Questões de Banco de Dados

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Duas definições de estruturas de dados estão determinadas para um projeto de datamart de uma loja de varejo: uma delas (tabela A) contém a data da venda, a identificação do produto vendido, a quantidade vendida do produto no dia e o valor total das vendas do produto no dia; a outra (tabela B) contém a identificação do produto, nome do produto, marca, modelo, unidade de medida de peso, largura, altura e profundidade da embalagem.


Considerando os conceitos de modelagem multidimensional de data warehouse, as tabelas A e B são, respectivamente:

    A) Query e Réplica

    B) Fato e Dimensão

    C) Dimensão e Réplica

    D) Fato e ETL

    E) ETL e Query

Um conjunto de programas de computador está sendo executado em um conjunto de servidores conectados em rede local, para alimentar um data warehouse a partir dos bancos de dados transacionais de uma empresa, sendo que: um primeiro programa realiza uma cópia de dados transacionais selecionados em estruturas de dados que formam um staging area; um segundo programa faz a leitura dos dados na staging area e alimenta estruturas de bancos de dados em um Operational Data Storage (ODS), que consolida dados operacionais de diversas aplicações e complementa conteúdo. Por fim, outro programa de aplicação faz a leitura do ODS e carrega estruturas de dados em uma estrutura não relacional de tabelas em um data warehouse.


Esse processo para integrar os bancos de dados que são heterogêneos é denominado:

    A) troca de arquivos por mídia externa física.

    B) Data base link (DB Link).

    C) replicação de dados.

    D) File Transfer Protocol.

    E) ETL (Extract, Transform, Load).

Atualmente, diversos dados são coletados pelos sistemas digitais de empresas na internet para constituir Big Data com conteúdo sobre os resultados alcançados por seus produtos e serviços, prestígio da imagem da organização e seus representantes. Porém, parte desses dados pode ser falsa ou manipulada por internautas. O tratamento dos dados, a fim de qualificá-los antes de disponibilizá-los para a tomada de decisão na empresa, segundo o conceito das cinco dimensões “V” de avaliação de um Big Data, se refere

    A) ao valor.

    B) à variedade.

    C) à veracidade.

    D) à velocidade.

    E) ao volume.

Todo processo de atualização aguda, que envolva tipos de dados de tamanho variável, tais como CHAR ou VARCHAR, com muita inclusão e exclusão de registros, acaba produzindo muita fragmentação do espaço em disco. Para contornar o problema, o SGBD PostgreSQL, em sua versão 8.2, recomenda executar com frequência, sobre as tabelas muito atualizadas, o seguinte comando:

    A) ANALYSE [Banco] [VERBOSE] [modo];

    B) ANALYSE [modo] [VERBOSE] [VACUUM] [tabela];

    C) REWRITE [tabela] [VERBOSE] [modo];

    D) REWRITE [banco] AFTER REINDEX [VERBOSE];

    E) VACUUM [modo] [VERBOSE] [ANALYSE] [tabela];

Triggers ou Gatilhos são comandos (ação) executados automaticamente (um tipo especial de procedimento armazenado) em consequência de uma modificação (evento) que produziu uma restrição (condição) que implique em defeito ou falta de integridade nos dados. É correto afirmar que

    A) um trigger é usado com enorme eficiência para impor e manter integridade referencial de alto nível e, também, para ajudar na elaboração de resultados de consultas.

    B) um trigger e o evento que o disparou devem ser considerados como uma mesma transação.

    C) triggers são criados utilizando a instrução SQL Generate Trigger, que especifica o Banco onde ele atuará e para que tipo de ocorrência disparará suas ações.

    D) os triggers podem ser executados, independentemente dos eventos aos quais foram associados.

    E) triggers e Stored Procedures são procedimentos equivalentes; enquanto triggers disparam em função de uma ação, as Stored Procedures são disparadas por eventos temporais.

As boas práticas em Sistemas Gerenciadores de Bancos de Dados Relacionais (SGBDRs) reforçam que todas as redundâncias não controladas (não planejadas) devem ser minimizadas ou, se possível, eliminadas. Ou seja, as redundâncias produzidas por falta de projeto lógico de banco de dados devem ser minimizadas ou eliminadas, enquanto as redundâncias controladas são aceitas e, muitas vezes, constituem a política de replicação de dados. A grande vantagem da replicação é

    A) a menor fragmentação horizontal.

    B) o aumento do overhead durante a atualização dos dados.

    C) a menor exigência de recursos do sistema (memória, processador).

    D) a maior disponibilidade dos dados.

    E) a menor fragmentação vertical.

No contexto de data mining, considere o caso hipotético a seguir:


Uma financeira possui o histórico de seus clientes e o comportamento destes em relação ao pagamento de empréstimos contraídos previamente. Existem dois tipos de clientes: adimplentes e inadimplentes. Estas são as categorias do problema (valores do atributo alvo). Uma aplicação de mining, neste caso, consiste em descobrir uma função que mapeie corretamente os clientes, a partir de seus dados (valores dos atributos previsores), em uma destas categorias. Tal função pode ser utilizada para prever o comportamento de novos clientes que desejem contrair empréstimos junto à financeira. Esta função pode ser incorporada a um sistema de apoio à decisão que auxilie na filtragem e na concessão de empréstimos somente a clientes classificados como bons pagadores.


Trata-se de uma atividade denominada

    A) sumarização.

    B) descoberta de associações.

    C) classificação.

    D) descoberta de sequências.

    E) previsão de séries temporais.

Considere um sistema de banco de dados geograficamente distribuído e que, em cada um deles, são replicadas as mesmas informações, a fim de obter o melhor desempenho no acesso. Todavia, isso gera um problema de redundância. Uma das formas de cuidar desse aspecto é estabelecer

    A) espelhamento não controlado, em que o SGBD, a partir de um ambiente central, acessa os ambientes espelhados, de forma programada, para informar ao usuário onde ele deve realizar os ajustes das informações.

    B)

    redundância controlada, em que o SGBD tem conhecimento da múltipla representação da informação e garante a sincronização entre as diversas representações.



    C) espelhamento controlado, em que o usuário, a partir de um ambiente central, aciona os ambientes replicados, de forma programada, para realizar os ajustes das informações.

    D) redundância controlada, em que o usuário é responsável pela manutenção da sincronia entre as diversas representações.

    E) redundância de controle compartilhado, em que o SGBD não garante a sincronização, mas entrega facilidade ao usuário, para que ele execute as atividades de sincronia necessárias.

Considere uma tabela de produtos em estoque e outra de pedidos, em um banco de dados. Toda vez que um item for incluído na tabela de pedidos, a quantidade em estoque desse item, na tabela de produtos, deve ser diminuída de modo equivalente. Um Analista pode solucionar essa situação, e ainda ganhar em desempenho,

    A) usando um trigger.

    B) criando uma view com dados de produtos e de pedidos.

    C) atribuindo o acesso a essas tabelas para apenas um usuário responsável.

    D) atribuindo privilégios à tabela de pedidos.

    E) atribuindo privilégios à tabela de produtos.

É aconselhável que a opção user connections seja alterada somente por profissional de banco de dados SQL Server, versão 2016, experiente. Ela ajuda a evitar sobrecarregar o servidor com muitas conexões simultâneas e pode calcular o número de conexões com base no sistema e nos requisitos do usuário. Usuários que executam aplicativos ODBC (Conectividade Aberta de Banco de Dados) precisam de uma conexão para cada

    A) processo não gerenciado pelo aplicativo.

    B) objeto de conexão aberto.

    C) processo iniciado que chama a função dbopen do DB-Library.

    D) atividade gerenciada no aplicativo.

    E) atividade que também referencie OLE DB.

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