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Acerca de business intelligence, ETL e OLAP, julgue o item que se segue.
A análise preditiva utiliza algoritmos estatísticos e modelos de machine learning para identificar padrões históricos nos dados e projetar tendências futuras, de forma a guiar decisões proativas e permitir a antecipação de cenários críticos para o negócio.
Acerca de business intelligence, ETL e OLAP, julgue o item que se segue.
O ROLAP (relational OLAP) armazena os dados exclusivamente em estruturas multidimensionais, como cubos OLAP, ignorando bancos de dados relacionais para processamento analítico.
Acerca de business intelligence, ETL e OLAP, julgue o item que se segue.
Na transformação avançada do ETL, a derivação de dados cria novos atributos ou métricas a partir de colunas existentes, usando cálculos complexos e funções analíticas para enriquecer o dataset e suportar análises preditivas e segmentações contextuais.
A partir das tabelas departamento e funcionario precedentes, julgue o item a seguir, relativo a SQL.
A execução da seguinte consulta SQL retornará o nome dos funcionários e seus respectivos departamentos e salários.
SELECT f.nome, d.nome_departamento, f.salario
FROM funcionarios f INNER JOIN departamentos d
ON f.id_departamento = d.id;
A partir das tabelas departamento e funcionario precedentes, julgue o item a seguir, relativo a SQL.
A execução da seguinte consulta SQL resultará uma lista com a média de salários de cada departamento.
SELECT d.nome_departamento, AVG(f.salario) AS
salario_medio
FROM funcionarios f
INNER JOIN departamentos d
ON f.id_departamento = d.id
WHERE salario_medio > 4000.00
GROUP BY d.nome_departamento;
A partir das tabelas departamento e funcionario precedentes, julgue o item a seguir, relativo a SQL.
O resultado da seguinte consulta SQL será uma lista com os departamentos cadastrados e a quantidade de empregados de cada um deles.
SELECT d.nome_departamento AS departamento,
COUNT(f.id) AS total_empregados
FROM departamentos d
LEFT JOIN funcionarios f
ON d.id = f.id_departamento
GROUP BY d.id, d.nome_departamento;
A respeito de PostgreSQL, de SQL Server e de MySQL, julgue o item a seguir.
No SQL Server, o keyset-driven cursor mantém uma cópia completa dos dados no momento em que é aberto, e qualquer alteração feita nos dados subjacentes não é refletida no cursor, tornando-o semelhante a um static cursor.
A respeito de PostgreSQL, de SQL Server e de MySQL, julgue o item a seguir.
O parallel scan do PostgreSQL permite a divisão de uma operação de leitura e escrita de tabela entre vários processos, distribuindo a carga de trabalho e aproveitando o paralelismo do hardware para melhorar o desempenho de consultas em tabelas extensas.
A respeito de PostgreSQL, de SQL Server e de MySQL, julgue o item a seguir.
No MySQL, o InnoDB suporta transações ACID, bloqueio em nível de linha e MVCC (multi-version concurrency control) e organiza dados em um índice clustered pela chave primária.
A respeito de PostgreSQL, de SQL Server e de MySQL, julgue o item a seguir.
As B-trees são uma estrutura de dados fundamental utilizada no MySQL para implementar índices, sendo amplamente suportadas por mecanismos de armazenamento como InnoDB e MyISAM.
O nível de isolamento serializable garante que uma transação opere como se fosse executada isoladamente, o que previne leituras sujas, leituras não repetíveis e leituras fantasmas.
A respeito da normalização de bancos de dados, julgue o item a seguir.
A tabela que não possui atributos multivalorados ou repetidos já está em segunda forma normal (2FN), independentemente de haver dependências parciais em relação à chave primária.
A respeito da normalização de bancos de dados, julgue o item a seguir.
Para que uma tabela esteja em BCNF, todos os atributos devem depender unicamente da chave primária, ignorando o impacto de dependências funcionais provenientes de outras superchaves ou chaves candidatas.
A respeito do modelo ilustrado na figura precedente, julgue o próximo item.
A relação entre curso e matricula é de 1:1, já que cada curso pode estar associado a apenas uma matricula em qualquer momento.
A respeito do modelo ilustrado na figura precedente, julgue o próximo item.
A tabela matricula é uma entidade associativa que resolve um relacionamento N implícito entre estudante e curso, representando cada matricula como uma combinação única das chaves estrangeiras id_estudante e id_curso.
A respeito do modelo ilustrado na figura precedente, julgue o próximo item.
A entidade matricula não necessita de chave primária composta, pois cada matricula pode ser identificada apenas pelo id_estudante.
A respeito do modelo ilustrado na figura precedente, julgue o próximo item.
O relacionamento entre as entidades estudante e matricula pode ser modelado sem chave estrangeira, já que a entidade matricula contém os dados necessários para identificar uma entidade estudante.
No que se refere à modelagem de banco de dados relacional, julgue o item seguinte.
A relação muitos-para-muitos pode ser representada diretamente entre duas tabelas sem a necessidade de tabelas intermediárias.
No que se refere à modelagem de banco de dados relacional, julgue o item seguinte.
A herança entre entidades pode ser implementada com tabelas separadas por subclasse ou com uma única tabela para a hierarquia.
Acerca do modelo de transação ACID de banco de dados, julgue o item a seguir.
A propriedade de atomicidade não garante que todas as operações em uma transação sejam concluídas com sucesso.
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