Questões de Banco de Dados para Concurso

Q2326124

Ano: 2023 Banca: CESGRANRIO Órgão: Transpetro Prova: CESGRANRIO - 2023 - Transpetro - Profissional Transpetro de Nível Superior - Junior: Ênfase 7: Análise de Sistemas - Sap - Finanças e Contabilidade |

Q2326124 Banco de Dados

Uma característica importante dos Data Marts (DM) é que eles

A

são sempre implementados como parte do data warehouse central da empresa.

B

são usados principalmente para suportar transações em tempo real de uma empresa.

C

são projetados para atender às necessidades de dados específicas de um grupo ou de um departamento dentro da empresa.

D

são uma alternativa ao data warehouse, e, assim, a empresa deve implantar em seu ambiente computacional apenas um dos dois.

E

garantem o armazenamento de todos os dados de uma empresa.

Você errou! Resposta:

Acesse Comentários para encontrar explicações sobre a solução da questão.

Parabéns! Você acertou!

Aprenda mais ensinando outros alunos ao comentar esta questão.

Q2326123

Ano: 2023 Banca: CESGRANRIO Órgão: Transpetro Prova: CESGRANRIO - 2023 - Transpetro - Profissional Transpetro de Nível Superior - Junior: Ênfase 7: Análise de Sistemas - Sap - Finanças e Contabilidade |

Q2326123 Banco de Dados

Em um banco de dados multidimensional, frequentemente modelado como um cubo de dados, as dimensões são diferentes perspectivas sob as quais os dados podem ser analisados, e os fatos são os dados mais importantes que são analisados ou consultados em relação a essas dimensões.
Considere um esquema multidimensional que envolve automóveis, os fabricantes e as revendedoras de carros, com as tabelas Dimensão apresentadas a seguir:

1. Dim_Automóvel: o Modelo_ID (identificador único para cada modelo de carro) o Nome_Modelo (por exemplo: Corolla, Civic, Tucson) o Tipo (por exemplo: Sedan, SUV, Coupe) o Ano_Lançamento

2. Dim_Fabricante: o Fabricante_ID (identificador único para cada fabricante) o Nome_Fabricante (por exemplo: Toyota, Honda, Ford) o País_Origem (por exemplo: Japão, EUA, Alemanha)

3. Dim_Revendedora: o Revendedora_ID (identificador único para cada revendedora) o Nome_Revendedora o Localização (cidade e estado) o Tipo_Revenda (por exemplo: autorizada, independente)

A tabela Vendas, que representa fatos, contém as seguintes colunas:

• Modelo_ID (chave estrangeira para Dim_Automóvel)
• Fabricante_ID (chave estrangeira para Dim_Fabricante)
• Revendedora_ID (chave estrangeira para Dim_Revendedora)
• Quantidade_Vendida
• Receita_Total (o total em vendas para essa tripla: modelo, fabricante e revendedora)
• Data_Venda

Qual das seguintes expressões, na linguagem de consultas SQL, retorna a receita total de vendas de carros do tipo SUV em 2023, agrupada por fabricante, na cidade de São Paulo?

A

SELECT f.Nome_Fabricante, SUM(v.Receita_Total) AS Receita_Total

FROM Tbl_Vendas v

JOIN Dim_Automóvel a ON v.Modelo_ID = a.Modelo_ID

WHERE a.Tipo = 'SUV'

AND r.Localização = 'São Paulo'

AND a.Ano_Lançamento = 2023

GROUP BY f.Nome_Fabricante;

B

SELECT f.Nome_Fabricante, SUM(v.Receita_Total) AS Receita_Total

FROM Tbl_Vendas v

LEFT JOIN Dim_Automóvel a ON v.Modelo_ID = a.Modelo_ID

JOIN Dim_Fabricante f ON v.Fabricante_ID = f.Fabricante_ID

WHERE a.Tipo = 'SUV'

AND a.Ano_Lançamento = 2023

GROUP BY f.Nome_Fabricante;

C

SELECT f.Nome_Fabricante, SUM(v.Receita_Total) AS Receita_Total

FROM Tbl_Vendas v

JOIN Dim_Automóvel a ON v.Modelo_ID = a.Modelo_ID

JOIN Dim_Fabricante f ON v.Fabricante_ID = f.Fabricante_ID

JOIN Dim_Revendedora r ON v.Revendedora_ID = r.Revendedora_ID

WHERE a.Tipo = 'SUV'

AND a.Ano_Lançamento = 2023

AND r.Localização = 'São Paulo'

GROUP BY f.Nome_Fabricante;

D

SELECT r.Localização, SUM(v.Receita_Total) AS Receita_Total

FROM Tbl_Vendas v

JOIN Dim_Automóvel a ON v.Modelo_ID = a.Modelo_ID

JOIN Dim_Fabricante f ON v.Fabricante_ID = f.Fabricante_ID

WHERE a.Tipo = 'SUV'

AND a.Ano_Lançamento = 2023

GROUP BY r.Localização;

E

SELECT f.Nome_Fabricante, COUNT(v.Receita_Total) AS Receita_Total

FROM Tbl_Vendas v

JOIN Dim_Automóvel a ON v.Modelo_ID = a.Modelo_ID

JOIN Dim_Fabricante f ON v.Fabricante_ID = f.Fabricante_ID

JOIN Dim_Revendedora r ON v.Revendedora_ID = r.Revendedora_ID

WHERE a.Tipo = 'SUV'

AND a.Ano_Lançamento = 2023

AND r.Localização = 'São Paulo'

GROUP BY f.Nome_Fabricante;

Você errou! Resposta:

Acesse Comentários para encontrar explicações sobre a solução da questão.

Parabéns! Você acertou!

Aprenda mais ensinando outros alunos ao comentar esta questão.

Q2326122

Ano: 2023 Banca: CESGRANRIO Órgão: Transpetro Prova: CESGRANRIO - 2023 - Transpetro - Profissional Transpetro de Nível Superior - Junior: Ênfase 7: Análise de Sistemas - Sap - Finanças e Contabilidade |

Q2326122 Banco de Dados

Um banco de dados multidimensional é frequentemente usado em análise OLAP (Online Analytical Processing) sendo orientado por dimensões, e não por tabelas isoladas como no modelo relacional puro. Nesse contexto, considere uma instância relacionada às vendas de uma loja de varejo. As dimensões, nesse caso, poderiam ser:

1. Tempo: Dias, Meses, Trimestres, Anos 2. Produto: ID do Produto, Nome do Produto, Categoria 3. Localização: Cidade, Estado, País 4. Vendedor: ID do Vendedor, Nome, Departamento

Esse banco de dados multidimensional pode ser visualizado como um “cubo” com quatro dimensões, onde cada dimensão forma um dos eixos. Os pontos dentro desse “cubo” representam valores específicos de medidas, como é o caso do total de vendas. Esses pontos podem também representar algo mais complexo envolvendo muitas dimensões como, por exemplo, as vendas do Produto P no Estado Q durante o Mês R por Vendedor S.

Muitas vezes esses “cubos” são implementados em bancos de dados relacionais convencionais, de modo que os usuários possam usar linguagens amplamente conhecidas, como é o caso da linguagem de consultas SQL. Para isso, é necessário modelar tabelas de dimensão e de fato:

1. DimensaoTempo: com colunas tais como TempoID, Mes, Ano
2. DimensaoProduto: com colunas tais como ProdutoID, NomeProduto, Categoria
3. DimensaoLocalizacao: com colunas tais como LocalizacaoID, Cidade, Estado, País
4. FatoVendas: com colunas tais como TempoID, ProdutoID, LocalizacaoID, TotalVendas

Com base nas tabelas deste esquema relacional em particular, que representam um banco de dados multidimensional, considere que se deseja fazer a seguinte consulta de tipo “slice and dice”:
“Quanto foi vendido em termos de valor total nas categorias ‘Eletrônicos’ e ‘Roupas’ no estado de ‘Pernambuco’ durante o ano de 2022?”

A expressão SQL que responde a essa consulta é

A

SELECT p.Categoria, SUM(f.TotalVendas)

FROM FatoVendas f

WHERE f.ProdutoID IN ('Eletrônicos', 'Roupas')

AND f.TempoID = '2022'

AND f.LocalizacaoID = 'Pernambuco'

GROUP BY p.Categoria;

B

SELECT p.Categoria, SUM(TotalVendas) AS VendasTotais

FROM FatoVendas f

JOIN DimensaoTempo t ON f.TempoID = t.TempoID

WHERE p.Categoria IN ('Eletrônicos', 'Roupas')

AND t.Ano = 2022

AND l.Estado = 'Pernambuco'

GROUP BY p.Categoria;

C

SELECT p.Categoria, COUNT(f.TotalVendas) AS VendasTotais

FROM FatoVendas f

JOIN DimensaoProduto p ON f.ProdutoID = p.ProdutoID

JOIN DimensaoLocalizacao l ON f.LocalizacaoID = l.LocalizacaoID

WHERE (p.Categoria = 'Eletrônicos' OR p.Categoria = 'Roupas')

AND l.Estado = 'Pernambuco'

GROUP BY p.Categoria;

D

SELECT p.Categoria, SUM(f.TotalVendas) AS VendasTotais

FROM FatoVendas f

JOIN DimensaoTempo t ON f.TempoID = t.TempoID

JOIN DimensaoProduto p ON f.ProdutoID = p.ProdutoID

JOIN DimensaoLocalizacao l ON f.LocalizacaoID = l.LocalizacaoID

WHERE (p.Categoria = 'Eletrônicos' OR p.Categoria = 'Roupas')

AND t.Ano = 2022

AND l.Estado = 'Pernambuco'

GROUP BY p.Categoria;

E

SELECT p.Categoria, SUM(f.TotalVendas)

FROM FatoVendas f

JOIN DimensaoProduto p ON f.ProdutoID = p.ProdutoID

WHERE (p.Categoria = 'Eletrônicos' OR p.Categoria = 'Roupas')

AND f.TempoID = (SELECT TempoID FROM DimensaoTempo WHERE Ano = '2022')

GROUP BY p.Categoria;

Você errou! Resposta:

Acesse Comentários para encontrar explicações sobre a solução da questão.

Parabéns! Você acertou!

Aprenda mais ensinando outros alunos ao comentar esta questão.

Q2326121

Ano: 2023 Banca: CESGRANRIO Órgão: Transpetro Prova: CESGRANRIO - 2023 - Transpetro - Profissional Transpetro de Nível Superior - Junior: Ênfase 7: Análise de Sistemas - Sap - Finanças e Contabilidade |

Q2326121 Banco de Dados

Em um processo de ETL (Extração, Transformação e Carga), a primeira fase, de Extração (E), refere-se à

A

etapa de manipulação e de ajuste dos dados, visando adequá-los ao esquema do sistema ou ao data warehouse de destino.

B

etapa de validação dos dados presentes em um ambiente de data warehouse.

C

ingestão dos dados a serem processados no repositório conhecido por data warehouse.

D

otimização para melhorar o desempenho de acesso aos dados que serão inseridos em um data warehouse.

E

coleta de dados de múltiplas fontes, adaptando-os para futura integração em um data warehouse.

Você errou! Resposta:

Acesse Comentários para encontrar explicações sobre a solução da questão.

Parabéns! Você acertou!

Aprenda mais ensinando outros alunos ao comentar esta questão.

Q2326120

Ano: 2023 Banca: CESGRANRIO Órgão: Transpetro Prova: CESGRANRIO - 2023 - Transpetro - Profissional Transpetro de Nível Superior - Junior: Ênfase 7: Análise de Sistemas - Sap - Finanças e Contabilidade |

Q2326120 Banco de Dados

Comparando-se os esquemas estrela (star) e floco de neve (snow flake) em data warehouses (DW), constata-se que

A

o esquema estrela é normalizado, enquanto o esquema floco de neve é desnormalizado.

B

o esquema estrela utiliza mais junções na execução de consultas, tornando-as mais lentas quando comparadas às consultas em um esquema floco de neve.

C

o esquema estrela é desnormalizado e, geralmente, oferece um desempenho de consulta mais rápido, enquanto o esquema floco de neve é normalizado, resultando em mais junções durante as consultas.

D

ambos os esquemas favorecem o desempenho das consultas em detrimento da normalização dos dados.

E

ambos os esquemas têm a mesma estrutura e a mesma abordagem quanto à normalização de dados e ao desempenho de consulta.

Você errou! Resposta:

Acesse Comentários para encontrar explicações sobre a solução da questão.

Parabéns! Você acertou!

Aprenda mais ensinando outros alunos ao comentar esta questão.

Q2326119

Ano: 2023 Banca: CESGRANRIO Órgão: Transpetro Prova: CESGRANRIO - 2023 - Transpetro - Profissional Transpetro de Nível Superior - Junior: Ênfase 7: Análise de Sistemas - Sap - Finanças e Contabilidade |

Q2326119 Banco de Dados

Ferramentas OLAP fornecem apoio computacional ao processamento analítico, para tomada de decisão em uma arquitetura de BI. Tal apoio ocorre por meio da implementação de operadores específicos.

Entre os principais tipos de operadores específicos de OLAP em data warehouses, incluem-se operadores de

A

álgebra relacional

B

cálculo relacional

C

upload e de download

D

agregação, de drill-down e de roll-up

E

junção interna ou externa e de agrupamentos

Você errou! Resposta:

Acesse Comentários para encontrar explicações sobre a solução da questão.

Parabéns! Você acertou!

Aprenda mais ensinando outros alunos ao comentar esta questão.

Q2326118

Ano: 2023 Banca: CESGRANRIO Órgão: Transpetro Prova: CESGRANRIO - 2023 - Transpetro - Profissional Transpetro de Nível Superior - Junior: Ênfase 7: Análise de Sistemas - Sap - Finanças e Contabilidade |

Q2326118 Banco de Dados

Considerando-se a natureza e o propósito dos sistemas de gerenciamento de dados, um data warehouse (DW) é descrito como um(a)

A

ferramenta voltada primariamente para garantir a redundância de dados, assegurando cópias de segurança e recuperação em tempo real.

B

estrutura centralizada, projetada para consolidar, armazenar e facilitar a consulta de grandes volumes de dados históricos oriundos de múltiplas fontes.

C

infraestrutura destinada a armazenar dados mais recentes e válidos por períodos curtos de tempo, removendo informações mais antigas para garantir a otimização do espaço disponível.

D

ambiente otimizado para armazenar registros diários de operações sobre dados, priorizando transações e operações frequentes de atualização.

E

repositório projetado para garantir a integridade referencial, reduzindo a necessidade de redundância de dados.

Você errou! Resposta:

Acesse Comentários para encontrar explicações sobre a solução da questão.

Parabéns! Você acertou!

Aprenda mais ensinando outros alunos ao comentar esta questão.

Q2326097

Ano: 2023 Banca: CESGRANRIO Órgão: Transpetro Prova: CESGRANRIO - 2023 - Transpetro - Profissional Transpetro de Nível Superior - Junior: Ênfase 7: Análise de Sistemas - Sap - Finanças e Contabilidade |

Q2326097 Banco de Dados

Um grupo de programadores, trabalhando com mineração de dados de uma grande empresa, construiu um algoritmo baseado em um dos modelos de algoritmos de mineração já existentes. No caso, o algoritmo construído é um que executa múltiplas passagens sobre o banco de dados de transações, sendo capaz de trabalhar com um número grande de atributos, e que obtém, como resultado, diversas alternativas combinatórias entre eles, utilizando-se de buscas sucessivas em toda a base de dados e alcançando um desempenho de execução satisfatório.

O modelo de algoritmo de mineração de dados descrito na situação apresentada é baseado em algoritmos

A

Apriori

B

Baysianos

C

Backpropagation

D

C4.5

E

CN2

Você errou! Resposta:

Acesse Comentários para encontrar explicações sobre a solução da questão.

Parabéns! Você acertou!

Aprenda mais ensinando outros alunos ao comentar esta questão.

Q2326093

Ano: 2023 Banca: CESGRANRIO Órgão: Transpetro Prova: CESGRANRIO - 2023 - Transpetro - Profissional Transpetro de Nível Superior - Junior: Ênfase 7: Análise de Sistemas - Sap - Finanças e Contabilidade |

Q2326093 Banco de Dados

Uma equipe de TI pretende desenvolver um software para atuar na mineração dos dados de uma empresa. Para isso, a equipe utilizará uma técnica que categorize os dados com base em padrões previamente definidos, usando o método de aprendizado supervisionado, no qual haverá interferência manual e interativa na indicação das espécies e dos gêneros dos dados obtidos previamente.

Nesse caso, a técnica que a equipe utilizará é a de

A

associação

B

agrupamento

C

classificação

D

quantificação

E

desacoplamento

Você errou! Resposta:

Acesse Comentários para encontrar explicações sobre a solução da questão.

Parabéns! Você acertou!

Aprenda mais ensinando outros alunos ao comentar esta questão.

Q2326086

Ano: 2023 Banca: CESGRANRIO Órgão: Transpetro Prova: CESGRANRIO - 2023 - Transpetro - Profissional Transpetro de Nível Superior - Junior: Ênfase 7: Análise de Sistemas - Sap - Finanças e Contabilidade |

Q2326086 Banco de Dados

No estabelecimento de uma técnica de mineração de dados de uma empresa, obteve-se um conjunto de estruturas que produzem fluxos de condição do tipo SE – ENTÃO. Nesses fluxos, é possível organizar as respostas, segundo critérios de categorização e de regressão, estabelecendo pontos de decisão relacionados entre si de forma hierárquica.

Nesse caso, qual foi a técnica de mineração aplicada?

A

Redes neurais

B

Statical methods

C

Árvore de decisão

D

Accuracy percentage

E

Análise de sequência

Você errou! Resposta:

Acesse Comentários para encontrar explicações sobre a solução da questão.

Parabéns! Você acertou!

Aprenda mais ensinando outros alunos ao comentar esta questão.

Q2325508

Ano: 2023 Banca: CESGRANRIO Órgão: Transpetro Prova: CESGRANRIO - 2023 - Transpetro - Profissional Transpetro de Nível Superior - Junior: Ênfase 6: Processos de Negócios |

Q2325508 Banco de Dados

A normalização é um processo muito utilizado na organização de bancos de dados.
A esse respeito, o objetivo principal da normalização das estruturas de dados em bancos de dados relacionais é

A

eliminar as duplicações de dados e garantir que cada informação seja armazenada em uma única tabela.

B

aumentar a redundância dos dados, garantindo que informações essenciais sejam armazenadas em várias tabelas.

C

reduzir a quantidade de dados armazenados no banco de dados, resultando em uma economia de espaço de armazenamento.

D

simplificar as consultas complexas e otimizar a recuperação de informações do banco de dados, resultando em um melhor desempenho.

E

criar uma representação visual da estrutura física dos dados no disco, facilitando o acesso direto e rápido às informações armazenadas.

Você errou! Resposta:

Acesse Comentários para encontrar explicações sobre a solução da questão.

Parabéns! Você acertou!

Aprenda mais ensinando outros alunos ao comentar esta questão.

Q2325507

Ano: 2023 Banca: CESGRANRIO Órgão: Transpetro Prova: CESGRANRIO - 2023 - Transpetro - Profissional Transpetro de Nível Superior - Junior: Ênfase 6: Processos de Negócios |

Q2325507 Banco de Dados

A modelagem de dados é uma etapa importante e essencial em qualquer projeto de desenvolvimento ou de manutenção de software.
Dentre as modelagens utilizadas em projetos de banco de dados, está a modelagem conceitual, que

A

descreve detalhes técnicos de implementação, como índices e partições de tabelas.

B

envolve a otimização de consultas e a escolha de índices apropriados para melhorar o desempenho.

C

prioriza o projeto da estrutura física das tabelas e dos relacionamentos no banco de dados.

D

é uma representação visual dos detalhes internos de armazenamento de dados em disco.

E

é independente do Sistema de Gerenciamento de Banco de Dados (SGBD), envolvendo a definição de entidades, de atributos e de relacionamentos.

Você errou! Resposta:

Acesse Comentários para encontrar explicações sobre a solução da questão.

Parabéns! Você acertou!

Aprenda mais ensinando outros alunos ao comentar esta questão.

Q2325506

Ano: 2023 Banca: CESGRANRIO Órgão: Transpetro Prova: CESGRANRIO - 2023 - Transpetro - Profissional Transpetro de Nível Superior - Junior: Ênfase 6: Processos de Negócios |

Q2325506 Banco de Dados

Em sistemas de Business Intelligence (BI), o OLAP (Processamento Analítico Online) é uma tecnologia que permite a análise multidimensional de dados, possibilitando insights valiosos para a tomada de decisões estratégicas.
Sobre essa tecnologia, verifica-se que a operação de

A

“Slice” permite a visualização de um subconjunto de dados de um cubo OLAP, por meio da seleção de um ou mais membros de uma dimensão específica.

B

“Roll-Up” permite a criação de agregações de dados em níveis hierárquicos mais baixos.

C

“Pivot” permite a criação de novas dimensões com base nas existentes em um cubo OLAP.

D

“Drill-Through” permite a criação de agregações de dados em níveis hierárquicos mais altos.

E

“Drill-Down” permite mover-se de visualização de informações resumidas e agregadas para visualização de níveis mais detalhados.

Você errou! Resposta:

Acesse Comentários para encontrar explicações sobre a solução da questão.

Parabéns! Você acertou!

Aprenda mais ensinando outros alunos ao comentar esta questão.

Q2325500

Ano: 2023 Banca: CESGRANRIO Órgão: Transpetro Prova: CESGRANRIO - 2023 - Transpetro - Profissional Transpetro de Nível Superior - Junior: Ênfase 6: Processos de Negócios |

Q2325500 Banco de Dados

Nos tempos atuais, o uso massivo de sistemas de informação em praticamente todas as áreas tem como consequência a geração de muitos dados.
Nesse contexto de tecnologia da informação, um Data Warehouse é uma estrutura de armazenamento de dados fundamental que possui a característica de

A

armazenar somente dados brutos não processados, sem permitir a criação de relatórios ou análises.

B

consolidar dados de diversas fontes em apenas um local, permitindo análises multidimensionais.

C

focar exclusivamente dados operacionais de curto prazo, excluindo dados históricos.

D

ser otimizado apenas para transações de alta velocidade, sem suportar consultas complexas.

E

trabalhar apenas com dados estruturados, não sendo capaz de lidar com dados semi-estruturados ou não estruturados.

Você errou! Resposta:

Acesse Comentários para encontrar explicações sobre a solução da questão.

Parabéns! Você acertou!

Aprenda mais ensinando outros alunos ao comentar esta questão.

Q2325497

Ano: 2023 Banca: CESGRANRIO Órgão: Transpetro Prova: CESGRANRIO - 2023 - Transpetro - Profissional Transpetro de Nível Superior - Junior: Ênfase 6: Processos de Negócios |

Q2325497 Banco de Dados

As propriedades ACID são cruciais para garantir a confiabilidade das transações em um Sistema Gerenciador de Banco de Dados Relacional (SGBD-R). Cada letra da sigla ACID refere-se a uma propriedade específica.
A descrição das quatro propriedades ACID é a seguinte:

A

Atomicidade: o banco de dados deve permanecer em um estado consistente após a transação.
Consistência: uma transação é dividida em várias subtransações menores. Isolamento: os resultados de uma transação são permanentes.
Durabilidade: as transações simultâneas são isoladas umas das outras.

B

Atomicidade: uma transação é dividida em várias subtransações menores.
Consistência: o banco de dados não necessita manter a integridade após cada transação.
Isolamento: as transações podem ser misturadas entre si.
Durabilidade: os resultados de uma transação podem ser desfeitos quando necessário.

C

Atomicidade: uma transação deve ser tratada como uma única unidade, que é executada completamente ou não é executada de todo.
Consistência: o banco de dados deve permanecer em um estado consistente após a transação.
Isolamento: as transações simultâneas são isoladas umas das outras.
Durabilidade: os efeitos de uma transação executada com sucesso são permanentes e persistem mesmo em caso de falha do sistema.

D

Atomicidade: as transações simultâneas são isoladas umas das outras.

Consistência: uma transação deve ser tratada como uma única unidade, que é executada completamente ou não é executada de todo.

Isolamento: o banco de dados deve permanecer em um estado consistente após a transação.

Durabilidade: uma transação é dividida em várias subtransações menores.

E

Atomicidade: os resultados de uma transação são permanentes.
Consistência: as transações simultâneas são isoladas umas das outras.
Isolamento: uma transação deve ser tratada como uma única unidade, que é executada completamente ou não é executada de todo.
Durabilidade: o banco de dados deve permanecer em um estado consistente após a transação.

Você errou! Resposta:

Acesse Comentários para encontrar explicações sobre a solução da questão.

Parabéns! Você acertou!

Aprenda mais ensinando outros alunos ao comentar esta questão.

Q2325496

Ano: 2023 Banca: CESGRANRIO Órgão: Transpetro Prova: CESGRANRIO - 2023 - Transpetro - Profissional Transpetro de Nível Superior - Junior: Ênfase 6: Processos de Negócios |

Q2325496 Banco de Dados

A respeito do uso de Data Lakes como solução para o gerenciamento e análise de Big Data, constata-se que eles

A

convertem dados não estruturados em estruturados durante o processo de ingestão.

B

permitem o armazenamento de dados em formatos estruturados, semiestruturados e não estruturados, oferecendo flexibilidade na análise e no processamento de diferentes tipos de dados.

C

são geralmente implementados usando apenas sistemas de arquivos convencionais devido à sua eficiência em armazenar grandes volumes de dados.

D

são adequados apenas para armazenar grandes volumes de dados não estruturados.

E

são inadequados em soluções de Big Data por não suportarem alguns tipos de dados.

Você errou! Resposta:

Acesse Comentários para encontrar explicações sobre a solução da questão.

Parabéns! Você acertou!

Aprenda mais ensinando outros alunos ao comentar esta questão.

Q2325495

Ano: 2023 Banca: CESGRANRIO Órgão: Transpetro Prova: CESGRANRIO - 2023 - Transpetro - Profissional Transpetro de Nível Superior - Junior: Ênfase 6: Processos de Negócios |

Q2325495 Banco de Dados

Em um Sistema Gerenciador de Banco de Dados Relacional (SGBD-R), o otimizador de consultas é um componente que possui uma série de tarefas e de atividades cruciais para assegurar que as consultas sejam processadas de maneira eficiente.
NÃO representa uma funcionalidade típica do otimizador de consultas

A

escolher o plano de execução mais eficiente para uma consulta, a partir de vários planos possíveis.

B

escolher entre diferentes métodos de acesso a dados (por exemplo, varredura sequencial, uso de índice) para processar uma consulta.

C

utilizar estatísticas sobre os dados armazenados para avaliar a seletividade de diferentes predicados em uma consulta.

D

ser responsável por criar novas tabelas no banco de dados, com base nas consultas mais realizadas.

E

avaliar frequentemente diferentes estratégias de junção para decidir a ordem em que as relações são acessadas e combinadas.

Você errou! Resposta:

Acesse Comentários para encontrar explicações sobre a solução da questão.

Parabéns! Você acertou!

Aprenda mais ensinando outros alunos ao comentar esta questão.

Q2325494

Ano: 2023 Banca: CESGRANRIO Órgão: Transpetro Prova: CESGRANRIO - 2023 - Transpetro - Profissional Transpetro de Nível Superior - Junior: Ênfase 6: Processos de Negócios |

Q2325494 Banco de Dados

Em um Sistema de Gerenciamento de Banco de Dados (SGBD) relacional, um banco de metadados é um repositório especializado que armazena informações sobre os dados que estão armazenados no banco de dados propriamente dito. Em geral, os metadados ajudam os desenvolvedores, os administradores de banco de dados e outras partes interessadas a entender, a gerenciar e a trabalhar eficientemente com o banco de dados.
Dentre as informações típicas que são encontradas nos metadados de um banco de dados relacional, está(ão)

A

a quantidade total de vendas realizadas, registrada pelas transações.

B

as senhas de usuários e suas permissões de sistema operacional.

C

o código-fonte dos aplicativos que acessam o banco de dados.

D

os backups dos dados armazenados nas tabelas.

E

os esquemas de tabelas, incluindo os tipos de dados e as restrições de colunas.

Você errou! Resposta:

Acesse Comentários para encontrar explicações sobre a solução da questão.

Parabéns! Você acertou!

Aprenda mais ensinando outros alunos ao comentar esta questão.

Q2325493

Ano: 2023 Banca: CESGRANRIO Órgão: Transpetro Prova: CESGRANRIO - 2023 - Transpetro - Profissional Transpetro de Nível Superior - Junior: Ênfase 6: Processos de Negócios |

Q2325493 Banco de Dados

Considere a tabela Familia, apresentada abaixo, que possui as colunas Pai e Filho e uma instância exemplo que permite ilustrar as informações contidas nessa tabela.

Imagem associada para resolução da questão

Imagem associada para resolução da questão

Uma consulta SQL feita para exibir os nomes dos netos de Carlos retorna os nomes Isidoro e João. A expressão, em linguagem SQL, dessa consulta é

A

SELECT f2.filho FROM Familia f1 INNER JOIN Familia f2 ON f1.filho = f2.pai WHERE f1.pai = 'Carlos';

B

SELECT f1.pai FROM Familia f1 INNER JOIN Familia f2 ON f1.pai = f2.filho WHERE f1.filho = 'Carlos';

C

SELECT f1.pai FROM Familia f1 INNER JOIN Familia f2 ON f1.filho = f2.pai WHERE f1.pai = 'Carlos';

D

SELECT f2.filho FROM Familia f1 INNER JOIN Familia f2 ON f1.pai = f2.pai WHERE f1.pai = 'Carlos';

E

SELECT f2.filho FROM Familia f1 INNER JOIN Familia f2 ON f1.filho = f2.filho WHERE f1.pai = 'Carlos';

Você errou! Resposta:

Acesse Comentários para encontrar explicações sobre a solução da questão.

Parabéns! Você acertou!

Aprenda mais ensinando outros alunos ao comentar esta questão.

Q2325492

Ano: 2023 Banca: CESGRANRIO Órgão: Transpetro Prova: CESGRANRIO - 2023 - Transpetro - Profissional Transpetro de Nível Superior - Junior: Ênfase 6: Processos de Negócios |

Q2325492 Banco de Dados

Considere um banco de dados orientado a grafos que contém nós que representam Pessoas e nós que representam relacionamentos AMIGO_DE, ligando pessoas amigas entre si.
Qual das consultas, em linguagem Cypher, retorna todos os amigos de uma pessoa chamada Alice?

A

MATCH (p:Pessoa)-[:AMIGO_DE]->(amigo) WHERE p.nome = 'Alice' RETURN amigo

B

MATCH (p:Pessoa)<-[:AMIGO_DE]-(amigo) WHERE p.nome = 'Alice' RETURN amigo

C

MATCH (p:Pessoa {nome: 'Alice'})-[:INIMIGO_DE]->(inimigo) RETURN inimigo

D

SELECT * FROM Pessoas WHERE nome = 'Alice'

E

FIND (p:Pessoa {nome: 'Alice'})-[:AMIGO_DE]->(amigo) RETURN amigo

Você errou! Resposta:

Acesse Comentários para encontrar explicações sobre a solução da questão.

Parabéns! Você acertou!

Aprenda mais ensinando outros alunos ao comentar esta questão.

🚨 ÚLTIMOS DESCONTOS: ATÉ 67% OFF! 🚨

🚨 ÚLTIMOS DESCONTOS: ATÉ 67% OFF! 🚨

Foram encontradas 12.812 questões