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Questões de Concurso sobre Modelos de dados
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Os sistemas de gerenciamento de banco de dados relacionais utilizam estruturas que garantem a integridade referencial e permitem a recuperação eficiente de informações complexas. No que tange aos conceitos de chaves e à linguagem SQL (Structured Query Language), assinale a alternativa correta.
A
Os bancos de dados não relacionais (NoSQL) impedem o armazenamento de dados em formato de documentos JSON por não possuírem esquemas de tabelas rígidos.
B
O comando SQL do tipo DROP é utilizado para remover registros específicos de uma tabela com base em uma condição lógica definida na cláusula WHERE.
C
A chave estrangeira é um campo ou conjunto de campos em uma tabela que estabelece um vínculo com a chave primária de outra tabela no banco de dados.
D
A modelagem lógica de dados consiste na representação física dos registros em trilhas e setores magnéticos dentro de unidades de armazenamento em nuvem.
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.
A adoção do conceito de schema-on-read em ambientes de Big Data pressupõe que os dados sejam persistidos em seu formato original, sem a validação rígida de esquemas no momento da ingestão, sendo essa uma abordagem na qual a estrutura e a semântica dos dados são aplicadas apenas no momento da leitura, o que oferece maior flexibilidade para lidar com dados não estruturados.
C
Certo
E
Errado
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.
Ano:
2025
Banca:
Instituto Quadrix - Quadrix
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:
- Cenário I: Armazenar informações de produtos com atributos fixos (código, nome, preço, categoria) e garantir consistência transacional para operações de venda.
- 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": { $gte: 1000 }
}).sort({ "visualizacoes": -1 })
Em JSON Schema, o formato format é opcional e não valida dados por padrão, sendo alguns tipos, como int32 e password, definidos pela OpenAPI, mas seu suporte varia entre ferramentas.
C
Certo
E
Errado
Qual o nome do banco de dados em nuvem da MongoDB?
A
Cassandra
B
MongoCloud
C
MongoDBCloud
D
Cosmos
E
Atlas
Observe a consulta SQL a seguir.
ALTER TABLE Processos
ADD data_criacao DATETIME;
A consulta apresentada que corresponde à consulta MongoDB:
A
db.Processos.updateMany({ },
{$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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