Questões de Concurso Para ipea

Para a avaliação de políticas públicas na área de Segurança Alimentar e Nutricional, um município brasileiro utilizou dados persistidos em três relações (tabelas) organizadas de acordo com o seguinte modelo relacional: 

PRODUTO (cod-produto, nome-produto, grupo-alimentar) FORNECEDOR (CNPJ, nome-empresa, tipo) COMPRADO (CNPJ, cod-produto, data, quantidade, valor)

Os atributos que formam as chaves primárias de cada tabela estão sublinhados.
Nesse contexto, considere o comando SQL apresentado a seguir.

SELECT P.cod-produto, SUM (quantidade) FROM PRODUTO P, FORNECEDOR F, COMPRADO C WHERE P.cod-produto = C.cod-produto AND C.CNPJ = F.CNPJ AND F.tipo = 'agricultura familiar' GROUP BY P.cod-produto HAVING SUM (quantidade) > 10000

Os resultados produzidos pela execução desse comando apresentam o código do produto e a soma das quantidades compradas dos produtos de

Para um estudo do tema Educação, foram coletados dados de escolas e de professores em todos os municípios brasileiros. Esses dados foram armazenados em duas relações (tabelas), organizadas de acordo com o seguinte modelo relacional:

ESCOLA (cod-escola, nome-escola, cod-municipio, quantidade-alunos)
PROFESSOR (CPF, nome-prof, data-nascimento, cod-municipio-residencia, cod-escola-prof)

A chave primária de ESCOLA é cod-escola, e a de PROFESSOR é CPF. A coluna cod-escola-prof em PROFESSOR é uma chave estrangeira e indica em que escola o professor leciona. Considere a utilização dos operadores de Projeção (π ou PROJETE), Seleção (σ ou SELECIONE) e Junção ( ou JUNTE) da Álgebra Relacional.
Que sequência de operações, em Álgebra Relacional, produz como resultado uma relação R-X com CPF e nome dos professores que NÃO residem no mesmo município onde lecionam?

Uma das principais características de sistemas gerenciadores de bancos de dados (SGBD) NoSQL, quando comparados aos sistemas gerenciadores bancos de dados relacionais (SGBDR), é que seu esquema é considerado flexível ou não existente (schemaless).
O esquema de um SGBD NoSQL ser flexível ou não existente tem como consequência o fato de que

Sistemas Gerenciadores de Bancos de Dados, SGBD, via de regra, permitem acesso às suas funcionalidades por meio de interfaces interativas e, também, por meio de programas de apoio ou comandos específicos. O SGBD PostgreSQL possui um conjunto de programas de apoio. O programa a ser utilizado para realizar o backup de um banco de dados ou de um esquema, no PostgreSQL, é o pg_dump.
Nesse contexto, considere o seguinte comando: 
pg_dump -a -Fp Alfa > Beta
Esse comando gera um backup

Nas últimas décadas, a automatização e a inserção de máquinas agrícolas transformaram profundamente o panorama do trabalho nas áreas rurais [...] e, em menos de 50 anos, a produtividade do agronegócio brasileiro aumentou 400%. [...]
Esses resultados vieram com a adoção da tecnologia nos processos cotidianos, e também com o investimento em pesquisas [...]. Agora, o agronegócio pode estar diante de um novo salto de produtividade; big data e machine learning são ferramentas que estão ganhando espaço e que podem, novamente, transformar o cenário do campo.
Disponível em: https://summitagro.estadao.com.br/tendencias-e- -tecnologia/como-big-data-e-machine-learning-sao-aplicados-no- -agronegocio/. Acesso em: 5 jan. 2024. Adaptado.

A utilização da plataforma paralela de processamento MapReduce aplica-se adequadamente como um framework de processamento de Big Data, visando à escalabilidade para as aplicações.
Nesse contexto, uma característica inerente à MapReduce é a

Sistemas de bancos de dados apresentam benefícios e desafios potencializados quando é possível adotar uma solução de gerência distribuída, coordenada por um sistema de banco de dados distribuído.
Nesse contexto, uma importante questão de projeto refere-se à

O Banco Nossa Caixa é o primeiro banco do hemisfério sul a implantar o GDPS (Processamento Paralelo em Locais Geograficamente Distantes, na sigla em inglês), sistema que processa, simultaneamente, todos os dados da instituição em dois locais fisicamente separados. A tecnologia garante o armazenamento e a continuidade do funcionamento de todos os canais de atendimento e de negócios do banco, ainda que a operação de um dos equipamentos responsáveis por essas funções seja interrompida por um blecaute ou incêndio, por exemplo. O banco investiu R$ 80 milhões no projeto, que levou quatro anos desde a concepção até a implantação.
Do Banco Nossa Caixa
Disponível em: https://www.saopaulo.sp.gov.br/ultimas-noticias/ nossa-caixa-usa-sistema-pioneiro-de-processamento-de-dados/. Acesso em: 5 jan. 2024.

No modelo de arquitetura Massively Parallel Processor, MPP, extensibilidade e escalabilidade são características comuns e vantajosas no armazenamento e no processamento de dados paralelos.

Nesse contexto, qual modelo de processamento se enquadra à arquitetura MPP?

Apesar de existirem diversas aplicações reais em que há necessidade de ingestão periódica de dados, em algumas a ingestão em lote pode não ser vantajosa, como, por exemplo, em 

Para melhorar o processamento de grandes volumes de dados através de computação paralela ou distribuída, pode-se utilizar sharding, técnica que divide os dados em partes menores, chamadas shards. Essas partes são normalmente armazenadas em diferentes nós, ou sítios, de processamento em um sistema distribuído.
O sharding é necessário para garantir a

Existem várias abordagens para a ingestão de dados, sendo cada uma delas adequada para determinado tipo de necessidade e de cenário.
No caso da ingestão de dados em tempo real, streaming, os dados são 

O Ecossistema Spark tem componentes que oferecem funcionalidades específicas que o tornam uma ferramenta versátil e eficiente para o processamento de grandes volumes de dados, a análise em tempo real, o aprendizado de máquina e muito mais. Essa integração e flexibilidade são algumas das razões pelas quais o Spark se tornou uma ferramenta amplamente utilizada em aplicações de Big Data. Os componentes da Plataforma Spark pertencem a dois grupos principais: os componentes básicos e os componentes especializados, que provêm funcionalidades mais avançadas. Dentre os componentes básicos, podemos destacar o Spark Core, também conhecido como “coração” do Ecossistema, e que é responsável pelas tarefas consideradas essenciais.
O componente Spark Core

No contexto da ciência de dados em cloud computing, e considerando-se as soluções de Plataforma como Serviço (PaaS), as de Infraestrutura como Serviço (IaaS) e as de Software como Serviço (SaaS), constata-se que 

O processo de ingestão de dados é normalmente dividido em três etapas principais:

1 - Extração, ou coleta, de dados das fontes disponíveis;
2 - Transformação dos dados coletados para que atendam às necessidades específicas de processamento e análise; e
3 - Carga dos dados em algum repositório de destino, como um banco de dados relacional ou um data lake.

Essas três etapas podem variar dependendo de os dados serem estruturados ou não.

Nesse contexto, verifica-se que, na etapa de 

Em um diagrama de entidades e relacionamentos (DER), as entidades são representadas por meio de retângulos, e os relacionamentos, por meio de losangos. No DER, um retângulo representa um conjunto de entidades. Tanto as entidades quanto os relacionamentos podem possuir atributos. Todas as entidades em um DER precisam possuir um atributo especial, denominado atributo identificador. Nesse contexto, considere que uma entidade PESQUISADOR, em um DER, representa um conjunto de pessoas que são pesquisadores.
Nesse caso, o atributo identificador da entidade PESQUISADOR

Considere que, em um banco de dados preparado para persistir dados de apoio à realização de estudos na área agropecuária, existem duas tabelas:

IMÓVEL (cod-sncr, denominacao, cod-mun, area-total)
MUNICÍPIO (cod-mun, uf, qtd-imoveis)

A chave primária de um imóvel é o seu código no Sistema Nacional de Cadastro Rural (SNCR), e a de um município é o seu código, segundo o IBGE. A coluna IMÓVEL.cod-mun é chave estrangeira e referencia MUNICÍPIO.cod-mun.

Uma aplicação, ou sistema, realiza regularmente a seguinte transação nesse banco de dados:

Início da transação
Inserção dos dados de um novo imóvel na tabela IMÓVEL
Atualização de qtd-imoveis na tabela MUNICÍPIO
Commit

Nesse exemplo, a propriedade de atomicidade de uma transação garantirá que

Considere que, em um banco de dados, há uma tabela com dados de indústrias, contendo os seguintes atributos:

INDUSTRIA (cnpj, razao-social, capital-social, qtd-alteracoes)

Nessa tabela, a chave primária é o atributo cnpj.
Foi criada a seguinte stored procedure, codificada segundo a sintaxe do PostgreSQL:




Ao ser executada, essa procedure

Considere que um modelo conceitual de dados foi criado, por meio da utilização de um Diagrama de Entidades e Relacionamentos (DER), contendo as entidades UF e EMPRESA, e um relacionamento entre essas duas entidades denominado GERACAO. O objetivo é representar a potência instalada total, em kW, por cada empresa em cada UF. Em uma UF, pode haver várias empresas com geração de energia, e cada empresa pode gerar energia em várias UF.




O atributo identificador na entidade UF é cod; o atributo identificador na entidade EMPRESA é CNPJ.
Foram criadas tabelas, segundo o Modelo Relacional, derivadas do DER apresentado.
O conjunto de tabelas corretamente derivadas do DER apresentado nas quais as chaves primárias encontram-se sublinhadas é

A tabela PESSOA, criada segundo os conceitos do Modelo Relacional para a realização de estudos na área da saúde, possui os seguintes atributos:
            PESSOA (CPF, nome, sexo, idade, RG, renda, município-residência, UF-residência)
A chave primária dessa tabela é o atributo CPF.

Nesse contexto, considere as seguintes dependências funcionais (DF) definidas para alguns dos atributos da tabela PESSOA:

CPF → nome
CPF → renda
CPF → município-residência
Município-residência → UF-residência
RG → nome

Considerando-se a definição da primeira, da segunda e da terceira formas normais, 1FN, 2FN e 3FN, respectivamente, a tabela PESSOA NÃO está na

O IBGE é responsável no Brasil pela Classificação Nacional de Atividades Econômicas (código CNAE). Considere que um órgão de atuação nacional, que possui infraestrutura de Tecnologia de Informação e Comunicação (TIC) em todos os estados brasileiros, deseja realizar um censo de pequenas e médias empresas em 10 estados do Brasil. Para guardar os dados dessas empresas, foi criado um banco de dados distribuído (BDD) relacional com particionamento horizontal, também conhecido como sharding em muitos SGBDs NoSQL, utilizando como critério de distribuição a UF onde se localiza a sede da empresa, de tal modo que as empresas do Rio de Janeiro têm seus dados guardados na infraestrutura de TIC desse órgão no Rio de Janeiro.
Com os dados distribuídos dessa forma,

Em se tratando da persistência de dados, os bancos de dados orientados a documentos se mostram adequados para representar e armazenar dados que possuem características comuns, mas que também possuem características distintas entre si. Um dos formatos muito utilizados para representação de dados em um banco de dados orientados a documentos é o formato Javascript Object Notation (JSON).
Nesse contexto, considere o exemplo em JSON apresentado a seguir, que representa dados de um livro da área de banco de dados:




No exemplo apresentado, observa-se que