Questões de Concurso sobre Modelos de dados

 
 
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Os data lakes


A

aplicam schema-on-read.


B

têm necessidade de normalização prévia.


C

exportam apenas relatórios padronizados obrigatórios.


D

suportam apenas SQL estruturado.


E

são exclusivos para OLTP.

Sobre os bancos de dados NoSQL, avalie as afirmativas a seguir e assinale (V) para a verdadeira e (F) para a falsa.


( ) O MongoDB apresenta o recurso de sharding que favorece o escalonamento vertical.

( ) O MongoDB armazena preferencialmente os dados em formato XML para otimizar a indexação.

( ) O Cassandra é um exemplo de banco de dados NoSQL orientado a colunas que se destaca por sua performance, durabilidade, disponibilidade e tolerância a falhas.


As afirmativas são, respectivamente,


A

V – F – V.


B

V – V – V.


C

V – V – F.


D

F – F – F.


E

F – F – V.

Uma auditoria tributária precisa armazenar e gerenciar dados de impostos pagos por empresas ao longo de vários anos. Os dados incluem informações estruturadas, como identificação da empresa, valores de impostos e datas de pagamento, mas também dados não estruturados, como relatórios de auditoria em PDF, notas fiscais digitalizadas e comentários dos auditores em texto livre. O modelo de banco de dados mais adequado para atender às necessidades de escalabilidade e flexibilidade da empresa nesse caso é o Modelo


A

NoSQL do tipo grafo, pois & ideal para representar relações entre empresas e categorias de impostos.


B

NoSQL do tipo documento, pois permite armazenar dados estruturados e não estruturados em um único registro, com alta escalabilidade.


C

relacional, pois suporta esquemas flexíveis e é ideal para grandes volumes de dados não estruturados.


D

NoSQL do tipo chave-valor, pois é otimizado para consultas complexas com junções entre tabelas.


E

relacional padrão MongoDB, pois garante consistência forte e é adequado para dados estruturados com relações definidas, como impostos e empresas.

Os bancos de dados NoSQL são sempre a melhor escolha para grandes volumes de dados, independentemente do tipo de aplicação.


C

Certo


E

Errado

No contexto de projetos de bando de dados e com base nos níveis de abstração, o modelo que define estruturas específicas do banco de dados, incluindo tabelas, chaves e relacionamentos, podendo já ser adaptadas ou não a um SGBD específico é o modelo:


A

abstrato.


B

físico.


C

relacional.


D

conceitual.


E

lógico.

Uma empresa de e-commerce precisa escolher a arquitetura de banco de dados mais adequada para diferentes necessidades do seu sistema. Nesse sentido, analise os cenários abaixo:


  1. Cenário I: Armazenar informações de produtos com atributos fixos (código, nome, preço, categoria) e garantir consistência transacional para operações de venda.
  2. Cenário II: Gerenciar logs de navegação dos usuários, comentários de produtos e dados de sessão com estrutura variável e alta velocidade de inserção.


Considerando as características dos dados estruturados, não estruturados e os modelos de dados disponíveis, qual seria a escolha mais apropriada para cada cenário descrito?


A

I: MongoDB (documentos) – II: PostgreSQL (relacional).


B

I: Cassandra (colunas) – II: Oracle (relacional).


C

I: Redis (chave-valor) – II: Cassandra (colunas).


D

I: Neo4j (grafos) – II: Redis (chave-valor).


E

I: MySQL (relacional) – II: MongoDB (documentos).

Uma empresa de mídia digital usa o banco de dados MongoDB para armazenar informações sobre artigos publicados em sua plataforma. Cada documento na coleção artigos contém os seguintes campos:


json

{

"_id":ObjectId("65a4f9c9e1234567890abcde"),

"titulo": "Avanços em Machine Learning",

"autor": "João Silva",

"categoria": "Inteligência Artificial",

"visualizacoes": 1250,

"publicado_em":ISODate("2024-02-10T12:00:00Z"),

"tags": ["IA", "Deep Learning", "Redes Neurais"]

}


A equipe de ciência de dados precisa executar algumas consultas para analisar os artigos publicados e gerar relatórios. Assinale a alternativa que apresenta o comando que retorna todos os artigos da categoria "Inteligência Artificial", com número de visualizações que seja maior ou igual a 1000, ordenados por número de visualizações em ordem decrescente.


A

db.artigos.query({

"categoria": "Inteligência Artificial",

"visualizacoes": ">1000"

}).sort({ "visualizacoes": "desc" })


B

db.artigos.filter({

"categoria": "Inteligência Artificial",

"visualizacoes": { ">=": 1000 }

}).orderBy("visualizacoes", "desc")


C

db.artigos.select * from artigos

where categoria = 'Inteligência

Artificial'

and visualizacoes >= 1000

order by visualizacoes desc;


D

SELECT * FROM artigos

WHERE categoria = "Inteligência

Artificial"

AND visualizacoes > 1000

ORDER BY visualizacoes DESC;


E

db.artigos.find({

"categoria": "Inteligência Artificial",

"visualizacoes": { $gte: 1000 }

}).sort({ "visualizacoes": -1 })

Em JSON Schema, o formato format é opcional e não valida dados por padrão, sendo alguns tipos, como int32 e password, definidos pela OpenAPI, mas seu suporte varia entre ferramentas.


C

Certo


E

Errado

Observe a consulta SQL a seguir.


ALTER TABLE Processos

ADD data_criacao DATETIME;


A consulta apresentada que corresponde à consulta MongoDB:


A

db.Processos.updateMany({ },

{$set:{data_criacao:new Date()}})


B

db.Processos.add({all()},

{$set:{data_criacao:new Date()}})


C

db.Processos.insertOne({find()},

{$set:{data_criacao:new Date()}})


D

db.Processos.createField({ },

{$set:{data_criacao:new Date()}})


E

db.Processos.addField({find()},

{$unset:{data_criacao:new Date()}})

Um arquivo JSON (JavaScript Object Notation) é um padrão aberto para troca de dados entre sistemas. Para assegurar o uso adequado desse tipo de arquivo, foi criada a linguagem declarativa JSON Schema. Sobre o conceito de JSON Schema é correto afirmar:


A

Cria uma representação visual dos dados JSON.


B

Descreve a estrutura e as restrições dos dados JSON.


C

Comprime os dados JSON para economizar espaço de armazenamento.


D

Encripta os dados JSON para protegê-los contra acessos não autorizados.

Dados são importantes elementos de apoio à tomada de decisão, sendo que algumas aplicações geram quantidade massiva e heterogênea de dados com alta velocidade.

Para lidar com esse cenário, foi desenvolvido um modelo de programação que consiste em dividir, processar e combinar os dados em paralelo, de forma a acelerar o processamento e garantir a confiabilidade dos resultados.


Estamos falando do modelo


A

Data Warehousing.


B

Elastic Search.


C

Hadoop.


D

MapReduce.


E

NoSQL.

Em bancos de dados relacionais, o valor de uma surrogate key


A

não possui um significado no contexto de negócio da aplicação.


B

pode se repetir em linhas diferentes da mesma tabela.


C

é do tipo CHAR ou VARCHAR.


D

não serve para uso em uma foreign key de outra tabela relacionada.


E

é globalmente único, não se repetindo em diferentes servidores e bancos de dados, ainda que não se usem GUIDs.

Na modelagem de dados, a capacidade de modificar a definição dos esquemas em determinado nível, sem afetar o esquema do nível superior, é denominada

A
integridade de domínio.

B
esquema.

C
especialização total.

D
independência de dados.

E
cardinalidade.
 
 
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