Questões de Banco de Dados para Concurso
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CREATE TABLE registro_entrada (
‘id’ INT(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT ,
‘valor_total’ DECIMAL(9,2) NULL DEFAULT '0.00' ,
‘data_entrada’ DATE NULL DEFAULT NULL ,
‘fornecedor_id’ INT NOT NULL ,
PRIMARY KEY (‘id’) ,
FOREIGN KEY (‘fornecedor_id’ )
REFERENCES ‘supermercado’.’fornecedor’ (‘id’ )
ON DELETE CASCADE
ON UPDATE CASCADE
)
Esse código contém uma instrução que indica, se um registro for atualizado na tabela pai, os registros correspondentes nesta tabela também serão atualizados. Marque a alternativa que contém corretamente essa instrução.
Ao executarmos o código abaixo, será criada uma VIEW, marque a opção que contém o resultado correto desta VIEW.
create view Cliente_Pedido (ID, NomeCompleto, SomaPedido)
as
select a.ID, (a.Nome || ‘ ‘ || a.Sobrenome), sum(b.Valor) from Cliente a
join Pedido b on (b.ID_Cliente = a.ID)
group by a.ID, a.Nome, a.Sobrenome;
No que se refere a ferramentas de integração assíncronas, julgue o item a seguir.
Os brokers são os componentes individuais do Kafka que
gerenciam o armazenamento e a replicação dos dados, sendo
cada broker responsável por hospedar apenas uma partição
de tópicos.
No que se refere a Big Data e analytics, julgue o item a seguir.
Nas técnicas de classificação e clusterização de dados, as
classes, ou categorias, devem existir previamente à sua
aplicação.
No que se refere a Big Data e analytics, julgue o item a seguir.
Embora seja viável, a coleta de dados não estruturados
torna-se ineficiente quando esses dados são modelados em
tabelas convencionais.
No que se refere a Big Data e analytics, julgue o item a seguir.
Um dos Vs de Big Data corresponde a velocidade, à qual é
aplicada a característica ACID, que garante, entre outras
coisas, a atomicidade das transações no banco de dados.
No que se refere a Big Data e analytics, julgue o item a seguir.
Em bancos de dados, uma visão (view) é uma tabela virtual,
que não existe fisicamente, e representa uma relação entre as
linhas de uma ou mais tabelas físicas.
No que se refere a Big Data e analytics, julgue o item a seguir.
No CRISP-DM, os modelos de dados são definidos na etapa
de preparação de dados, com a utilização de técnicas de
machine learning.
No que se refere a Big Data e analytics, julgue o item a seguir.
Em Big Data, um pipeline de dados visa refinar e limpar os
dados brutos, facilitando a utilização desses dados pelos
usuários finais.
Em relação a banco de dados, julgue o próximo item.
Normalização de banco de dados é um conjunto de regras
que visa, principalmente, à organização de um projeto de
banco de dados para aumentar tanto a redundância quanto a
integridade dos dados, sem interferir no desempenho.
Em relação a banco de dados, julgue o próximo item.
De forma geral, ETL é normalmente usado para dados
totalmente estruturados, enquanto ELT atende bem
principalmente dados semiestruturados e(ou) não
estruturados.
Em relação ao conceito de dado, à Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD) e à linguagem de programação Qlik, julgue o item a seguir.
A função Count(), em Qlik, retorna a soma total
dos valores de uma expressão em todos os registros
selecionados.
Em relação ao conceito de dado, à Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD) e à linguagem de programação Qlik, julgue o item a seguir.
Dado é uma coleção organizada de informações
relevantes para uma determinada função ou tarefa.
No que diz respeito ao Modelo Entidade‑Relacionamento (ER), ao Data Warehouse, ao Data Lake e à normalização numérica, julgue o item seguinte.
Min‑Max e Z‑Score são exemplos de métodos de
normalização numérica.
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