Questões de Concurso sobre Modelo colunar

Suponha que certa secretaria de fazenda necessite armazenar milhões de notas fiscais eletrônicas (NF-e) diariamente, e que esses documentos sejam gerados em formato XML ou JSON, com estrutura parcialmente flexível, mas com exigência de integridade transacional e rastreabilidade completa dos dados fiscais. Nesse caso, considerados os requisitos de alta volumetria, consistência dos dados e flexibilidade de esquema, a estratégia de arquitetura de dados mais adequada para esse cenário contempla a utilização de um banco de dados

São características do modelo de armazenamento de dados noSQL, EXCETO:

No ambiente descrito da INFRA S.A., a utilização de In-Memory Column Store no Oracle 21C garantiria redução automática do custo de operações DML massivas sobre tabelas de monitoramento ferroviário, dispensando ajustes de paralelismo e controle de transações.

O TJRJ precisa executar uma atualização em lote na coleção processos armazenada no MongoDB. Todos os processos que atualmente possuem o status de “Em Diligência” e pertencem à Comarca de “Niterói” devem ser alterados para a nova Comarca do “Rio de Janeiro”, e seu status deve ser modificado para “Em Remessa ao TJRJ”.

No mongosh, para executar a atualização, deve-se utilizar o comando:

Sabendo-se que, no contexto da implementação de uma arquitetura de Big Data, o uso de um data lake distribuído para o armazenamento de dados brutos favorece a escalabilidade horizontal e a flexibilidade de esquemas, a adoção de formatos de arquivo colunares, como o Apache Parquet, é uma prática recomendada para otimizar a performance de leitura e reduzir o consumo de armazenamento por meio de técnicas de compressão e codificação eficientes.

Os bancos de dados NoSQL do tipo Document Store, como o MongoDB, armazenam os dados em estruturas JSON (ou BSON) e permitem consultas complexas e indexação em campos aninhados.

Dos seguintes modelos de dados NoSQL, aquele que apresenta características favoráveis para aplicações baseadas em modelos multidimensionais e análise OLAP é o:

No contexto de modelos de dados e suas aplicações em sistemas de informação, considere as características dos diferentes tipos de dados e modelos disponíveis. Qual das alternativas apresenta a correspondência correta entre o tipo de modelo de dados NoSQL e sua principal característica de armazenamento?

Um analista de tecnologia de informação da Prefeitura de Joinville está desenvolvendo um sistema de análise de grandes volumes de dados sobre serviços públicos, incluindo estatísticas de atendimento e indicadores de desempenho ao longo do tempo. Para otimizar consultas analíticas e agregações rápidas por colunas, ele precisa de um banco de dados NoSQL cujo modelo principal seja colunar, mesmo que ele também ofereça suporte a outros tipos de dados. Qual banco de dados atende a essa necessidade?

No contexto de Big Data, novas ferramentas e novos modelos de armazenamento de dados foram criados para atender às necessidades de flexibilidade, disponibilidade, escalabilidade e desempenho das aplicações, muitas vezes sacrificando uma ou mais propriedades ACID.

Assinale a opção que apresenta, respectivamente, uma ferramenta que trata do modelo de dados orientado a colunas e outra, do modelo orientado a documentos.

Bancos de dados do tipo colunar oferecem alta escalabilidade devido à sua capacidade de particionar dados verticalmente, o que permite a distribuição eficiente das colunas em múltiplos nós em ambientes distribuídos.

Observe os conjuntos de dados do MongoDB a seguir.

Coleções:

Autor: { "_id": 1, "nome": "João", "email": "joao@

www.mpu.mp.br" }

Endereco: { "_id": 101, "usuario_id": 1, "quadra": "202",

"cidade": "Brasília", "cep": "70000-000" }

Resultado da junção:

{ "_id": 1, "nome": "João", "email": " joao@

www.mpu.mp.br ", "detalhes_endereco": [ { "_id": 101,

"usuario_id": 1, "quadra": "202", "cidade": " Brasília",

"cep": "70000-000" } ] }

No MongoDB, para realizar operações de junção entre as coleções combinando os dados de Autor e seu respectivo Endereco, deve-se utilizar a operação:

Nos bancos de dados NoSQL orientados a colunas, é possível organizar os dados em famílias de colunas, o que facilita o agrupamento e o acesso a informações específicas, como, por exemplo, os dados de contato.

Um dos conceitos associados a coleções de objetos de dados e/ou arquivos de sistemas de bancos de dados NoSQL é o de sharding. Nesse contexto, uma das características de sharding refere-se