O banco de dados MySQL é gratuito e muito popular ao redor do mundo. Nesse contexto, analise o código a seguir:

CREATE TABLE tabelax (jdoc JSON);

Após a execução desse código, na versão 8 do MySQL, constata-se que

O MySQL é um SGBD muito utilizado em desenvolvimento web. Considere as afirmativas abaixo sobre o MySQL.

I O comando “VIEW DATABASES;” mostra todos os bancos de dados criados na instância do MySQL.

II O comando “DESCRIBE servidor;” mostra todos os campos da tabela "servidor".

III O MySQL não possui suporte a funções de agregação.

IV Entre os tipos de dados suportados no MySQL, está o tipo blob.

Estão corretas as afirmativas

O banco de dados Oracle é uma das mais poderosas ferramentas do seu segmento entre as disponíveis no mercado. Esse SGBD possibilita o uso de funções internas com as mais diferentes finalidades, facilitando o trabalho de seus usuários. Isto posto, analise o comando a seguir:

SELECT TRANSLATE('BACK UP DAILY', 'ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ ', 'EFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZABCD') FROM dual;

Executando esse comando, o resultado será:

O ELK Stack diz respeito a um conjunto de projetos relacionados ao processamento, visualização e busca de informações, utilizados em diversos contextos nas aplicações de hoje em dia, em especial aquelas destinadas a lidar com grandes volumes de dados. Nesse contexto, os projetos Kibana e Beats implementam mecanismos de

Strech DB é uma funcionalidade introduzida na versão 2016 do MS SQL SERVER, que permite transferir parte ou a totalidade dos dados armazenados, de forma transparente e segura, para a nuvem, usando o Microsoft Azure. Essa funcionalidade pode ser usada em tabelas que

A versão 2016 do MS SQL SERVER adicionou uma nova funcionalidade que permite gerenciar a exibição de dados confidenciais, em nível de coluna, de acordo com o usuário que está executando uma determinada consulta. Essa tecnologia é denominada

Considere a seguinte instrução SQL, utilizando o T-SQL do Microsoft SQL Server 2016.

Para retornar o resultado da consulta em formato JSON, o trecho constante como <INSTRUÇÃO> deve ser substituído por

Analise a sequência de comandos abaixo:

Ao ser executada, essa sequência de comandos apresentará como resultado

Para realizar processos de análise de dados, por diversas vezes, é necessário tratar o dado antes de proceder com o processo de análise. Na ferramenta Power BI, versão PT-BR, utilizando o Power Query Editor, é possível modificar a forma como os dados estã o originalmente estruturados. Considere as figuras a seguir, sendo a primeira a versão original da disposição dos dados, e a segunda o resultado de um processo de transformação.

Para realizar o processo de transformação, foi aplicada a seguinte sequência de passos, após acessar a Aba Transformar:

Considere o fluxo de transformação do Pentaho Data Integration apresentado a seguir:

Os Passos S1, S2 e S3 realizam, respectivamente, operações de

A ferramenta SPOON é empregada para a construção de transformações, lançando mão do Pentaho Data Integration (PDI), porém utilizável apenas para ambiente de desenvolvimento. Para ambientes de produção, o PDI disponibiliza a ferramenta

Ao realizar transformações usando o Pentaho Data Integration (PDI), é possível definir variáveis para serem usadas durante o processo de transformação. Para referenciar uma variável Kettle chamada PASTA_SAIDA, utiliza-se a sintaxe

Num projeto de modelagem dimensional, há 4 passos (ou decisões-chave). Dois desses passos são:

Considere que um analista do Tribunal de Justiça, por meio de uma ferramenta DataWarehouse, está analisando dados de processos eletrônicos conforme ilustrado no Quadro A, e que o técnico realizou uma operação de forma a chegar ao resultado ilustrado no Quadro B.

Quadro A:

Quadro B:

Para chegar ao resultado ilustrado no Quadro B, o analista realizou uma operação

Considerado um importante componente da área de Business Intelligence (BI), o DataWarehouse pode fazer uso de diversas fontes de dados. Considere as afirmações abaixo sobre DataWarehouse.

I Faz uso intensivo de operações de escrita e pouco uso de operações de leitura.

II É projetado para tarefas analíticas, oferecendo dados para tomada de decisão.

III Seus dados são projetados e estruturados de maneira normalizada.

IV Contém dados em diferentes níveis, podendo esses dados serem atômicos ou sumarizados.

Estão corretas as afirmações

Embora Big Data tenha diferentes definições, há um consenso sobre o modelo dos 3 V’s que correspondem a 3 características. Duas dessas características são:

Big Data surgiu a partir da necessidade de manipular um grande volume de dados e, com isso, novos conceitos foram introduzidos, como o Data Lake, que

JSON é um formato de dados utilizado para representação e troca de dados entre sistemas, possuindo estrutura própria de representação, que difere da representação usada em banco de dados relacionais. No Microsoft SQL SERVER 2016 em diante, para manipular/apresentar dados JSON em um formato tabular, utiliza-se a função

Um usuário está analisando dados por meio de uma ferramenta DataWarehouse, e deseja comparar medidas numéricas distintas que são relacionadas entre si por meio de dimensões em comum. Para isso, o usuário deve realizar a operação

A modelagem dimensional é amplamente aceita como uma técnica para expor dados analíticos, pois apresenta dados de maneira compreensível para usuários de negócio bem como tem um desempenho rápido nas consultas. Nesse contexto, uma tabela de dimensão