Leia o caso a seguir. Para aprimorar a gestão de um vasto c...

Para resolver esta questão, é importante entender o tema central que envolve a eficiência, rapidez nas consultas e escalabilidade em bancos de dados. O contexto é a escolha de uma solução que suporte a manipulação eficiente de dados e seja compatível com os fundamentos de bancos de dados não convencionais, como os NoSQL.

Alternativa correta: B - Implementar um banco de dados orientado a colunas.

Os bancos de dados orientados a colunas são otimizados para operações que envolvem grandes volumes de dados, especialmente para leitura. Eles armazenam dados coluna por coluna, o que permite acessar e processar apenas as colunas necessárias ao invés de linhas inteiras. Isso aumenta a eficiência e a velocidade nas consultas, além de oferecer boa escalabilidade. Este tipo de banco é bastante usado em aplicações de análise de dados, data warehousing e Business Intelligence.

Análise das alternativas incorretas:

A - Migrar para um sistema de banco de dados hierárquico: Bancos de dados hierárquicos são mais antigos e têm uma estrutura rígida, não sendo adequados para lidar eficientemente com grandes volumes de dados ou para oferecer a flexibilidade e escalabilidade desejadas. Eles são muito menos usados hoje em dia em comparação com outras tecnologias mais modernas.

C - Adotar um sistema de arquivos distribuídos: Embora um sistema de arquivos distribuídos possa melhorar a escalabilidade, ele não é um sistema de banco de dados e não oferece as mesmas funcionalidades de consulta e gestão de dados complexos. Este tipo de sistema é mais apropriado para o armazenamento de arquivos, não para o gerenciamento de dados estruturados ou semiestruturados.

D - Utilizar um banco de dados relacional com extensões XML: Esta solução é mais voltada para dados semiestruturados, mas não otimiza a leitura e escrita de grandes volumes como um banco orientado a colunas. Além disso, os bancos relacionais tradicionais podem não oferecer a escalabilidade necessária para volumes muito grandes de dados.

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