Questões de Concurso Sobre banco de dados

Julgue o item subsecutivo, referente a técnicas de otimização de consultas SQL e a técnicas de modelagem multidimensional. 

O uso de seletividade e estimativa de custos na otimização de consultas SQL consiste na modificação da representação interna de uma consulta em uma árvore de consulta com o objetivo de melhorar o seu desempenho.

Julgue o item subsecutivo, referente a técnicas de otimização de consultas SQL e a técnicas de modelagem multidimensional. 

Apesar de poupar espaço de armazenamento, a modelagem snowflake é contraindicada para consultas com alta demanda de processamento em razão do seu potencial para impactar negativamente os tempos de resposta das consultas.

A respeito de data warehouse, data mining e business intelligence, julgue o item subsequente.

Sistemas de data mining viabilizam a extração de novos padrões significativos de informação que não seriam necessariamente encontrados por meio de meras consultas ou processamento de dados ou metadados no data warehouse.

A respeito de data warehouse, data mining e business intelligence, julgue o item subsequente.

Coletar e transformar dados de várias fontes e descobrir tendências e inconsistências são etapas gerais dos processos de business intelligence. 

A respeito de data warehouse, data mining e business intelligence, julgue o item subsequente.

Diferentemente dos bancos de dados transacionais, os data warehouses caracterizam-se pela volatilidade, já que neles as informações armazenadas são alteradas com muito mais frequência, praticamente em tempo real.

Acerca de tipos de bancos de dados, julgue o item que se segue.

Mecanismos de indexação e controle de simultaneidade são recursos dispensáveis em bancos de dados orientados a objetos, em razão da natureza dos objetos e dos componentes estado e comportamento a eles inerentes.  

Acerca de tipos de bancos de dados, julgue o item que se segue.

Nos bancos de dados hierárquicos, cada registro é uma coleção de atributos, sendo a associação entre dois registros denominada ligação.

No que se refere a níveis de abstração, modelos de dados e normalização em bancos de dados, julgue o próximo item.

Os modelos de dados representacionais incorporam alguns conceitos acerca da forma como os dados são organizados no armazenamento computacional, enquanto mantêm a facilidade de compreensão pelos usuários finais.

No que se refere a níveis de abstração, modelos de dados e normalização em bancos de dados, julgue o próximo item.

O nível de abstração de dados em que é definida detalhadamente a maneira pela qual os dados de um sistema estão estruturalmente armazenados e como podem ser computacionalmente acessados corresponde ao nível de visão do usuário. 

No que se refere a níveis de abstração, modelos de dados e normalização em bancos de dados, julgue o próximo item.

A ação de eliminar campos de uma tabela que não dependem da chave é estabelecida pela segunda forma normal.

A respeito de modelagem dimensional e data marts, julgue o item subsecutivo.

Modelos dimensionais e data marts são apropriados especificamente quando existe um padrão de utilização previsível.

A respeito de modelagem dimensional e data marts, julgue o item subsecutivo.

Modelos dimensionais e data marts permitem obter alta capacidade de escalonabilidade.

A respeito de modelagem dimensional e data marts, julgue o item subsecutivo.

Modelos dimensionais e data marts podem ser integrados, não sendo necessário soluções isoladas uma das outras, desde que sigam a arquitetura de barramento dos data marts.

A respeito de modelagem dimensional e data marts, julgue o item subsecutivo.

No desenvolvimento de data marts e modelos dimensionais, o escopo deve ser focado em soluções departamentais e não corporativas.

A respeito de modelagem dimensional e data marts, julgue o item subsecutivo.

Na modelagem dimensional, data marts devem ser criados e utilizados para dados de resumo.

Considerando a estrutura de tabela acima, relativa a uma empresa que fabrica e comercializa produtos alimentícios, e que foi utilizada a modelagem dimensional para criar a tabela dimensão de produto, julgue o próximo item.

As dimensões devem ser designadas por uma chave primária (primary key). 

Considerando a estrutura de tabela acima, relativa a uma empresa que fabrica e comercializa produtos alimentícios, e que foi utilizada a modelagem dimensional para criar a tabela dimensão de produto, julgue o próximo item.

O tipo de tabela dimensão em tela sempre acompanha uma tabela fato. 

Considerando a estrutura de tabela acima, relativa a uma empresa que fabrica e comercializa produtos alimentícios, e que foi utilizada a modelagem dimensional para criar a tabela dimensão de produto, julgue o próximo item.

Tabelas dimensão como a apresentada são consideradas complexas e assimétricas pela modelagem dimensional, do ponto de vista do usuário que consome os dados. 

Considerando a estrutura de tabela acima, relativa a uma empresa que fabrica e comercializa produtos alimentícios, e que foi utilizada a modelagem dimensional para criar a tabela dimensão de produto, julgue o próximo item.

Tabelas de fato são pontos de entrada para tabelas de dimensão.

Considerando a estrutura de tabela acima, relativa a uma empresa que fabrica e comercializa produtos alimentícios, e que foi utilizada a modelagem dimensional para criar a tabela dimensão de produto, julgue o próximo item.

Ao ser gerado um relatório relacionado a vendas de alguns produtos, é possível que os atributos dimensionais sejam uma fonte primária de restrição de consultas desse relatório.