A questão aborda conceitos gerais a respeito do banco de dados NoSQL.

a) ERRADA. Os bancos de dados Document armazenam e recuperam dados no formato de documentos semiestruturados semelhantes a JSON. Exemplos: MongoDB.

b) CERTA. O banco de dados Key Value armazena  objetos indexados por chaves, e possibilita a busca por esses objetos a partir de suas chaves. Os bancos de dados do tipo key value, não armazenam necessariamente somente valores, eles podem armazenar estruturas de dados. Exemplos: DynamoDB, Redis. Berkeley DB, HamsterDB. 

c) ERRADA. O banco de dados Wide-Column organiza os dados em colunas e linhas flexíveis, nesse caso, é eficiente para consultas analíticas. É parecido com o modelo relacional. Exemplos: Apache Cassandra e HBase.

d) ERRADA. Os bancos de dados Graph são projetados para armazenar e consultar dados relacionais complexos. Exemplos: Amazon Neptune e Neo4j.

e) ERRADA. Full Text são otimizados para consulta e pesquisa de texto completa. Não é uma categoria propriamente dita de bancos de dado NoSQL. Eles são formados por um conjunto de modelos e estruturas auxiliares que permitem ao sistema seu funcionamento.

Gabarito do monitor: LETRA B

Gabarito B

Key-Value pairs

Bancos do tipo chave-valor são comumente utilizados para sistemas de cache e sessão. Sua estrutura é definida como campos chave mapeados para um objeto muitas vezes não estrutural, em que as consultas somente podem ser realizas pelo campo chave. Exemplos: Memcached, Redis e DynamoDB.

Existem 4 tipos de bancos de dados NoSQL definidos pela forma como armazenam os dados em suas estruturas, são eles:

Documents

Graphs

Key-Value pairs

Wide Column Store

https://4linux.com.br/diferenca-banco-dados-relacional-nosql/

ChatGPT

A alternativa que apresenta o tipo de store que privilegia velocidade, capacidade de leitura e escrita, e estruturas de dados flexíveis, sem a necessidade de esquemas estabelecidos previamente é a opção:

B. Key Value.

Os bancos de dados NoSQL do tipo "Key-Value" permitem que os dados sejam armazenados como pares de chave-valor, onde cada valor é associado a uma chave única. Isso oferece alta velocidade de acesso, ótima capacidade de leitura e escrita, e a flexibilidade de armazenar dados sem a necessidade de esquemas rígidos. Cada valor pode ser de qualquer tipo ou estrutura de dados, tornando-o adequado para uma variedade de casos de uso.

A. Document (Documento): Os bancos de dados NoSQL do tipo "Document" armazenam dados em formato de documentos, geralmente em formatos como JSON ou BSON. Eles oferecem flexibilidade em termos de esquema, permitindo que cada documento dentro da coleção possa ter estruturas de dados diferentes. Isso é adequado para casos em que os dados podem variar em estrutura, como em aplicações da web que lidam com informações de clientes.

C. Wide-Column (Coluna Ampla): Os bancos de dados NoSQL do tipo "Wide-Column" são otimizados para trabalhar com grandes quantidades de dados, especialmente em leitura e gravação em massa. Eles são adequados para casos de uso que exigem alta escalabilidade e desempenho, como sistemas de gerenciamento de séries temporais ou análise de big data.

D. Graph (Grafo): Os bancos de dados NoSQL do tipo "Graph" são projetados para armazenar e consultar dados altamente conectados, como redes sociais ou sistemas de recomendação. Eles são especialmente eficazes na representação de relações complexas entre entidades e na execução de consultas que exploram essas relações.

E. Full Text (Texto Completo): Bancos de dados NoSQL do tipo "Full Text" são otimizados para pesquisa de texto completo e consulta de texto, tornando-os ideais para aplicativos que precisam de pesquisa avançada em grandes volumes de texto, como mecanismos de busca ou sistemas de análise de conteúdo.

Cada tipo de banco de dados NoSQL é projetado para atender a necessidades específicas de aplicativos e casos de uso. A escolha do tipo de banco de dados NoSQL depende dos requisitos do projeto, como desempenho, escalabilidade, flexibilidade de esquema e modelo de dados.

Inicialmente achei esta questão um pouco estranha, dado que o enunciado cita características genéricas e que correspondem praticamente àquelas citadas, na literatura, para qualquer banco NoSQL.

Deixando um pouco de lado a objetividade das questões de concurso, me questionei, por exemplo, se o uso de um NoSQL do tipo documento, sendo usado de modo similar a um "key value", ou seja, tendo os seus documentos recuperados somente pelo seu identificador de objeto, se nesse cenário, ainda assim, o seu desempenho seria inferior ao "key value".

Após trocar algumas ideias com o 'Gemini', chegamos à seguinte conclusão sobre a distinção de performance:

"A questão pede o tipo de store que privilegia velocidade, capacidade de leitura e escrita e estruturas de dados flexíveis, sem a necessidade de esquemas estabelecidos previamente.

Embora o Document Store seja muito flexível e rápido, a categoria Key-Value Store é a que mais puramente privilegia a velocidade e a capacidade de leitura/escrita em massa devido à sua simplicidade intrínseca e à ausência total de estrutura interna a ser interpretada pelo banco de dados (o valor é um "blob" para ele). A "flexibilidade" aqui se refere à capacidade de armazenar qualquer tipo de valor para uma chave.

Um banco de dados de documentos, por mais rápido que seja, adiciona a capacidade de consultar o conteúdo do documento, o que naturalmente implica em um pouco mais de complexidade e, potencialmente, um overhead mínimo comparado à simplicidade de um Key-Value puro."

Então, confirmando o que muitos colegas já haviam indicado, o gabarito é (B) Key Value