para a tabela VENDAS

<>

IS NOT NULL

NOT EXISTS

<NULLABLE>

!=

Apenas I.

Apenas II.

Apenas I e III.

Apenas II e III.

I, II e III.

DELETE ALL FROM PROJETO

WHERE PRAZO_EXECUCAO_DIAS < 60

AND PRAZO_EXECUCAO_DIAS > 120

DELETE FROM PROJETO

WHERE PRAZO_EXECUCAO_DIAS IN (60, 120)

DELETE * FROM PROJETO

WHERE PRAZO_EXECUCAO_DIAS BETWEEN 60 AND 120

DELETE FROM PROJETO

WHERE PRAZO_EXECUCAO_DIAS > 60

AND PRAZO_EXECUCAO_DIAS < 120

DELETE * FROM PROJETO

WHERE PRAZO_EXECUCAO_DIAS >= 60

OR PRAZO_EXECUCAO_DIAS <= 120

1.

2.

3.

4.

5.

SELECT * FROM PROJETO

WHERE TIPO IN 'A';

SELECT * FROM PROJETO

WHERE TIPO = 'A_';

SELECT * FROM PROJETO

WHERE TIPO LIKE 'A%';

SELECT * FROM PROJETO

WHERE TIPO ('A1', 'A3');

SELECT * FROM PROJETO

WHERE TIPO 'A'.*;

EXEC

INSTANCE

GO TO

CALL

OPEN

HOW

AS

FOR

ON

LIKE

disponibilidade, integridade e confidencialidade.

confidencialidade, integridade e disponibilidade.

legalidade, autenticidade e irretratabilidade.

disponibilidade, confidencialidade e integridade.

integridade, autenticidade e legalidade.

RAID 6

RAID 50

RAID 1

RAID 0

RAID 5

4j2.yaml - jvm.options - elastic-log.yml

elasticsearch.yml - jvmELK.op - elastic-log.yml

elasticsearch.yml -log4j2.properties - jvm.options

elasticsearch.properties - jvmELK.op - log4j2.yaml

4jvm2.yaml - elasticsearch.yml - log4j2.properties

SELECT COUNT (F.emailFun) AS Quantidade Funcionarios, CONCAT(F.nomeFun ORDER EY F.nomeFun ASC SEPARATOR ', ') AS Nomes_Funcionarios FROM funcionario F INNER JOIN departamento D ON F.idDep = D.idDep;

SELECT COUNT (F.emailFun) AS Quantidade Funcionarios, GROUP CONCAT(F.nomeFun ORDER BY F.nomerFun ASC SEPARATOR ', ') AS Nomes Funcionarios FROM funcionario F INNER JOIN departamento D ON F.idDep = D.idDep WHERE D.idDep = 'Depl';

SELECT COUNT (F.emailFun) AS Quantidade Funcionarios, GROUP CONCAT(F.nomeFun ORDER BY F.nomeFun ASC SEPARATOR ', 'j AS Nomes Funcionarios FROM funcionario F INNER JOIN departamento D ON F.idFun = D.idDep WHERE D.idDep = 'Depl';

SELECT COUNT (F.emailFun) AS Quantidade Funcionarios, CONCAT(F.nomerun ORDER BY F.nomeFun ASC SEPARATOR ', ') AS Nomes Funcionarios FROM funcionario F WHERE D.idDep = 'Depl';

SELECT COUNT (F.emailFun) AS Quantidade Funcionarios, CONCAT(F.nomerun ORDER EY F.nomeFun ASC, BEPARATOR ', ') AS Nomes Funcionarios FROM funcionario F INNER JOIN departamento D OM F.idDep = D.idDep WHERE D. idDep = 'Depl';