Questões de Concurso sobre Banco de Dados para FGV

Q3336799

Ano: 2025 Banca: FGV Órgão: MPU Prova: FGV - 2025 - MPU - Analista do MPU - Desenvolvimento de Sistemas |

Q3336799 Banco de Dados

João está aprendendo banco de dados orientado a documento. Para começar, João buscou a correspondência com a sua área de conhecimento, que é a álgebra relacional e o banco de dados relacional.

Em seu estudo, João identificou que uma relação (relation) da álgebra relacional corresponde, no MySQL e no MongoDB, respectivamente, a:

A

column e field;

B

row e document;

C

table e collection;

D

tuple e attribute;

E

foreign key e hierarchy.

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Q3336798

Ano: 2025 Banca: FGV Órgão: MPU Prova: FGV - 2025 - MPU - Analista do MPU - Desenvolvimento de Sistemas |

Q3336798 Banco de Dados

A álgebra relacional é uma linguagem de consulta formal, composta por diversas operações sobre conjuntos de dados, que fornece uma base teórica sólida para a otimização de consultas SQL em bancos de dados relacionais.

A operação “seleção” da álgebra relacional é realizada pela cláusula SQL:

A

WHERE

B

SELECT

C

EXISTS

D

LIMIT

E

HAVING

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Q3336797

Ano: 2025 Banca: FGV Órgão: MPU Prova: FGV - 2025 - MPU - Analista do MPU - Desenvolvimento de Sistemas |

Q3336797 Banco de Dados

João é analista de banco de dados do MPU e precisa analisar as consultas que estão impactando o desempenho do banco de dados BDProc no PostgreSQL. Para isso, ele decidiu escrever as consultas SQL como expressões da álgebra relacional. Observe a consulta SQL a seguir.

Imagem associada para resolução da questão

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Na álgebra relacional, a expressão correspondente que João deve escrever é:

A

B

C

D

E

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Q3335633

Ano: 2025 Banca: FGV Órgão: MPU Prova: FGV - 2025 - MPU - Analista do MPU - Perito em Contabilidade |

Q3335633 Banco de Dados

O analista Flávio precisa analisar diversos dados contábeis do MPU sob diferentes perspectivas ao longo do tempo para fundamentar suas perícias. Para isso, ele recorreu ao ambiente analítico do MPU, a fim de utilizar uma ferramenta que permita realizar operações de roll-up, drilldown, slice, dice e pivot.
Para apoiar suas perícias, Flávio deve usar uma ferramenta:

A

ETL;

B

OLAP;

C

SciPy;

D

Postgres;

E

Data Lake.

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Q3239241

Ano: 2025 Banca: FGV Órgão: TRT - 24ª REGIÃO (MS) Prova: FGV - 2025 - TRT - 24ª REGIÃO (MS) - Técnico Judiciário - Área Apoio Especializado - Tecnologia da Informação |

Q3239241 Banco de Dados

Durante a instalação de um SGBD, o administrador de dados decidiu aplicar princípios de normalização.

Assinale a opção que indica a finalidade de adotar tais princípios.

A

Automatizar a criação de índices em todas as colunas, aumentando a velocidade das consultas.

B

Reduzir redundâncias, otimizando a manutenção do banco de dados.

C

Garantir alocação dinâmica de memória no servidor, acelerando o acesso aos dados.

D

Otimizar a estrutura, reduzindo a frequência de backups incrementais.

E

Armazenar todas as chaves estrangeiras em uma única tabela, simplificando as relações entre as tabelas.

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Q3239240

Ano: 2025 Banca: FGV Órgão: TRT - 24ª REGIÃO (MS) Prova: FGV - 2025 - TRT - 24ª REGIÃO (MS) - Técnico Judiciário - Área Apoio Especializado - Tecnologia da Informação |

Q3239240 Banco de Dados

Um banco de dados de uma loja de ferramentas será criado utilizando comandos de SQL (Structured Query Language), conforme a seguir.

<1> CREATE TABLE ferramentas (id INTEGER PRIMARY KEY, nome TEXT, estoque INTEGER, valor FLOAT); <2> INSERT INTO ferramentas VALUES(1, 'Martelo', 40, 7.5); <3> INSERT INTO ferramentas VALUES(2, 'Chave de fenda', 100, 5.2); <4> INSERT INTO ferramentas VALUES(3, 'Tesoura', 230, 6.3); <5> INSERT INTO ferramentas VALUES(4, 'Furadeira', 145, 120.8); <6> INSERT INTO ferramentas VALUES(5, 'Lixa', 156, 3.7); <7> INSERT INTO ferramentas VALUES(6, 'Alicate', 581, 4.5);

Após a execução dos comandos acima (linhas de <1> a <7>), nessa ordem, foram executados os comandos abaixo, nessa ordem:

<8> SELECT * FROM ferramentas ORDER BY nome; <9> DELETE FROM ferramentas WHERE valor > 100 ; <10> SELECT SUM(estoque) FROM ferramentas WHERE valor > 5;

O número retornado pelo comando na linha <10> é

A

370.

B

581.

C

737.

D

1107.

E

1252.

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Q3188254

Ano: 2025 Banca: FGV Órgão: TCE-RR Prova: FGV - 2025 - TCE-RR - Auditor de Controle Externo - Tecnologia com Especialidade em Análise de Dados |

Q3188254 Banco de Dados

Você, como analista de dados do TCE-RR, pode ser incumbido de utilizar um cubo OLAP para avaliar as auditorias do tribunal pelas dimensões cidade, tempo e custo.
Considere que a análise possua a seguinte cadeia de ações: filtro para apenas considerar o último ano, detalhamento de ano para mês e agregação de mês para trimestre.
A sequência de ações OLAP será:

A

Slice, Drill Down e Roll Up.

B

Slice Down, Roll Across e Drill Up.

C

Slice, Dice e Roll Up.

D

Dice, Drill Down e Roll Up.

E

Dice, Drill Through e Drill Across.

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Q3188253

Ano: 2025 Banca: FGV Órgão: TCE-RR Prova: FGV - 2025 - TCE-RR - Auditor de Controle Externo - Tecnologia com Especialidade em Análise de Dados |

Q3188253 Banco de Dados

O Apache Spark é um mecanismo de análise unificado para processamento de dados em grande escala com diversas aplicações em ciência de dados, machine learning e processamento de gráficos.
Considerando essa ferramenta, julgue as afirmativas a seguir.

I. O Spark pode ser executado no Apache Hadoop, Kubernetes, por conta própria, na nuvem, em máquinas isoladas ou em clusters.
II. DataFrames, SQL e Structured Streaming são exemplos de APIs do Spark.
III. Uma diferença entre o Spark e o MapReduce é que o Spark processa e mantém os dados na memória para as etapas subsequentes, sem gravar ou ler do disco, gerando maior velocidade de processamento.

Está correto o que se afirma em

A

I, apenas.

B

II, apenas.

C

I e II, apenas.

D

II e III, apenas.

E

I, II e III.

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Q3188252

Ano: 2025 Banca: FGV Órgão: TCE-RR Prova: FGV - 2025 - TCE-RR - Auditor de Controle Externo - Tecnologia com Especialidade em Análise de Dados |

Q3188252 Banco de Dados

Sobre algoritmos de mineração de dados, avalie as afirmativas a seguir e assinale (V) para a verdadeira e (F) para a falsa.

( ) K-means, também conhecido como K-NN, é um algoritmo baseado na ideia de que objetos semelhantes estão próximos uns dos outros.
( )Árvore de decisão é uma estrutura hierárquica constituída por nós. Nela, o coeficiente de Gini de um nó é sempre maior do que o do seu nó pai.
( ) O algoritmo SVM, utilizado apenas para a tarefa de classificação, emprega classificadores lineares que separam o conjunto de dados por meio de hiperplanos, não sendo possível seu uso com problemas não linearmente separáveis.

As afirmativas são, respectivamente,

A

V – V – F.

B

F – V – V.

C

F – F – V.

D

V – F – F.

E

F – F – F.

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Q3188251

Ano: 2025 Banca: FGV Órgão: TCE-RR Prova: FGV - 2025 - TCE-RR - Auditor de Controle Externo - Tecnologia com Especialidade em Análise de Dados |

Q3188251 Banco de Dados

Acerca dos algoritmos de mineração de dados, analise as afirmativas a seguir, e assinale (V) para a verdadeira e (F) para a falsa.

( ) Uma árvore de decisão é um grafo cíclico direcionado em que cada nó é um nó de divisão.
( ) Em uma rede neural artificial multicamadas os neurônios estão conectados a todos os neurônios da camada anterior.
( ) As máquinas de vetores de suporte (SVM - Support Vector Machine) são aplicadas em problemas de classificação nos quais busca-se dividir os dados por meio de um hiperplano.

As afirmativas são, respectivamente,

A

V – V – F.

B

V – F – V.

C

F – V – F.

D

F – F – V.

E

V – V – V.

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Q3188248

Ano: 2025 Banca: FGV Órgão: TCE-RR Prova: FGV - 2025 - TCE-RR - Auditor de Controle Externo - Tecnologia com Especialidade em Análise de Dados |

Q3188248 Banco de Dados

Sobre o processo de ETL (Extract, Transform, and Load), analise as afirmativas a seguir.

I. A etapa de extração pode impactar negativamente o desempenho do sistema de origem, caso não seja planejada adequadamente, principalmente quando se trata de um grande volume de dados em tempo real.
II. O Apache NiFi é uma plataforma de orquestração de fluxos de trabalho de código aberto, frequentemente utilizado para criação de pipelines ETL complexos, em que o usuário deve utilizar a linguagem de programação Python.
III. A etapa de transformação compreende tarefas como a limpeza, padronização e formatação dos dados, além de conversões de tipos de dados e agregações.

Está correto o que se afirma em

A

I, II e III.

B

II e III, apenas.

C

I e III, apenas.

D

I, apenas.

E

III, apenas.

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Q3188247

Ano: 2025 Banca: FGV Órgão: TCE-RR Prova: FGV - 2025 - TCE-RR - Auditor de Controle Externo - Tecnologia com Especialidade em Análise de Dados |

Q3188247 Banco de Dados

Inicialmente, o conceito de Big Data era amplamente descrito pelos chamados ‘3 Vs’. Com o avanço da área, novos ‘Vs’ foram incorporados para ampliar essa definição. Um desses novos ‘Vs’ é a veracidade.
Assinale a opção que melhor define o conceito de veracidade.

A

A veracidade representa a relevância e utilidade dos dados para uma solução.

B

A veracidade diz respeito à rapidez com que os dados são coletados, analisados e empregados.

C

A veracidade está relacionada com a diversidade de formatos, um dado pode ser estruturado ou não estruturado.

D

A veracidade diz respeito à confiabilidade dos dados, influenciando a precisão dos resultados da análise.

E

A veracidade está relacionada com a quantidade massiva de dados gerados e armazenados.

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Q3188245

Ano: 2025 Banca: FGV Órgão: TCE-RR Prova: FGV - 2025 - TCE-RR - Auditor de Controle Externo - Tecnologia com Especialidade em Análise de Dados |

Q3188245 Banco de Dados

No contexto de ferramentas para análise e exploração de dados (Excel avançado, SQL e Business Intelligence - BI), avalie as afirmativas a seguir.

I. Ferramentas de BI permitem a criação de dashboards interativos e visualizações em tempo real.
II. O SQL é ideal para consultas e manipulação direta de dados armazenados em grandes bancos de dados.
III. O MS Excel oferece maior flexibilidade em análises locais com fórmulas personalizadas.

Está correto o que se afirma em

A

I, apenas.

B

I e II, apenas.

C

II e III, apenas.

D

I e III, apenas.

E

I, II e III.

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Q3188244

Ano: 2025 Banca: FGV Órgão: TCE-RR Prova: FGV - 2025 - TCE-RR - Auditor de Controle Externo - Tecnologia com Especialidade em Análise de Dados |

Q3188244 Banco de Dados

Sobre os bancos de dados NoSQL, avalie as afirmativas a seguir e assinale (V) para a verdadeira e (F) para a falsa.

( ) O MongoDB apresenta o recurso de sharding que favorece o escalonamento vertical.
( ) O MongoDB armazena preferencialmente os dados em formato XML para otimizar a indexação.
( ) O Cassandra é um exemplo de banco de dados NoSQL orientado a colunas que se destaca por sua performance, durabilidade, disponibilidade e tolerância a falhas.

As afirmativas são, respectivamente,

A

V – F – V.

B

V – V – V.

C

V – V – F.

D

F – F – F.

E

F – F – V.

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Q3188243

Ano: 2025 Banca: FGV Órgão: TCE-RR Prova: FGV - 2025 - TCE-RR - Auditor de Controle Externo - Tecnologia com Especialidade em Análise de Dados |

Q3188243 Banco de Dados

NoSQL é uma abreviação de Not only SQL, (não somente SQL) e esse termo foi cunhado para definir os novos modelos de armazenamento de dados, criados para atenderem às necessidades de flexibilidade, disponibilidade, escalabilidade e desempenho das aplicações inseridas no contexto atual de vasta quantidade de informação, estruturada ou não. Esses modelos são classificados de acordo com a estrutura que os dados são armazenados. Um deles, especificamente, dá mais importância para a descoberta de como os dados estão relacionados do que para os dados em si.
O modelo em questão é o

A

orientado a documentos.

B

relacional.

C

orientado a grafos.

D

orientado a chave-valor.

E

orientado a colunas.

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Q3188242

Ano: 2025 Banca: FGV Órgão: TCE-RR Prova: FGV - 2025 - TCE-RR - Auditor de Controle Externo - Tecnologia com Especialidade em Análise de Dados |

Q3188242 Banco de Dados

Na linguagem SQL, funções de agregação são utilizadas para resumir informações de várias tuplas em uma síntese de tupla única.
As opções a seguir apresentam exemplos de funções de agregação, à exceção de uma. Assinale-a.

A

SUM.

B

MIN.

C

AVG.

D

COUNT.

E

HAVING.

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Q3188241

Ano: 2025 Banca: FGV Órgão: TCE-RR Prova: FGV - 2025 - TCE-RR - Auditor de Controle Externo - Tecnologia com Especialidade em Análise de Dados |

Q3188241 Banco de Dados

No contexto de administração de banco de dados, assinale a afirmativa correta.

A

O backup incremental armazena todas as alterações realizadas desde o último backup completo e, por isso, ocupa mais espaço que o backup completo.

B

A restauração de um banco de dados é sempre um processo automático e não exige intervenção do administrador.

C

O processo de tuning de banco de dados inclui ajustes no hardware, mas não considera a otimização de consultas SQL.

D

Em um banco de dados seguro, o uso de senhas fortes e criptografia garante proteção total contra acessos não autorizados.

E

O backup é essencial para recuperação de dados em caso de falhas, e sua frequência deve ser definida com base na criticidade das informações e no RPO (Recovery Point Objective).

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Q3174953

Ano: 2025 Banca: FGV Órgão: TCE-RR Prova: FGV - 2025 - TCE-RR - Analista Administrativo - Tecnologia da Informação, com especialidade em Desenvolvimento de Sistemas |

Q3174953 Banco de Dados

No planejamento e ao controle de projetos, uma prática avançada para garantir o alinhamento entre a execução do projeto e os objetivos estratégicos da organização é

A

a criação de um cronograma baseado em prazos fixos e recursos alocados garante maior flexibilidade para ajustes durante a execução do projeto, reduzindo a necessidade de monitoramento constante.

B

a análise de valor agregado (Earned Value Management - EVM) combina informações sobre custo, cronograma e desempenho para medir o progresso do projeto, mas não permite identificar desvios em relação ao escopo planejado.

C

a utilização de ferramentas como o método do caminho crítico (CPM) ajuda a identificar as atividades que possuem maior folga no cronograma, permitindo priorizar essas atividades para evitar atrasos no projeto.

D

a definição de marcos (milestones) claros no planejamento do projeto é uma técnica essencial para monitorar o progresso, mas deve ser aplicada apenas em projetos de longa duração com alto nível de complexidade.

E

a integração entre um Plano de Gerenciamento do Projeto e ferramentas de Business Intelligence (BI) permite monitorar indicadores em tempo real, promovendo ajustes ágeis para manter o projeto alinhado aos objetivos estratégicos.

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Q3174943

Ano: 2025 Banca: FGV Órgão: TCE-RR Prova: FGV - 2025 - TCE-RR - Analista Administrativo - Tecnologia da Informação, com especialidade em Desenvolvimento de Sistemas |

Q3174943 Banco de Dados

No contexto de auditoria e compliance, a pilha ELK Stack (Elasticsearch, Logstash e Kibana) é amplamente usada para analisar e monitorar atividades nos sistemas, especialmente no que se refere à integridade e à segurança de dados.
Sobre as funcionalidades dessa pilha, assinale a afirmativa correta.

A

O Elasticsearch é o componente responsável pela coleta de logs em tempo real, permitindo que os dados sejam enviados diretamente para o Kibana para análise visual.

B

O Logstash é responsável por realizar a visualização de dados e criação de dashboards interativos a partir dos logs coletados.

C

A pilha ELK Stack é limitada à análise de logs de bancos de dados e não é adequada para sistemas de monitoramento de redes ou aplicativos.

D

O Logstash coleta, processa e armazena dados, mas não permite que transformações sejam aplicadas aos logs antes de serem enviados para o Elasticsearch.

E

O Kibana oferece uma interface gráfica para análise e visualização dos dados processados pelo Logstash e armazenados no Elasticsearch.

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Q3174941

Ano: 2025 Banca: FGV Órgão: TCE-RR Prova: FGV - 2025 - TCE-RR - Analista Administrativo - Tecnologia da Informação, com especialidade em Desenvolvimento de Sistemas |

Q3174941 Banco de Dados

Alguns Sistemas de Gerenciamento de Bancos de Dados (SGBDs) mais antigos ou especializados não suportam múltiplos valores diretamente no INSERT e requerem abordagens alternativas como loops ou vários comandos separados.
Dos SGBDs listados a seguir, o que suporta múltiplos valores no INSERT desde suas versões iniciais é o

A

DB2.

B

PostgreSQL.

C

SQL Server.

D

MySQL.

E

Oracle.

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