Questões de Banco de Dados

#Questão 905320 - Banco de Dados, DW - Data Warehouse, FUNDATEC, 2023, BRDE, Analista de Sistemas - Ciência de Dados

Assinale a alternativa que contém a definição correta quanto às estratégias de otimização de Data Warehouse.

A) A sumarização de dados cria tabelas com informações agregadas, regularmente utilizadas, reduzindo o esforço e tempo de processamento para geração dos Data Marts e/ou relatórios.

B) O particionamento vertical de tabelas identifica a frequência de uso das linhas de uma tabela e gerar uma nova tabela com as linhas menos utilizadas.

C) A derivação de dados simplifica a estrutura das tabelas, infringindo os esquemas propostos pelas Formas Normais a fim de reduzir o número de relacionamentos, introduzindo, com isso, a redundância de dados.

D) O particionamento horizontal de tabelas identifica a frequência de uso das colunas de uma tabela e gerar uma nova tabela com as colunas menos utilizadas.

E) A desnormalização armazena dados oriundos de expressões aritméticas ou operações complexas cujo uso é intenso como resultado ou condição em instruções SQL.

#Questão 905323 - Banco de Dados, Modelagem de dados, FUNDATEC, 2023, BRDE, Analista de Sistemas - Ciência de Dados

Assinale a alternativa que contém um exemplo de dados não estruturados.

A) Dados extraídos de uma rede social de um banco podem ser classificadas em polaridades como positivas ou negativas, ou agrupadas por similaridade de assunto.

B) Um sistema bancário armazena dados sobre seus clientes, sobre suas respectivas contas bancárias e sobre as transações executadas sobre tais contas.

C) Funcionários de um departamento de recursos humanos observam os candidatos a uma vaga de emprego e fazem anotações sobre as suas atitudes durante a realização de atividades de um processo de seleção.

D) Uma empresa deseja lançar um novo produto e, para isso, realiza pesquisas sobre sua aceitação com um conjunto específico de pessoas que representa o público-alvo.

E) Uma corrida de Fórmula 1 na qual se medem os tempos que cada piloto gasta para chegar em diferentes trechos de um circuito.

#Questão 905327 - Banco de Dados, SQL, FUNDATEC, 2023, BRDE, Analista de Sistemas - Ciência de Dados

#Questão 905331 - Banco de Dados, Banco de Dados Relacionais, FUNDATEC, 2023, BRDE, Analista de Sistemas - Ciência de Dados

Assinale a alternativa correta quanto à normalização para bancos de dados relacionais.

A) Diz-se que uma coluna C2 depende funcionalmente de uma coluna C1 quando, em todas as linhas da tabela, para cada valor de C2 que aparece na tabela, aparece o valor de C1.

B) Normalização é o processo de armazenar a junção de tabelas na forma normal mais alta como uma tabela única, que está em uma forma normal mais baixa.

C) Um atributo de uma tabela T é chamado de atributo candidato de T se ele for o membro de alguma chave primária de T.

D) Uma tabela encontra-se na primeira forma normal quando, além não conter tabelas aninhadas, não contém dependências parciais.

E) Uma tabela na terceira forma normal não contém dependência funcional transitiva que ocorre quando uma coluna, além de depender da chave primária da tabela, depende de outra coluna ou conjunto de colunas da tabela.

#Questão 905696 - Banco de Dados, Big Data, FGV, 2023, Receita Federal, Analista-Tributário (manhã)

Assinale a opção que melhor descreve a diferença entre os frameworks Apache Spark e Apache Hadoop, no contexto do processamento de Big Data.

A) O processamento de dados no Spark é mais rápido do que no Hadoop, pois ele é baseado em memória e utiliza RDDs, enquanto o Hadoop é baseado em disco e utiliza MapReduce.

B) O processamento de dados no Hadoop é mais rápido do que no Spark, pois o Hadoop é mais escalável e utiliza clusters maiores, enquanto o Spark é limitado pelo tamanho do cluster.

C) O Spark é mais adequado para cargas de trabalho mais pesadas, enquanto o Hadoop é melhor para cargas de trabalho mais leves e interativas.

D) O Spark e o Hadoop utilizam as mesmas técnicas de processamento de dados, mas o Spark é mais adequado para casos de uso em que a latência é um fator crítico, enquanto o Hadoop é mais adequado para casos de uso em que a capacidade de processamento em lote é mais importante.

E) O Hadoop é uma tecnologia mais recente que oferece melhorias, em relação ao Spark, em termos de desempenho e velocidade de processamento.

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