Questões de Banco de Dados para Concurso

Q1311167

Ano: 2018 Banca: UFMT Órgão: Prefeitura de Várzea Grande - MT Prova: UFMT - 2018 - Prefeitura de Várzea Grande - MT - Técnico de Desenvolvimento Econômico e Social - Programador WEB |

Q1311167 Banco de Dados

Sobre Modelagem de Banco de Dados, analise as afirmativas.

I - O modelo de Entidade e Relacionamento é um modelo de baixo nível, sendo dependente da tecnologia a ser utilizada. II - Na conversão do Diagrama de Entidade e Relacionamento para o Modelo Relacional, a quantidade de tabelas é exatamente igual à quantidade de entidades no diagrama. III - O Diagrama de Entidade e Relacionamento não contempla o conceito de chave estrangeira. IV - O Modelo Relacional explicita o relacionamento entre as tabelas do banco de dados. V - O Diagrama de Entidade e Relacionamento permite definir a cardinalidade entre relacionamentos.

Estão corretas as afirmativas

A

I, II e IV, apenas.

B

II e III, apenas.

C

III, IV e V, apenas.

D

I e V, apenas.

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Q1311166

Ano: 2018 Banca: UFMT Órgão: Prefeitura de Várzea Grande - MT Prova: UFMT - 2018 - Prefeitura de Várzea Grande - MT - Técnico de Desenvolvimento Econômico e Social - Programador WEB |

Q1311166 Banco de Dados

Sobre os Sistemas Gerenciadores de Banco de Dados (SGBD), é correto afirmar:

A

Não garantem acesso seguro aos bancos de dados, esse controle é feito pelo sistema operacional.

B

Permitem o compartilhamento dos dados apenas para usuários do mesmo sistema operacional.

C

Facilitam o processo de definição, implementação, manipulação e compartilhamento de bancos de dados.

D

Já se tornaram obsoletos, dando lugar para os sistemas NoSql.

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Q1307519

Ano: 2020 Banca: COMPERVE - UFRN Órgão: TJ-RN Prova: COMPERVE - 2020 - TJ-RN - Administrador de Sites |

Q1307519 Banco de Dados

O MySQL assim como outros bancos de dados possibilita a criação de subc onsultas. A consulta que possui sintaxe correta, quando executada no MySQL versão 8, é:

A

SELECT coluna1 FROM t1 AS x WHERE x.coluna1 = (SELECT coluna1 FROM t2 AS x WHERE x.coluna1 = (SELECT coluna1 FROM t3 WHERE x.coluna2 = t3.coluna1))

B

SELECT coluna1 FROM t1 AS x WHERE x.coluna1 = SELECT coluna1 FROM t2 AS x WHERE x.coluna1 = SELECT coluna1 FROM t3 WHERE x.coluna2 = t3.coluna1

C

SELECT coluna1 FROM t1 AS x WHERE x.coluna1 = (SELECT coluna1 FROM t2 AS x WHERE x.coluna1 = (SELECT FROM t3 WHERE x.coluna2 = t3.coluna1))

D

SELECT coluna1 FROM t1 AS x WHERE x.coluna1 = (SELECT coluna1 FROM t2 AS x WHERE x.coluna1 = (SELECT coluna1 FROM t3 WHERE x.coluna2.t3.coluna1))

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Q1307518

Ano: 2020 Banca: COMPERVE - UFRN Órgão: TJ-RN Prova: COMPERVE - 2020 - TJ-RN - Administrador de Sites |

Q1307518 Banco de Dados

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

A

será exibido um erro e não será criada a tabela.

B

será criado um campo do tipo JSON na tabelax.

C

será exibido um erro e será criada uma tabela vazia.

D

será criado um campo do tipo longtext na tabelax.

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Q1307517

Ano: 2020 Banca: COMPERVE - UFRN Órgão: TJ-RN Prova: COMPERVE - 2020 - TJ-RN - Administrador de Sites |

Q1307517 Banco de Dados

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

A

II e III.

B

II e IV.

C

I e III.

D

I e IV.

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Q1307106

Ano: 2020 Banca: COMPERVE - UFRN Órgão: TJ-RN Prova: COMPERVE - 2020 - TJ-RN - Analista de Sistemas Sênior |

Q1307106 Banco de Dados

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:

A

FAÇA BACK UP DIARIAMENTE

B

FEGOYTHEMPC

C

BCK P DLY

D

YLIAD PU KCAB

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Q1307100

Ano: 2020 Banca: COMPERVE - UFRN Órgão: TJ-RN Prova: COMPERVE - 2020 - TJ-RN - Analista de Sistemas Sênior |

Q1307100 Banco de Dados

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

A

Visualização e Agente para servir dados, respectivamente.

B

Busca e Visualização, respectivamente.

C

Pipeline de ingestão e Agente para servir dados, respectivamente.

D

Busca e Pipeline de ingestão, respectivamente.

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Q1307086

Ano: 2020 Banca: COMPERVE - UFRN Órgão: TJ-RN Prova: COMPERVE - 2020 - TJ-RN - Analista de Sistemas Sênior |

Q1307086 Banco de Dados

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

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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Q1307085

Ano: 2020 Banca: COMPERVE - UFRN Órgão: TJ-RN Prova: COMPERVE - 2020 - TJ-RN - Analista de Sistemas Sênior |

Q1307085 Banco de Dados

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

A

Dynamic Data Masking.

B

Row Level Security.

C

Always Encrypted.

D

Asymmetric Key.

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Q1307028

Ano: 2020 Banca: COMPERVE - UFRN Órgão: TJ-RN Prova: COMPERVE - 2020 - TJ-RN - Analista de Suporte Pleno - Banco de Dados |

Q1307028 Banco de Dados

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

A

ETL.

B

PAN.

C

YARN.

D

CARTE.

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Q1307027

Ano: 2020 Banca: COMPERVE - UFRN Órgão: TJ-RN Prova: COMPERVE - 2020 - TJ-RN - Analista de Suporte Pleno - Banco de Dados |

Q1307027 Banco de Dados

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

A

${PASTA_SAIDA}

B

%{PASTA_SAIDA}

C

$PASTA_SAIDA$

D

%PASTA_SAIDA%

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Q1307026

Ano: 2020 Banca: COMPERVE - UFRN Órgão: TJ-RN Prova: COMPERVE - 2020 - TJ-RN - Analista de Suporte Pleno - Banco de Dados |

Q1307026 Banco de Dados

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

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.

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Q1307024

Ano: 2020 Banca: COMPERVE - UFRN Órgão: TJ-RN Prova: COMPERVE - 2020 - TJ-RN - Analista de Suporte Pleno - Banco de Dados |

Q1307024 Banco de Dados

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

A

I e IV.

B

I e III.

C

II e III.

D

II e IV.

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Q1307023

Ano: 2020 Banca: COMPERVE - UFRN Órgão: TJ-RN Prova: COMPERVE - 2020 - TJ-RN - Analista de Suporte Pleno - Banco de Dados |

Q1307023 Banco de Dados

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:

A

Volume e Velocity.

B

Variety e Value.

C

Viable e Vast.

D

Valid e Verbose.

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Q1307022

Ano: 2020 Banca: COMPERVE - UFRN Órgão: TJ-RN Prova: COMPERVE - 2020 - TJ-RN - Analista de Suporte Pleno - Banco de Dados |

Q1307022 Banco de Dados

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

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.

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Q1307021

Ano: 2020 Banca: COMPERVE - UFRN Órgão: TJ-RN Prova: COMPERVE - 2020 - TJ-RN - Analista de Suporte Pleno - Banco de Dados |

Q1307021 Banco de Dados

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

A

FROMJSON

B

OPENJSON

C

AS_JSON

D

READ_JSON

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Q1307020

Ano: 2020 Banca: COMPERVE - UFRN Órgão: TJ-RN Prova: COMPERVE - 2020 - TJ-RN - Analista de Suporte Pleno - Banco de Dados |

Q1307020 Banco de Dados

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

drill across.

B

pivot.

C

slice and dice.

D

roll up.

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Q1307019

Ano: 2020 Banca: COMPERVE - UFRN Órgão: TJ-RN Prova: COMPERVE - 2020 - TJ-RN - Analista de Suporte Pleno - Banco de Dados |

Q1307019 Banco de Dados

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

A

pode ser categorizada como: aditiva, semi-aditiva e não aditiva.

B

deve ser normalizada.

C

tem apenas uma coluna chave primária.

D

também é chamada de tabela de medidas.

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Q1307018

Ano: 2020 Banca: COMPERVE - UFRN Órgão: TJ-RN Prova: COMPERVE - 2020 - TJ-RN - Analista de Suporte Pleno - Banco de Dados |

Q1307018 Banco de Dados

Visões multidimensionais dos dados podem ser expressas por diferentes tecnologias de bancos de dados. Uma dessas visões pode ser implementada utilizando star schemas, onde

A

a tabela central, com relacionamento para todas as outras, é a tabela de dimensões.

B

as informações de fatos são normalizadas e as informações de dimensões são desnormalizadas.

C

a inclusão de cubos OLAP deve ser feita durante a etapa de normalização.

D

as informações são classificadas em 3 grupos: fatos, dimensões e medidas.

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Q1307017

Ano: 2020 Banca: COMPERVE - UFRN Órgão: TJ-RN Prova: COMPERVE - 2020 - TJ-RN - Analista de Suporte Pleno - Banco de Dados |

Q1307017 Banco de Dados

Um modelo dimensional organiza os dados em um formato que oferece compreensão ao usuário, desempenho nas consultas e resiliência às alterações. Modelos dimensionais implementados em um banco de dados multidimensional são referidos como

A

star schemas.

B

cubos OLAP.

C

data marts.

D

tabelas de dimensões.

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