Questões de Concurso Público NAV Brasil 2026 para Analista de Tecnologia
Foram encontradas 6 questões
Q4223159
Banco de Dados
Uma empresa pública de tecnologia da informação gerencia o
sistema de Nota Fiscal Eletrônica de um estado, processando mais
de 50 milhões de registros transacionais diariamente.
O banco de dados relacional centralizado começou a apresentar
degradação crítica de desempenho de E/S de disco e gargalos na
gravação de dados devido ao tamanho massivo das tabelas.
Visando descentralizar a escrita e a leitura, o Analista de Tecnologia propôs aplicar a técnica de Sharding horizontal, distribuindo as linhas das tabelas em múltiplos servidores de banco de dados independentes e fisicamente separados.
Ao projetar uma arquitetura distribuída baseada em Sharding, o principal desafio arquitetural que o analista enfrentará para garantir a eficiência das consultas e evitar a degradação do sistema é
Visando descentralizar a escrita e a leitura, o Analista de Tecnologia propôs aplicar a técnica de Sharding horizontal, distribuindo as linhas das tabelas em múltiplos servidores de banco de dados independentes e fisicamente separados.
Ao projetar uma arquitetura distribuída baseada em Sharding, o principal desafio arquitetural que o analista enfrentará para garantir a eficiência das consultas e evitar a degradação do sistema é
Q4223162
Banco de Dados
Um Analista de Tecnologia observou que uma consulta declarativa
SQL essencial, utilizada no fechamento contábil mensal de uma
secretaria de fazenda, passou a demorar 4 horas para ser
concluída, paralisando os servidores. Ao extrair o Plano de
Execução Gerado pelo Otimizador do SGBD Relacional, o analista
constatou que o motor de banco de dados estava realizando uma
varredura completa na tabela (Table Scan / Sequential Scan)
contendo 80 milhões de linhas, em vez de utilizar o índice B-Tree
existente na coluna de chave estrangeira pesquisada.
Sabendo que o índice existe e é teoricamente adequado para a cláusula WHERE da consulta, a causa técnica que mais provavelmente induziu o otimizador do SGBD a ignorar o índice e optar pela varredura sequencial completa na tabela foi
Sabendo que o índice existe e é teoricamente adequado para a cláusula WHERE da consulta, a causa técnica que mais provavelmente induziu o otimizador do SGBD a ignorar o índice e optar pela varredura sequencial completa na tabela foi
Q4223164
Banco de Dados
Durante o processo de modelagem lógica de um sistema de
controle de frotas, um Analista de Tecnologia estruturou a tabela
TB_VEICULO contendo as colunas ID_Veiculo (Chave Primária),
Placa, Modelo, ID_Fabricante e Nome_Fabricante. Ele aplicou as
regras formais de normalização para mitigar redundâncias e
anomalias de atualização de dados, garantindo que colunas nãochave dependam exclusivamente da totalidade da chave primária
da tabela.
Ao analisar a estrutura descrita, constata-se que a coluna Nome_Fabricante depende funcionalmente da coluna ID_Fabricante, que por sua vez depende da chave primária ID_Veiculo.
Para adequar essa tabela especificamente às regras exigidas pela Terceira Forma Normal (3FN), o analista deve remover a
Ao analisar a estrutura descrita, constata-se que a coluna Nome_Fabricante depende funcionalmente da coluna ID_Fabricante, que por sua vez depende da chave primária ID_Veiculo.
Para adequar essa tabela especificamente às regras exigidas pela Terceira Forma Normal (3FN), o analista deve remover a
Q4223167
Banco de Dados
Uma grande empresa pública de saúde enfrenta dificuldades para
gerenciar seus dados analíticos. O modelo tradicional de Data
Warehouse centralizado focado em tabelas altamente
estruturadas e relacionais tornou-se muito rígido. Por outro lado,
a implantação subsequente de um Data Lake gerou caos,
acumulando arquivos de texto desestruturados e logs sem
metadados, transformando-se em um Data Swamp. Buscando
unificar o melhor dos dois mundos, o Analista de Dados propôs
migrar para uma arquitetura de Data Lakehouse.
A principal característica arquitetural que define o conceito de Data Lakehouse, diferenciando-o das abordagens tradicionais isoladas de Data Warehouse e Data Lake é a
A principal característica arquitetural que define o conceito de Data Lakehouse, diferenciando-o das abordagens tradicionais isoladas de Data Warehouse e Data Lake é a
Q4223169
Banco de Dados
Uma Secretaria de Educação implementou um ambiente de
Business Intelligence (BI) para analisar o desempenho escolar da
rede de ensino. O Analista de BI projetou uma tabela centralizada
que armazena os registros numéricos quantificáveis das notas dos
alunos em cada avaliação, o volume de faltas acumuladas e o ano
letivo corrente, ligada de forma radial a tabelas periféricas
contendo dados descritivos dos professores, escolas e disciplinas.
No contexto da modelagem dimensional clássica utilizada em sistemas de apoio à decisão e BI, a tabela centralizadora, que abriga as métricas numéricas, os fatos de negócio e as chaves estrangeiras de amarração das dimensões, é a
No contexto da modelagem dimensional clássica utilizada em sistemas de apoio à decisão e BI, a tabela centralizadora, que abriga as métricas numéricas, os fatos de negócio e as chaves estrangeiras de amarração das dimensões, é a
Q4223174
Banco de Dados
No projeto de modelagem lógica de um Data Warehouse
corporativo voltado a subsidiar a tomada de decisões de uma
autarquia federal, o projetista de dados decidiu adotar o modelo
clássico do Star Schema. Ele interconectou uma tabela
centralizada de fatos a múltiplas tabelas periféricas de dimensões.
A principal característica conceitual, que define a modelagem das Tabelas de Dimensões especificamente dentro do arranjo estrutural de um Esquema Estrela puro, consiste no fato de que essas tabelas
A principal característica conceitual, que define a modelagem das Tabelas de Dimensões especificamente dentro do arranjo estrutural de um Esquema Estrela puro, consiste no fato de que essas tabelas
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