Questões de Provas - Questões de Concursos - Página 14

Q3973792

Ano: 2026 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: IPAAM Prova: CESPE / CEBRASPE - 2026 - IPAAM - Analista Ambiental – Especialidade: Análise de Sistemas |

Q3973792 Banco de Dados

Assinale a opção que indica característica central da modelagem dimensional aplicada a sistemas de apoio à decisão.

A

foco em transações OLTP

B

dependência de chaves naturais compostas

C

estrutura baseada em grafos

D

separação entre fatos e dimensões

E

eliminação de redundâncias operacionais

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Q3973791

Ano: 2026 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: IPAAM Prova: CESPE / CEBRASPE - 2026 - IPAAM - Analista Ambiental – Especialidade: Análise de Sistemas |

Q3973791 Banco de Dados

O objetivo principal do processo de normalização de dados em bancos de dados relacionais é

A

garantir a independência física.

B

aumentar o desempenho das consultas.

C

eliminar a necessidade de chaves.

D

substituir a integridade referencial.

E

reduzir redundâncias e anomalias.

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Q3973790

Ano: 2026 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: IPAAM Prova: CESPE / CEBRASPE - 2026 - IPAAM - Analista Ambiental – Especialidade: Análise de Sistemas |

Q3973790 Banco de Dados

Assinale a opção que corresponde corretamente a um princípio fundamental do modelo relacional no contexto da abordagem relacional de bancos de dados.

A

Os relacionamentos são implementados por ponteiros físicos entre tabelas.

B

Toda tabela exige uma chave estrangeira.

C

A ordem das linhas e das colunas não tem significado lógico.

D

A integridade é garantida apenas por comandos SQL.

E

Colunas podem armazenar múltiplos valores simultaneamente.

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Q3973789

Ano: 2026 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: IPAAM Prova: CESPE / CEBRASPE - 2026 - IPAAM - Analista Ambiental – Especialidade: Análise de Sistemas |

Q3973789 Banco de Dados

Texto associado

Texto 2A2-III

Um analista ambiental pretende integrar ao sistema institucional dados disponibilizados por órgãos federais em portais públicos, permitindo reutilização por diferentes aplicações e usuários.

Na situação retratada no texto 2A2-III, considerando-se a necessidade de permitir a reutilização de dados ambientais integrados por diferentes aplicações e usuários, é correto afirmar que o uso de uma view em um banco de dados relacional seria adequado porque isso permite

A

disponibilizar uma representação lógica derivada de uma ou mais tabelas, sem duplicação de dados.

B

garantir automaticamente a integridade referencial entre sistemas distintos.

C

aumentar a precisão geométrica dos dados ambientais armazenados.

D

armazenar fisicamente grandes volumes de dados espaciais consolidados.

E

substituir definitivamente tabelas normalizadas no banco de dados.

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Q3968387

Ano: 2026 Banca: FADESP Órgão: SEFAZ-PA Prova: FADESP - 2026 - SEFAZ-PA - Analista Fazendário |

Q3968387 Banco de Dados

Considere a tabela Vendas(id_venda, produto, valor). Deseja-se listar apenas os produtos cujo valor total vendido seja superior a 10.000. A consulta SQL que atende corretamente a esse requisito é

A

SELECT produto FROM Vendas WHERE SUM(valor) > 10000 GROUP BY produto

B

SELECT produto FROM Vendas HAVING valor > 10000

C

SELECT produto, SUM(valor) FROM Vendas WHERE valor > 10000

D

SELECT DISTINCT produto FROM Vendas ORDER BY SUM(valor) DESC

E

SELECT produto FROM Vendas GROUP BY produto HAVING SUM(valor) > 10000

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Q3968386

Ano: 2026 Banca: FADESP Órgão: SEFAZ-PA Prova: FADESP - 2026 - SEFAZ-PA - Analista Fazendário |

Q3968386 Banco de Dados

Considere um banco de dados relacional com as seguintes tabelas:

Clientes(id_cliente PK, nome, cidade)

Pedidos(id_pedido PK, data_pedido, valor, id_cliente FK)

A consulta SQL que permite ao analista obter, para cada cidade, o valor médio dos pedidos realizados, considerando exclusivamente clientes que possuem ao menos um pedido registrado, é apresentada em

A

SELECT cidade, AVG(valor) FROM Clientes WHERE id_cliente IN (SELECT id_cliente FROM Pedidos)

B

SELECT c.cidade, AVG(p.valor) FROM Clientes c JOIN Pedidos p ON c.id_cliente = p.id_cliente GROUP BY c.cidade

C

SELECT cidade, AVG(valor) FROM Clientes, Pedidos GROUP BY cidade

D

SELECT cidade, AVG(valor) FROM Clientes LEFT JOIN Pedidos GROUP BY cidade

E

SELECT DISTINCT cidade, AVG(valor) FROM Pedidos GROUP BY cidade

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Q3968385

Ano: 2026 Banca: FADESP Órgão: SEFAZ-PA Prova: FADESP - 2026 - SEFAZ-PA - Analista Fazendário |

Q3968385 Banco de Dados

Em um pipeline de dados, o modelo ETL (Extract, Transform, Load) caracteriza-se pela realização das transformações antes da carga dos dados no sistema de destino, enquanto o modelo ELT (Extract, Load, Transform) adia as transformações para depois da ingestão dos dados em um ambiente analítico. Nesse contexto, a alternativa mais coerente com os impactos em escalabilidade, custo computacional e planejamento em cenários de big data é:

A

Em pipelines baseados em ETL, as transformações realizadas antes da carga exigem maior planejamento das regras de negócio, dos recursos computacionais intermediários e dos custos de processamento, especialmente quando o volume de dados é elevado.

B

O modelo ELT pressupõe que todas as transformações sejam simples e de baixo custo, pois a escalabilidade do ambiente analítico dispensa preocupações com uso de recursos computacionais.

C

Em ambientes de big data, o uso de ETL elimina a necessidade de planejamento prévio da infraestrutura, uma vez que as transformações são realizadas fora do sistema de destino, reduzindo custos operacionais.

D

A adoção de ELT inviabiliza práticas de governança e controle de qualidade, uma vez que dados brutos são carregados sem transformação prévia.

E

ETL e ELT apresentam impactos equivalentes em termos de custo e desempenho, sendo a escolha entre eles determinada pela ferramenta de orquestração adotada.

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Q3968381

Ano: 2026 Banca: FADESP Órgão: SEFAZ-PA Prova: FADESP - 2026 - SEFAZ-PA - Analista Fazendário |

Q3968381 Banco de Dados

No processo de descoberta de conhecimento (KDD), a etapa de mineração de dados se caracteriza por

A

tratar problemas, tais como valores faltantes, duplicidades e inconsistências.

B

integrar fontes heterogêneas de dados transacionais.

C

visualizar dados consolidados em dashboards interativos.

D

aplicar algoritmos para extração de padrões, modelos ou relações relevantes.

E

validar semanticamente o conhecimento junto aos especialistas.

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Q3964128

Ano: 2026 Banca: CONSULPLAN Órgão: SAAE de Indaiatuba - SP Prova: CONSULPLAN - 2026 - SAAE de Indaiatuba - SP - Analista em Informática - Desenvolvimento de Sistemas |

Q3964128 Banco de Dados

Considere, hipoteticamente, que o SAAE de Indaiatuba implantou uma solução de BI para acompanhar indicadores como consumo médio por região, inadimplência, perdas na distribuição de água e eficiência operacional. Para isso, foi planejada a criação de Datamarts alimentados periodicamente a partir dos sistemas transacionais existentes. Sobre os conceitos de Datamarts e processos ETL, no contexto de soluções de BI, assinale a afirmativa correta.

A

Datamarts executam análises e operações de cadastro/atualização de dados em tempo real.

B

A utilização de ETL elimina a necessidade de modelagem dimensional, pois os dados são carregados sem tratamento.

C

Datamarts são bancos de dados operacionais que armazenam dados em tempo real para processamento de transações.

D

O processo ETL envolve a extração dos dados das fontes, sua transformação conforme regras de negócio e posterior carga em estruturas analíticas.

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Q3964123

Ano: 2026 Banca: CONSULPLAN Órgão: SAAE de Indaiatuba - SP Prova: CONSULPLAN - 2026 - SAAE de Indaiatuba - SP - Analista em Informática - Desenvolvimento de Sistemas |

Q3964123 Banco de Dados

A correta modelagem de dados é essencial para garantir integridade, desempenho e manutenção dos sistemas corporativos. Em autarquias como o SAAE de Indaiatuba, bancos de dados mal modelados podem gerar inconsistências em cadastros de consumidores, medições de consumo e faturamento. Considerando os princípios de normalização de dados, assinale a afirmativa correta.

A

A Primeira Forma Normal (1FN) permite atributos multivalorados em uma mesma coluna.

B

A Terceira Forma Normal (3FN) elimina dependências transitivas entre atributos não chave.

C

A normalização visa aumentar a redundância de dados para melhorar a performance das consultas.

D

A normalização exige que todos os atributos não chave dependam diretamente da chave primária, o que elimina a necessidade de chaves estrangeiras entre tabelas relacionadas.

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Q3963912

Ano: 2026 Banca: CONSULPLAN Órgão: SAAE de Indaiatuba - SP Prova: CONSULPLAN - 2026 - SAAE de Indaiatuba - SP - Técnico em Informática - Desenvolvimento de Sistemas |

Q3963912 Banco de Dados

No âmbito do SAAE de Indaiatuba está sendo implantado um novo sistema informatizado para controle de ligações de água, consumidores e leituras de hidrômetros, com impacto direto no processo de faturamento mensal. No modelo lógico aprovado, foram definidas as entidades Consumidor, LigacaoAgua e Leitura, com os seguintes relacionamentos:

• Um Consumidor pode possuir uma ou mais Ligações de Água;
• Cada Ligação de Água registra várias Leituras ao longo do tempo.

Ao converter esse modelo para o modelo físico, a equipe de TI do SAAE precisa implementar corretamente tabelas, chaves, tipos de dados e restrições de integridade em um Sistema de Gestão de Banco de Dados (SGBD) relacional, garantindo consistência dos dados operacionais e confiabilidade no faturamento. Considerando a conversão do modelo lógico para o modelo físico no contexto apresentado, relacione adequadamente as colunas a seguir.

1. Garantir que cada ligação de água seja identificada de forma única no banco de dados.
2. Assegurar que uma leitura não possa existir sem estar associada a uma ligação válida.
3. Definir como o SGBD irá armazenar o número da matrícula do consumidor.
4. Implementar o relacionamento entre LigacaoAgua e Consumidor no banco de dados.

( ) Criação de uma chave estrangeira em LigacaoAgua referenciando a tabela Consumidor.
( ) Definição de uma chave primária na tabela LigacaoAgua.
( ) Atribuição do tipo de dado VARCHAR com tamanho adequado ao campo matricula.
( ) Criação de uma chave estrangeira em Leitura referenciando a tabela LigacaoAgua.

A sequência está correta em

A

1, 4, 2, 3.

B

2, 1, 3, 4.

C

4, 1, 3, 2.

D

4, 2, 3, 1.

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Q3963910

Ano: 2026 Banca: CONSULPLAN Órgão: SAAE de Indaiatuba - SP Prova: CONSULPLAN - 2026 - SAAE de Indaiatuba - SP - Técnico em Informática - Desenvolvimento de Sistemas |

Q3963910 Banco de Dados

No SAAE de Indaiatuba, determinados controles operacionais do sistema de faturamento e arrecadação exigem a aplicação automática de regras de negócio diretamente no banco de dados, como o registro de histórico de alterações e a validação de operações críticas. Para isso, a equipe técnica utiliza stored procedures e triggers. Diante do exposto, marque V para as afirmativas verdadeiras e F para as falsas.

( ) Stored proceduressão blocos de códigos armazenados no banco de dados que podem ser executados sob demanda por aplicações ou usuários autorizados.
( ) Triggers são acionadas automaticamente em resposta a eventos como INSERT, UPDATE ou DELETE sobre uma tabela.
( ) Stored procedures não podem receber parâmetros de entrada, pois sua execução é totalmente estática.
( ) Triggers podem ser utilizadas para impor regras de integridade e auditoria sem necessidade de execução explícita pelo usuário.

A sequência está correta em

A

F, F, V, F.

B

V, F, V, F.

C

F, V, F, V.

D

V, V, F, V.

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Q3963909

Ano: 2026 Banca: CONSULPLAN Órgão: SAAE de Indaiatuba - SP Prova: CONSULPLAN - 2026 - SAAE de Indaiatuba - SP - Técnico em Informática - Desenvolvimento de Sistemas |

Q3963909 Banco de Dados

No sistema de gestão do SAAE de Indaiatuba, informações cadastrais são armazenadas nas tabelas consumidores(id, nome) e ligacoes(id_consumidor, matricula). Para fins de auditoria, é necessário consultar simultaneamente dados de ambas as tabelas. Nesse contexto, assinale, a seguir, a consulta SQL correta para listar o nome do consumidor juntamente com a matrícula da ligação de água.

A

SELECT nome, matricula FROM consumidores JOIN ligacoes ON consumidores.id = ligacoes.id_consumidor;

B

SELECT consumidores.nome, ligacoes.matricula FROM consumidores, ligacoes;

C

SELECT nome, matricula FROM consumidores WHERE consumidores.id = ligacoes.id_consumidor;

D

SELECT nome, matricula FROM consumidores INNER JOIN matricula;

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Q3963908

Ano: 2026 Banca: CONSULPLAN Órgão: SAAE de Indaiatuba - SP Prova: CONSULPLAN - 2026 - SAAE de Indaiatuba - SP - Técnico em Informática - Desenvolvimento de Sistemas |

Q3963908 Banco de Dados

Considere que em um banco de dados utilizado pelo setor administrativo do SAAE, a tabela funcionarios armazena informações funcionais para fins de controle interno, contendo os campos id, nome, cargo e salario. Considerando o SQL padrão, assinale a alternativa que retorna apenas os nomes dos funcionários, cujo salário seja superior a R$ 5.000,00.

A

SELECT nome FROM funcionarios WHERE salario > 5000;

B

SELECT funcionarios.nome WHERE salario > 5000;

C

SELECT nome FROM funcionarios HAVING salario > 5000;

D

SELECT nome FROM funcionarios WHERE salario >= '5000';

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Q3961432

Ano: 2026 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: SEFAZ-RN Prova: CESPE / CEBRASPE - 2026 - SEFAZ-RN - Auditor Fiscal de Receitas Estaduais - conhecimentos complementares |

Q3961432 Banco de Dados

Em bancos de dados NoSQL, o modelo que atende conjuntos altamente conectados é chamado de

A

documentos.

B

memória.

C

pesquisa.

D

chave-valor.

E

grafos.

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Q3961429

Ano: 2026 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: SEFAZ-RN Prova: CESPE / CEBRASPE - 2026 - SEFAZ-RN - Auditor Fiscal de Receitas Estaduais - conhecimentos complementares |

Q3961429 Banco de Dados

Assinale a opção que corresponde ao modelo, em Big Data, utilizado para processar paralelamente grandes volumes de dados.

A

process control

B

data break

C

map reduce

D

file management

E

volume parallel

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Q3961426

Ano: 2026 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: SEFAZ-RN Prova: CESPE / CEBRASPE - 2026 - SEFAZ-RN - Auditor Fiscal de Receitas Estaduais - conhecimentos complementares |

Q3961426 Banco de Dados

Em bancos de dados NoSQL, a funcionalidade que permite o armazenamento de objetos, e não apenas de registros, é

A

wide column store.

B

key/value store.

C

document store.

D

graph store.

E

column oriented store,

Q3961424

Ano: 2026 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: SEFAZ-RN Prova: CESPE / CEBRASPE - 2026 - SEFAZ-RN - Auditor Fiscal de Receitas Estaduais - conhecimentos complementares |

Q3961424 Banco de Dados

No contexto de arquiteturas modernas para o ecossistema de Big Data, a organização funcional visa gerenciar o ciclo de vida do dado sob os pilares de volume, velocidade e variedade. Considerando as camadas funcionais e os princípios de processamento distribuído, assinale a opção correta.

A

O processamento de dados pode ser viabilizado por modelos de computação distribuída, permitindo a execução de cargas de trabalho tanto em lotes (batch) quanto em fluxos contínuos (streaming), visando à conversão de dados brutos em informações estruturadas ou semiestruturadas para consumo posterior.

B

Em arquiteturas de Big Data, o paradigma predominante é o schema-on-write, que exige que todos os dados (mesmo os não estruturados) sejam validados e tipados rigidamente antes de serem persistidos no sistema de armazenamento.

C

A camada de consumo ou visualização é opcional, dado que a extração de valor e o suporte à decisão ocorrem de forma automática e intrínseca durante o processo de transporte de dados entre os nós do cluster.

D

A camada de persistência em Big Data fundamenta-se obrigatoriamente em sistemas relacionais com propriedades ACID, visando garantir a integridade referencial estrita em todas as etapas do pipeline.

E

A camada de ingestão limita-se à coleta de dados em repouso via processos puramente batch, sendo tecnicamente incapaz de capturar fluxos de dados contínuos originados de sensores ou logs.

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Q3961421

Ano: 2026 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: SEFAZ-RN Prova: CESPE / CEBRASPE - 2026 - SEFAZ-RN - Auditor Fiscal de Receitas Estaduais - conhecimentos complementares |

Q3961421 Banco de Dados

No ecossistema de dados corporativos, diferentes abordagens e arquiteturas são aplicadas conforme a natureza dos dados e o objetivo analítico. A esse respeito, considere as descrições a seguir.
1 Refere-se à análise de conjuntos de dados que superam a capacidade de processamento dos sistemas convencionais, integrando alta variedade (estruturados e não estruturados) e exigindo escalabilidade horizontal.
2 Abordagem voltada a conjuntos de dados estruturados e predefinidos, com foco em descrever eventos passados (análise descritiva) e responder a perguntas de negócio por meio de indicadores históricos (KPIs).
3 Caracteriza-se pelo processamento de fluxos (streams) com alta velocidade, em que a geração de valor depende da capacidade de processar e reagir à informação em tempo real ou quase real.
4 Utiliza métodos científicos, estatísticos e modelos computacionais para realizar análises preditivas e prescritivas, visando a descoberta de padrões e a antecipação de tendências.
Assinale a opção correta.

A

As descrições 1 e 3 apresentam características fundamentais do conceito de Big Data: volume, variedade e velocidade.

B

As descrições 2 e 4 descrevem exclusivamente as propriedades tecnológicas de sistemas de Big Data.

C

As descrições 1 e 2 referem-se estritamente à análise de dados tradicional e ao business intelligence (BI), respectivamente.

D

As descrições 3 e 4 descrevem, respectivamente, processos de armazenamento estático e persistência de dados em data warehouses.

E

Todas as descrições correspondem ao conceito de ciência de dados

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Q3961417

Ano: 2026 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: SEFAZ-RN Prova: CESPE / CEBRASPE - 2026 - SEFAZ-RN - Auditor Fiscal de Receitas Estaduais - conhecimentos complementares |

Q3961417 Banco de Dados

De acordo com as diretrizes do DAMA-DMBOK (Data Management Body of Knowledge), assinale a opção correta acerca de conceitos de governança e gestão de dados.

A

A governança de dados deve ser aplicada exclusivamente aos ambientes analíticos (data lakes), sendo prescindível nos sistemas transacionais, dado que estes operam sob regras de integridade referencial nativas dos bancos de dados relacionais.

B

A governança de dados foca primordialmente na administração da infraestrutura física (servidores e redes), sendo uma atribuição operacional exclusiva do departamento de tecnologia da informação (TI).

C

A qualidade de dados é tratada como uma disciplina multidimensional cujas dimensões (como acurácia, completude, consistência, tempestividade e unicidade) devem ser definidas e medidas com base nos requisitos e na criticidade do negócio.

D

Em modelos de governança robustos, o papel do data steward (curador de dados) torna-se desnecessário, uma vez que as ferramentas de catálogo de dados automatizam as decisões sobre o ciclo de vida da informação.

E

Os metadados dividem-se em técnicos, de negócio e operacionais, abrangendo desde a estrutura de tabelas até regras de negócio, linhagem de dados (lineage) e definições de responsabilidade.

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