Questões de Concurso sobre DML

 
 
Disciplina 1
Assunto 1
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Tanto no MySQL quanto no PostgreSQL, o comando TRUNCATE TABLE é classificado como uma operação da data manipulation language, pois sua função é excluir as linhas de uma tabela, permitindo o uso da cláusula WHERE para restringir os registros que serão removidos de forma análoga ao comando DELETE.


C

Certo


E

Errado

O administrador de banco de dados de um consórcio público executou o comando SQL a seguir na tabela servidores:


Imagem associada para resolução da questão


Diante disso, analise o comando acima e assinale a alternativa que descreve CORRETAMENTE o efeito produzido por sua execução.


A

O comando atualiza o campo "salario" de todos os registros da tabela "salario", multiplicando cada valor por 1,10, com restrição ao município de origem.


B

O comando atualiza o campo "salario" dos registros da tabela "servidores" em que o "municipio" é São Paulo, somando o valor 1,10 ao salário atual de cada servidor afetado.


C

O comando atualiza o campo "salario" dos registros da tabela "servidores" em que o "municipio" é São Paulo, multiplicando o valor atual por 1,10.


D

O comando atualiza o campo "salario" dos registros da tabela "servidores" em que o "municipio" é São Paulo, substituindo o valor atual pelo resultado da divisão do salário original por 1,10.


E

O comando atualiza o campo "municipio" dos registros cujo "salario" seja igual a 1,10 na tabela "servidores", substituindo o valor atual pelo nome do município de São Paulo.

Uma equipe de TI de um Ministério está implementando o upload de um arquivo de remessa sem cabeçalho, no qual cada linha tem o formato:


D;NOSSO NUMERO; CEF; VALOR_CENTAVOS; VENCIMENTO (YYYY-MM-DD)


O objetivo é inserir cada registro do arquivo de remessa na tabela MySQL remessas usando o PDO a partir do script PHP a seguir, onde a numeração de linhas é apenas ilustrativa.


Imagem associada para resolução da questão


Em condições ideais, o código que deve ser inserido na linha 21 (vinte e um) para completar o script e realizar a operação desejada é:


A

$stmt->execute ([$nosso, $cpf, (int)$valor, $venc]);


B

$stmt->execute ($nosso, $cpf, (int)$valor, $venc);


C

$stmt->execute ([$cpf, $nosso, (int)$valor, $venc]);


D

$stmt->execute ([$valor, $venc, $nosso, $cpf]);


E

$stmt->execute ([$nosso, $cpf, (int)$valor]);

Uma Secretaria da Fazenda Estadual mantém a tabela multas_tributarias com informações sobre multas aplicadas a contribuintes. A estrutura da tabela é apresentada a seguir:


id_multa (INT): Identificador único da multa

cnpj_contribuinte (VARCHAR): CNPJ do contribuinte

valor_multa (DECIMAL): Valor da multa

data_aplicacao (DATE): Data de aplicação da multa

status (VARCHAR): Status da multa (exemplo: "Pendente", "Paga")


Devido a uma decisão judicial, todas as multas pendentes aplicadas antes de 2023 devem ter seu valor reduzido em 10%. Em um banco de dados aberto e em condições ideais, o comando SQL que realiza essa atualização é:


A

UPDATE multas_tributarias SET valor_multa = valor_multa * 1.9 WHERE status = 'Pendente' AND data_aplicacao < '2023-01-01';


B

UPDATE multas tributarias SET valor multa = AVG(valor multa) * 0.9 WHERE status = 'Pendente' AND data_aplicacao < '2023-01-01';


C

UPDATE multas_tributarias SET valor_multa = valor_multa * 0.9 WHERE status = 'Pendente' AND data_aplicacao < '2023-01-01';


D

UPDATE multas_tributarias SET valor_multa = valor_multa - 10 WHERE status = 'Pendente' AND data aplicacao < 2023;


E

UPDATE multas tributarias SET valor multa = valor multa * 0.9 WHERE status = 'Paga' AND data aplicacao < '2023-01-01';

Em um banco de dados relacional, os metadados são


A

logs de transações que registram todas as operações de inserção, atualização e exclusão.


B

instruções de código-fonte que controlam a execução de consultas SQL em tempo real.


C

sinônimos de backups de dados, utilizados para restaurar o banco em caso de falha.


D

dados armazenados em tabelas que representam diretamente os registros da aplicação.


E

dados que descrevem outros dados, podendo incluir informações sobre conteúdo, contexto, qualidade, formato e restrições de uso.

A seguinte query SQL foi encontrada como parte de um processo ETL.

SELECT categoria_produto,

SUM(preco_venda) AS total_vendas

FROM vendas

GROUP BY categoria_produto

Essa query, por si só,


A

cria uma coluna na tabela vendas denominada total_vendas.


B

atualiza a coluna total_vendas da tabela vendas com a soma do preço de venda dos produtos da categoria.


C

agrupa os registros da tabela vendas que possuem o mesmo valor para a coluna categoria_produto, mantendo um único registro para cada categoria e excluindo os demais da tabela.


D

calcula a soma dos preços de venda de todos os registros da tabela vendas, retornando um único valor total, sem modificar a tabela.


E

calcula a soma dos preços de venda de cada categoria de produto e retorna o resultado, sem modificar a tabela vendas.

 
 
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