Questões de Banco de Dados do ano 2020
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Embora Big Data tenha diferentes definições, há um consenso sobre o modelo dos 3 Vs que correspondem a 3 características. Duas dessas características são:
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A) Volume e Velocity.
B) Variety e Value.
C) Viable e Vast.
D) Valid e Verbose.
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
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A) pode ser considerado um repositório de dados relacionados, sendo, portanto, um armazém de dados orientado por assunto.
B) pode ser considerado um conjunto de bancos de dados relacionais e com relacionamentos entre tabelas de diferentes esquemas de bancos de dados.
C) é o resultado de sucessivas operações de mineração de dados, sendo um ambiente no qual é possível ter relatórios e dashboards de maneira amigável para os analistas de negócio.
D) é projetado para armazenar dados de diversas fontes e formatos, não havendo a necessidade da definição de um esquema de dados para inserir novos itens.
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
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A) FROMJSON
B) OPENJSON
C) AS_JSON
D) READ_JSON
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
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A) drill across.
B) pivot.
C) slice and dice.
D) roll up.
Considere o fluxo de transformação do Pentaho Data Integration apresentado a seguir:
Os Passos S1, S2 e S3 realizam, respectivamente, operações de
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A) Leitura de Arquivo JSON, Split de Colunas e Saída em Formato de Tabela.
B) Leitura de Banco de Dados, Join de Colunas e Log.
C) Leitura de Arquivo CSV, Split de Colunas e Calculadora de Valores.
D) Leitura de Arquivo de Propriedades, Seleção de Linhas Únicas e Calculadora de Valores.
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
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A) ETL.
B) PAN.
C) YARN.
D) CARTE.
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
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A) ${PASTA_SAIDA}
B) %{PASTA_SAIDA}
C) $PASTA_SAIDA$
D) %PASTA_SAIDA%
Num projeto de modelagem dimensional, há 4 passos (ou decisões-chave). Dois desses passos são:
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A) identificar os stakeholders e desnormalizar o banco de dados.
B) identificar os fatos e normalizar o banco de dados.
C) selecionar o processo de negócio e selecionar as chaves estrangeiras.
D) definir a granularidade e identificar as dimensões.
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
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A) dice.
B) roll up.
C) slice.
D) drill down.
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
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A) não contenham dados do tipo FILESTREAM.
B) sejam referenciadas por uma chave estrangeira.
C) possuam índices full-text.
D) não tenham mais do que 500 colunas ou 998 indíces.
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