No que se refere a níveis de abstração, modelos de dados e normalização em bancos de dados, julgue o próximo item.
A ação de eliminar campos de uma tabela que não dependem da chave é estabelecida pela segunda forma normal.
No que se refere a níveis de abstração, modelos de dados e normalização em bancos de dados, julgue o próximo item.
O nível de abstração de dados em que é definida detalhadamente a maneira pela qual os dados de um sistema estão estruturalmente armazenados e como podem ser computacionalmente acessados corresponde ao nível de visão do usuário.
No que se refere a níveis de abstração, modelos de dados e normalização em bancos de dados, julgue o próximo item.
Os modelos de dados representacionais incorporam alguns conceitos acerca da forma como os dados são organizados no armazenamento computacional, enquanto mantêm a facilidade de compreensão pelos usuários finais.
Acerca de tipos de bancos de dados, julgue o item que se segue.
Nos bancos de dados hierárquicos, cada registro é uma coleção de atributos, sendo a associação entre dois registros denominada ligação.
Acerca de tipos de bancos de dados, julgue o item que se segue.
Mecanismos de indexação e controle de simultaneidade são recursos dispensáveis em bancos de dados orientados a objetos, em razão da natureza dos objetos e dos componentes estado e comportamento a eles inerentes.
A respeito de data warehouse, data mining e business intelligence, julgue o item subsequente.
Diferentemente dos bancos de dados transacionais, os data warehouses caracterizam-se pela volatilidade, já que neles as informações armazenadas são alteradas com muito mais frequência, praticamente em tempo real.
A respeito de data warehouse, data mining e business intelligence, julgue o item subsequente.
Coletar e transformar dados de várias fontes e descobrir tendências e inconsistências são etapas gerais dos processos de business intelligence.
A respeito de data warehouse, data mining e business intelligence, julgue o item subsequente.
Sistemas de data mining viabilizam a extração de novos padrões significativos de informação que não seriam necessariamente encontrados por meio de meras consultas ou processamento de dados ou metadados no data warehouse.
Julgue o item subsecutivo, referente a técnicas de otimização de consultas SQL e a técnicas de modelagem multidimensional.
Apesar de poupar espaço de armazenamento, a modelagem snowflake é contraindicada para consultas com alta demanda de processamento em razão do seu potencial para impactar negativamente os tempos de resposta das consultas.
Julgue o item subsecutivo, referente a técnicas de otimização de consultas SQL e a técnicas de modelagem multidimensional.
O uso de seletividade e estimativa de custos na otimização de consultas SQL consiste na modificação da representação interna de uma consulta em uma árvore de consulta com o objetivo de melhorar o seu desempenho.
