Questões de Banco de Dados para Concurso - Página 42

Q2518851

Ano: 2024 Banca: FGV Órgão: CVM Prova: FGV - 2024 - CVM - Analista CVM - Perfil 9 - TI / Infraestrutura e Segurança - Tarde |

Q2518851 Banco de Dados

Anualmente, a Comissão de Valores Mobiliários (CVM) efetua a contratação da empresa X para executar uma auditoria em sua base de dados, de forma a manter a segurança e conformidade. Entretanto, a CVM efetuou a contratação da empresa Y apenas seis meses após a última auditoria. Essa empresa terá uma abordagem mais direcionada, concentrando-se em áreas críticas do banco de dados.

Logo, a empresa Y deverá assinar com a CVM um contrato de execução de uma auditoria do tipo:

A

tradicional;

B

exclusão de riscos;

C

alterações;

D

análise de desempenho;

E

integridade.

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Q2518850

Ano: 2024 Banca: FGV Órgão: CVM Prova: FGV - 2024 - CVM - Analista CVM - Perfil 9 - TI / Infraestrutura e Segurança - Tarde |

Q2518850 Banco de Dados

Karen está atuando junto à Comissão de Valores Mobiliários (CVM) para a melhoria da performance das consultas aos bancos de dados. Após algumas verificações, ela chegou à conclusão de que o banco deveria executar sua indexação das linhas de uma tabela com base no resultado da chamada de alguma função especificada sobre os valores das linhas, em vez de indexar com base nos valores em si.

Isso significa que os índices criados por Karen deverão ser índices:

A

multitabelas;

B

bitmap;

C

funcionais;

D

multiníveis dinâmicos;

E

em árvore B.

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Q2518849

Ano: 2024 Banca: FGV Órgão: CVM Prova: FGV - 2024 - CVM - Analista CVM - Perfil 9 - TI / Infraestrutura e Segurança - Tarde |

Q2518849 Banco de Dados

Lara trabalha em uma empresa aérea e todos os dias, às 17:00, é gerado por ela um relatório com o número total de reservas em todos os voos de sua companhia. Porém, ao apresentar o relatório ao seu encarregado, ela vem notando que o número total tem mostrado inconsistências. O relatório calculava incorretamente a quantidade de reservas, pois pegava alguns dados de antes do cálculo do número total e outros de depois desse cálculo.
Lara pesquisou o problema na transação e o identificou como:

A

atualização temporária;

B

atualização perdida;

C

resumo incorreto;

D

leitura não repetitiva;

E

bloqueio exclusivo.

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Q2518848

Ano: 2024 Banca: FGV Órgão: CVM Prova: FGV - 2024 - CVM - Analista CVM - Perfil 9 - TI / Infraestrutura e Segurança - Tarde |

Q2518848 Banco de Dados

João trabalha na filial de uma multinacional no Rio de Janeiro (GMT-3) e recebeu alguns relatórios da sede da empresa localizada na Califórnia (GMT-8). Durante a verificação, João identificou uma tabela com uma coluna que trazia informações de timestamp e timezone da sua filial e não da sede onde o relatório havia sido gerado. João entrou em contato com a sede para relatar o ocorrido, pois, se o relatório foi feito na Califórnia, deveria estar com as configurações de timestamp e timezone da sede. Entretanto, a sede da empresa informou que tabela anexada ao relatório teve seu campo definido como:

A

localtimestamp;

B

current_timestamp;

C

timestamp;

D

timestamp with timezone;

E

timestamp with local timezone.

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Q2518316

Ano: 2024 Banca: FGV Órgão: INPE Prova: FGV - 2024 - INPE - Tecnologista Pleno I - Desenvolvimento ou Aprimoramento de Sistema de Assimilação de Dados nas Componentes do Sistema Terrestre e de Aplicações para Monitoramento do Processo de Assimilação |

Q2518316 Banco de Dados

Considere a lista de processos computacionais abaixo.

1. Integração do modelo não-linear para frente no tempo.
2. Integração do modelo não-linear para trás no tempo.
3. Integração do modelo adjunto para frente no tempo.
4. Integração do modelo adjunto para trás no tempo.
5. Integração do modelo tangente linear no loop interno.
6. Integração do modelo tangente linear no loop externo.

Assinale a opção que apresenta os processos realizados em assimilação de dados 4DVAR incremental, com restrição forte, na sequência correta de execução.

A

3 – 2 – 6.

B

1 – 4 – 6.

C

2 – 3 – 5.

D

1 – 4 – 5.

E

3 – 2 – 5.

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Q2518311

Ano: 2024 Banca: FGV Órgão: INPE Prova: FGV - 2024 - INPE - Tecnologista Pleno I - Desenvolvimento ou Aprimoramento de Sistema de Assimilação de Dados nas Componentes do Sistema Terrestre e de Aplicações para Monitoramento do Processo de Assimilação |

Q2518311 Banco de Dados

A integração de técnicas de inteligência artificial e aprendizado de máquina com assimilação de dados pode aumentar a confiabilidade das previsões por introduzir modelos orientados a dados obtidos por meio de observações. A performance dos modelos de aprendizado de máquina pode ser medida por algumas métricas, como por exemplo a métrica Mean Absolute Error (MAE).

Considere um modelo de regressão usado para prever valores de uma variável, conforme a tabela a seguir.

Imagem associada para resolução da questão

Imagem associada para resolução da questão

O MAE para o conjunto de dados representado na tabela será

A

–0,1.

B

–0,02.

C

0,02.

D

0,102.

E

0,3.

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Q2518088

Ano: 2024 Banca: FGV Órgão: CVM Prova: FGV - 2024 - CVM - Analista CVM - Perfil 8 - TI / Sistemas e Desenvolvimento - Tarde |

Q2518088 Banco de Dados

William está trabalhando com a base de dados de uma clínica, onde estão presentes as entidades descritas a seguir.

Paciente (Id: Integer PK, Nome: Varchar(50)) Medico (Id: Integer PK, Nome: Varchar(50)) Atendimento (Id: Integer PK, IdPaciente: Integer FK(Paciente), IdMedico: Integer FK(Medico), Data: Date)

Para que William obtenha os nomes dos pacientes que foram tratados por todos os médicos, a instrução SQL a ser utilizada é:

A

select p.nome from paciente p, atendimento a

where a.idpaciente = p.id

and a.idmedico = all (select id from medico);

B

select p.nome from paciente p where not exists (

select id from medico m where id not in (

select idmedico from atendimento where idpaciente = p.id));

C

select p.nome from paciente p where exists (

select idmedico from atendimento where idpaciente = p.id);

D

select p.nome from paciente p, atendimento a

where a.idpaciente=p.id group by p.nome

having count(*) = (select count(*) from medico);

E

select p.nome from paciente p, atendimento a

where a.idpaciente = p.id and

a.idmedico = any (select id from medico);

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Q2518067

Ano: 2024 Banca: FGV Órgão: CVM Prova: FGV - 2024 - CVM - Analista CVM - Perfil 8 - TI / Sistemas e Desenvolvimento - Tarde |

Q2518067 Banco de Dados

A analista Letícia realizou a seguinte consulta em Structured Query Language (SQL):

WITH RECURSIVE anos (n) AS (
SELECT 2020 UNION ALL SELECT n + 1 FROM anos WHERE n < 2025
)
SELECT * FROM anos
Logo após, Letícia realizou outra consulta em SQL:
SELECT 2024 FROM anos

O sistema gerenciador de banco de dados usado por Letícia suporta o recurso Common Table Expression do SQL. As consultas efetuadas por Letícia retornaram, respectivamente:

A

uma tupla e um erro;

B

seis tuplas e um erro;

C

um erro e duas tuplas;

D

uma tupla e uma tupla;

E

seis tuplas e duas tuplas.

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Q2517662

Ano: 2024 Banca: FGV Órgão: CVM Prova: FGV - 2024 - CVM - Analista CVM - Perfil 7 - Ciência de Dados - Tarde |

Q2517662 Banco de Dados

Observe o script SQL a seguir.

Imagem associada para resolução da questão

O resultado JSON da execução do script apresentado é:

A

[{"Nome":"Ana Luca"},{"Nome":"Rosa Flor"}]

B

[{"Nome":"Rosa Flor"},{"Nome":"Lara Bel"}]

C

[{"Nome":"Ana Luca"},{"Nome":"Tania Rosendo"},{"Nome":"Lara Bel"}]

D

[{"Nome":"Antonio Silva"},{"Nome":"Tania Rosendo"},{"Nome":"Rosa Flor"}]

E

[{"Nome":"Ana Luca"},{"Nome":"Antonio Silva"},{"Nome":"Tania Rosendo"},{"Nome":"Lara Bel"}]

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Q2517661

Ano: 2024 Banca: FGV Órgão: CVM Prova: FGV - 2024 - CVM - Analista CVM - Perfil 7 - Ciência de Dados - Tarde |

Q2517661 Banco de Dados

Observe o script SQL a seguir.

Imagem associada para resolução da questão

Para analisar quais auditores estão realizando auditoria em quais auditados, é necessária a execução de uma consulta SQL que apresente o seguinte resultado:

Imagem associada para resolução da questão

Para obter o resultado apresentado, deve-se executar a consulta SQL:

A

B

C

D

E

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Q2517658

Ano: 2024 Banca: FGV Órgão: CVM Prova: FGV - 2024 - CVM - Analista CVM - Perfil 7 - Ciência de Dados - Tarde |

Q2517658 Banco de Dados

As demandas de dados pelos analistas e cientistas de dados da CVM estão aumentando a cada dia. Para atendê-las com agilidade, é necessário obter dados de diversas fontes heterogêneas no seu formato original para posterior seleção e processamento sob demanda.

Para armazenar dados estruturados, não estruturados e semiestruturados, deve-se implementar um(a):

A

Stage Area;

B

Data Lake;

C

Data Mining;

D

Data Warehouse;

E

Operational Data Store.

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Q2517657

Ano: 2024 Banca: FGV Órgão: CVM Prova: FGV - 2024 - CVM - Analista CVM - Perfil 7 - Ciência de Dados - Tarde |

Q2517657 Banco de Dados

O dado no formato JSON – padrão utilizado para armazenar e transportar dados – deve ser de algum tipo.
O dado que representa o tipo de dado JSON Array é o:

A

["nome":"Joca"] {"idade":"30"}

B

{"idade":30} {"idade":20}

C

{"funcionario":{"nome":"Joca", "idade":30}}

D

["Joca", "Ana", "Pedro"]

E

{"vendido":true} {"sobrenome":null}

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Q2517656

Ano: 2024 Banca: FGV Órgão: CVM Prova: FGV - 2024 - CVM - Analista CVM - Perfil 7 - Ciência de Dados - Tarde |

Q2517656 Banco de Dados

O ambiente analítico da CVM armazena dados no formato multidimensional, implementa um cubo de dados e disponibiliza uma ferramenta OLAP para apoiar os analistas no desempenho de suas funções. Diante da grande quantidade de dados disponíveis, eles precisam reduzir o seu domínio de análise.

Para isso, a operação OLAP, que extrai um subcubo da seleção de duas ou mais dimensões de um cubo de dados, é a:

A

Slice;

B

Dice;

C

Pivot;

D

Roll up;

E

Drill down.

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Q2517655

Ano: 2024 Banca: FGV Órgão: CVM Prova: FGV - 2024 - CVM - Analista CVM - Perfil 7 - Ciência de Dados - Tarde |

Q2517655 Banco de Dados

As transações financeiras da CVM são realizadas sobre ativos nacionais, utilizando a moeda real (R$), e ativos internacionais, utilizando a moeda dólar americano (US$).

Para implementar um Data Mart Financeiro da CVM, permitindo análises dos ativos nas duas moedas, deve-se:

A

criar um par de colunas para cada moeda na Tabela Fato, uma contendo o valor da moeda utilizada na transação e outra contendo o valor da moeda convertida. Criar uma Dimensão relacionada contendo a moeda utilizada na transação;

B

criar uma Minidimensão contendo duas colunas, uma com o valor da transação em real e a outra coluna com o valor em dólar. Correlacionar cada registro da Minidimensão com o respectivo valor da Tabela Fato;

C

normalizar a Dimensão que contém as moedas utilizadas em transações financeiras criando um snowflake apenas para as moedas real e dólar americano. Na Tabela Fato, criar um registro para cada transação relacionando-o com o respectivo registro da Dimensão normalizada;

D

criar uma Dimensão Auditoria para armazenar a descrição da moeda utilizada na transação armazenada na Tabela Fato, a qual deve armazenar o valor convertido;

E

entrevistar o gestor financeiro para levantar a regra de negócio da conversão de câmbio. Criar a tabela Dimensão correspondente e implementar a regra de negócio em um pacote de Extração, Transformação e Carga (ETL) para carregar o valor convertido a cada nova transação.

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Q2517654

Ano: 2024 Banca: FGV Órgão: CVM Prova: FGV - 2024 - CVM - Analista CVM - Perfil 7 - Ciência de Dados - Tarde |

Q2517654 Banco de Dados

Para apoiar análises sobre os fundadores de empresas ao longo do tempo, elaborou-se, inicialmente, o seguinte modelo multidimensional de dados, no qual a tabela FATO FUNDAÇÃO EMPRESAS se relaciona com múltiplos valores da tabela DIMENSÃO FUNDADOR.

Imagem associada para resolução da questão

No caso apresentado, a implementação de uma dimensão multivalorada deve ser realizada por meio da aplicação da técnica de modelagem multidimensional:

A

Tabela Ponte (Bridge Tables);

B

Tabela Fato sem Fatos (Factless Fact Tables);

C

Dimensão Degenerada (Degenerate Dimensions);

D

Dimensão Floco de Neve (Snowflaked Dimensions);

E

Dimensão que Desempenha Múltiplos Papéis (Role-Playing Dimensions).

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Q2517653

Ano: 2024 Banca: FGV Órgão: CVM Prova: FGV - 2024 - CVM - Analista CVM - Perfil 7 - Ciência de Dados - Tarde |

Q2517653 Banco de Dados

O analista Gabriel fez um levantamento das bases de dados existentes na CVM e percebeu que havia Data Marts distintos, criados para atender a requisitos analíticos específicos de cada Superintendência, como: Relações Institucionais, Auditoria e Registro de Valores Imobiliários. Cada Data Mart foi construído de forma independente, o que dificultava análises integradas para relacionar dados das diferentes Superintendências. Gabriel observou que havia várias dimensões em comum nos Data Marts. Para permitir análises integradas padronizando e compartilhando as dimensões em comum dos Data Marts da CVM, Gabriel implementou um(a):

A

Data Mart Híbrido;

B

Data Mart Dependente;

C

Modelo de Dados Normalizado;

D

Repositório de Metadados Mestres Corporativos;

E

Arquitetura e Matriz de Barramento de Data Warehouse.

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Q2517652

Ano: 2024 Banca: FGV Órgão: CVM Prova: FGV - 2024 - CVM - Analista CVM - Perfil 7 - Ciência de Dados - Tarde |

Q2517652 Banco de Dados

Janine é a responsável pela administração dos bancos de dados gerenciados pelo PostgreSQL de uma autarquia federal. Durante a criação de um banco de dados, Janine especificou a criação de um tablespace diferente do tablespace default.

O tablespace criado por Janine:

A

é independente dos metadados contidos no diretório de dados principal;

B

será tratado pelo PostgreSQL como uma coleção autônoma de arquivos de dados;

C

pode ser anexado a outro cluster de banco de dados diferente daquele no qual foi criado;

D

pode ter uma rotina de backup individual, independente de outros componentes do banco de dados;

E

requer que o superusuário do banco de dados conceda o privilégio de criação no tablespace aos usuários comuns do banco de dados.

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Q2517651

Ano: 2024 Banca: FGV Órgão: CVM Prova: FGV - 2024 - CVM - Analista CVM - Perfil 7 - Ciência de Dados - Tarde |

Q2517651 Banco de Dados

Diante de várias reclamações de performance em resposta a consultas a dados por meio de um dos sistemas estruturantes de uma autarquia federal, a equipe de tecnologia identificou que o motivo estava na lentidão para recuperação de registros na base de dados utilizada pelo sistema. Para agilizar a recuperação de registros em resposta a uma pesquisa que utiliza um campo que comporta valores repetidos, a equipe de tecnologia criou índices.
Considerando que já existe um índice primário para o conjunto de dados em questão, a equipe criou um índice:

A

multinível secundário esparso de chave candidata;

B

de agrupamento (clustering) denso para o campo de ordenação física;

C

bitmap para um ou mais campos de pesquisa para os quais há grandes variações de valores;

D

de hash para o campo de pesquisa que é utilizado para organização do índice primário;

E

secundário não denso para o campo de pesquisa com um nível de indireção extra para múltiplos ponteiros.

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Q2517650

Ano: 2024 Banca: FGV Órgão: CVM Prova: FGV - 2024 - CVM - Analista CVM - Perfil 7 - Ciência de Dados - Tarde |

Q2517650 Banco de Dados

Os Sistemas Gerenciadores de Banco de Dados (SGBD) comerciais implementam internamente técnicas para processar, otimizar e executar consultas de alto nível.

Uma estratégia eficiente utilizada pelo otimizador de consultas do SGBD considera o uso de:

A

regras heurísticas de forma a realizar restrições (seleções) antes de projeções para reduzir o número de atributos para as projeções;

B

estimativas de custo para identificar restrições (seleções) mais eficientes como entrada para execução das projeções com menos atributos;

C

regras heurísticas de forma a realizar restrições (seleções) antes de projeções para reduzir o número de tuplas para as projeções;

D

estimativas de custo para consultas compiladas com o intuito de realizar junções e projeções antes das restrições (seleções);

E

regras heurísticas associadas a estimativas de custo para consultas interpretadas para eliminar o produto cartesiano.

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Q2517649

Ano: 2024 Banca: FGV Órgão: CVM Prova: FGV - 2024 - CVM - Analista CVM - Perfil 7 - Ciência de Dados - Tarde |

Q2517649 Banco de Dados

As transações em banco de dados possuem propriedades que buscam proteger dados contra perdas ou danos.
A propriedade durabilidade tem relação com:

A

a técnica de recuperação, para desfazer quaisquer efeitos de transações não completadas por algum motivo;

B

as restrições de integridade especificadas para o esquema, bem como quaisquer outras restrições no banco de dados;

C

o subsistema de recuperação do Sistema Gerenciador de Banco de Dados, por meio do log do sistema, para transações confirmadas e modificáveis pela execução de outra transação futura;

D

o ocultamento das atualizações por parte de cada transação até que esta esteja confirmada;

E

os níveis de durabilidade de uma transação variando do nível 1 ao 3, de forma a evitar atualizações perdidas.

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Questões de Concurso Sobre banco de dados

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