Questões de Concurso Público MPU 2013 para Analista - Desenvolvimento de Sistemas
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A normalização de dados pode ser vista como o processo de análise de determinados esquemas de relações, com base em suas definições formais e chaves primárias, para alcançar as propriedades desejáveis de minimização de redundância e minimização de anomalias de inserção, exclusão e atualização.
O modelo relacional, considerado o padrão para o intercâmbio de dados na Internet, emprega estruturas de árvores hierárquicas. Ele combina conceitos de banco de dados com os de modelos de representação de documentos digital. O dado é representado como elementos, que podem ser aninhados para criar estruturas hierárquicas complexas. Esse modelo assemelha-se conceitualmente ao de rede, mas utiliza uma terminologia diferente.
O modelo hierárquico representa os dados como estruturas de árvores hierárquicas. Cada hierarquia representa um número de registros relacionados. Não há nenhuma linguagem padrão para esse modelo, embora a maioria dos sistemas gerenciadores de banco de dados (SGBDs) hierárquicos possua linguagens um registro por vez.
O processo de normalização consiste na análise das relações para aumentar as formas normais estritas, levando a agrupamentos de atributos progressivamente melhores. As formas normais são especificadas em termos de dependências funcionais — que são identificadas pelo projetista do banco de dados — e de atributos-chave dos esquemas de relação.
A linguagem SQL pode ser considerada uma razão para o sucesso comercial dos bancos de dados relacionais. Como se tornou padrão para os bancos relacionais, os usuários têm pouca preocupação ao migrar, para o sistema relacional, suas aplicações de banco de dados originadas por outros tipos de sistemas como, por exemplo, em rede ou hierárquico.
A terceira forma normal (3FN) está embasada no conceito de dependência funcional. Em um esquema de relação R, X -> Y será uma dependência funcional se existir um conjunto de atributos Z que não seja nem uma chave candidata nem um subconjunto de qualquer chave de R, e X -> Z e Z -> Y forem, ambas, asseguradas.
A linguagem de definição de dados (data definition language – DDL) é usada pelo administrador e pelos projetistas do banco de dados para definir os esquemas. O SGBD terá um compilador DDL, cuja função é processar os comandos DDL, a fim de identificar os construtores e armazenar a descrição do esquema no catálogo do SGBD.
As manipulações típicas de banco de dados são recuperação, inserção, remoção e modificação dos dados. Para essa finalidade, o SGBD fornece uma série de operações ou uma linguagem de manipulação de dados (data manipulation language – DML).
Uma característica distinta dos data warehouses é o seu direcionamento para aplicações de apoio às decisões. Eles são otimizados para a recuperação de dados, não para o processamento rotineiro de transações.
OLAP (online analytical processing) é um termo utilizado para descrever a análise de dados complexos a partir do data warehouse. As ferramentas OLAP empregam as capacidades de computação distribuída para análises que requerem mais armazenamento e poder de processamento que as disponibilizadas por um desktop.