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Q621645

Banco de Dados SQL ,

Ano: 2016 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: TRT - 8ª Região (PA e AP) Prova: CESPE - 2016 - TRT - 8ª Região (PA e AP) - Analista Judiciário - Tecnologia da Informação |

Q621645 Banco de Dados

Acerca de SQL (structured query language), assinale a opção correta.

Alternativas

A otimização semântica de consultas utiliza restrições existentes no banco de dados (como atributos únicos, por exemplo) com o objetivo de transformar um SELECT em outro mais eficiente para ser executado.

Quando os registros de uma tabela estão ordenados fisicamente em um arquivo, segundo um campo que também é campo-chave, o índice primário passa a se chamar índice cluster.

Em uma mesma base de dados, uma instrução de SELECT com união de duas tabelas (INNER JOIN) e uma instrução de SELECT em uma tabela utilizando um SELECT interno de outra tabela (subquery) produzem o mesmo resultado e são executadas com o mesmo desempenho ou velocidade.

A normalização de dados é uma forma de otimizar consultas SQL, ao apresentar um modelo de dados com um mínimo de redundância. Isso é atingido quando o modelo estiver na quinta forma normal (5FN).

Para obter a quantidade de linhas que atendem a determinada instrução SQL, o processo mais eficiente e rápido é executar o comando SELECT e aplicar uma estrutura de loop para contar as linhas resultantes.

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Q621642

Banco de Dados Data Mining ,

Ano: 2016 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: TRT - 8ª Região (PA e AP) Prova: CESPE - 2016 - TRT - 8ª Região (PA e AP) - Analista Judiciário - Tecnologia da Informação |

Q621642 Banco de Dados

Acerca de data mining, assinale a opção correta.

Alternativas

A fase de preparação para implementação de um projeto de data mining consiste, entre outras tarefas, em coletar os dados que serão garimpados, que devem estar exclusivamente em um data warehouse interno da empresa.

As redes neurais são um recurso matemático/computacional usado na aplicação de técnicas estatísticas nos processos de data mining e consistem em utilizar uma massa de dados para criar e organizar regras de classificação e decisão em formato de diagrama de árvore, que vão classificar seu comportamento ou estimar resultados futuros.

As aplicações de data mining utilizam diversas técnicas de natureza estatística, como a análise de conglomerados (cluster analysis), que tem como objetivo agrupar, em diferentes conjuntos de dados, os elementos identificados como semelhantes entre si, com base nas características analisadas.

As séries temporais correspondem a técnicas estatísticas utilizadas no cálculo de previsão de um conjunto de informações, analisando-se seus valores ao longo de determinado período. Nesse caso, para se obter uma previsão mais precisa, devem ser descartadas eventuais sazonalidades no conjunto de informações.

Os processos de data mining e OLAP têm os mesmos objetivos: trabalhar os dados existentes no data warehouse e realizar inferências, buscando reconhecer correlações não explícitas nos dados do data warehouse.

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Q621641

Banco de Dados DW - Data Warehouse , ETL (Extract Transform Load) ,

Ano: 2016 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: TRT - 8ª Região (PA e AP) Prova: CESPE - 2016 - TRT - 8ª Região (PA e AP) - Analista Judiciário - Tecnologia da Informação |

Q621641 Banco de Dados

A respeito de sistemas de suporte a decisão, assinale a opção correta.

Alternativas

As ferramentas de ETL têm como objetivo efetuar extração, transformação e carga de dados vindos de uma base transacional para um data warehouse (DW). No processo de extração, que é o mais demorado dos três, ocorre a limpeza dos dados, a fim de garantir a qualidade do que será posteriormente carregado na base do DW.

Os operadores de navegação drill-down (navegam entre as hierarquias diminuindo o nível do detalhe, por exemplo: município > estado) e roll-up (navegam entre as hierarquias aumentando o nível do detalhe, por exemplo: estado > município) são considerados básicos e estão implementados em todas as ferramentas de OLAP.

As bases de dados criadas para atender ao data warehouse (DW) são do modelo relacional (E/R), em que as tabelas representam dados e relacionamentos e são altamente normalizadas.

Nos processos de análise de inferência, representados pelo data mining, ocorrem buscas de informação com base em algoritmos que objetivam o reconhecimento de padrões escondidos nos dados e não revelados por outras abordagens.

Em uma arquitetura de data warehouse (DW), os dados são coletados das fontes operacionais na fase de extração, trabalhados na fase de transformação (ou staging) e carregados no DW na fase de carga. Quando necessário, um banco de dados temporário, preparatório para a carga no DW, poderá ser criado na fase de extração, com características relacionais.

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Q621637

Banco de Dados Oracle ,

Ano: 2016 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: TRT - 8ª Região (PA e AP) Prova: CESPE - 2016 - TRT - 8ª Região (PA e AP) - Analista Judiciário - Tecnologia da Informação |

Q621637 Banco de Dados

Assinale a opção que apresenta o parâmetro que deve ser ativado com TRUE, no arquivo init.ora no SGBD Oracle, para que os relatórios do TKPROF incluam informações de tempo.

Alternativas

TIMED_STATISTICS

STAT_TIME

TIMINGS

TIME_QUERY

STATISTICS

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Q621636

Banco de Dados SGBD - Sistema de Gerenciamento de Banco de Dados , Oracle ,

Ano: 2016 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: TRT - 8ª Região (PA e AP) Prova: CESPE - 2016 - TRT - 8ª Região (PA e AP) - Analista Judiciário - Tecnologia da Informação |

Q621636 Banco de Dados

Assinale a opção referente ao arquivo que grava todas as mudanças realizadas no DataBase e que é utilizado somente para recuperação de uma instância em um SGBD Oracle.

Alternativas

Parameter log file

Archive log file

Undo file

Control file

Alert log file

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