Questões de Concurso Público DATAPREV 2023 para Analista de Processamento
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A modelagem conceitual representa o negócio sob a perspectiva dos dados, e, em projetos de TI, o principal objetivo de um modelo de dados conceitual é fornecer uma visão geral dos requisitos de informação envolvidos no projeto.
O modelo em estrela e o modelo em floco de neve são os principais modelos de dados relacionais.
A integridade referencial é uma parte essencial de qualquer banco de dados relacional, que, entre outros benefícios, facilita as consultas.
Um banco de dados que se encontra na terceira forma normal obrigatoriamente está também na segunda e na primeira formas normais.
A modelagem dimensional é uma técnica de modelagem de banco de dados que usa um modelo de dados baseado em dimensões para organizar os dados, e as tabelas de dimensões são sempre as maiores tabelas do modelo dimensional.
Somente são possíveis os seguintes quatro tipos de JOIN em SQL, segundo o padrão ANSI: INNER JOIN, LEFT JOIN, RIGHT JOIN e CROSS JOIN.
Em relação às linguagens de banco de dados SQL, DDL e DML, julgue o item que se segue.
Na DDL, que é uma linguagem declarativa, é descrito o que se deseja fazer, em vez de como fazê-lo, como comandos para definir tabelas e procedures, tal qual exemplificado a seguir.
CREATE TABLE <tablename> (col1 int, col2 int, col3 int)
A DML é uma linguagem que interage com os objetos do banco de dados, em vez de interagir com os dados.
Considere-se que uma empresa de comércio eletrônico deseje armazenar todos os dados relacionados às interações dos clientes em seu site — registros de visitas, cliques, compras, avaliações, comentários, entre outros. Nessa situação, se a empresa decidir não estruturar e organizar esses dados antecipadamente, será melhor armazenar esses dados em uma solução data lake do que em um banco relacional.
Os bancos relacionais permitem uma escalabilidade mais barata e menos trabalhosa que os bancos não relacionais, pois não exigem máquinas extremamente poderosas e sua facilidade de manutenção possibilita um número menor de profissionais necessários.
Dados em um data lake estão em estado bruto, ou seja, sem verificações, processamentos ou análises.
Um data lake é um excelente recurso para solucionar problemas e encontrar alternativas no momento da tomada de decisão.