Considerando as seguintes tabelas em uma base de dados relacional, contendo informações sobre médicos, pacientes e o relacionamento entre eles,

PACIENTE(CPF, NOME, SOBRENOME, NASC, SEXO,

ENDERECO, TELEFONE, CRM_FK)

MEDICO(CRM, NOME_COMPLETO)

marque a opção abaixo que representa a seguinte consulta em SQL: “para cada médico, recupere seu CRM, nome completo, e número de pacientes que ele atende”.

Dadas as afirmativas sobre os comandos da linguagem SQL,

I. O comando ALTER é utilizado para alterar dados armazenados nas tuplas de uma tabela.

II. O comando DELETE remove uma tabela do banco de dados.

III. Os comandos CREATE e DROP permitem a criação e remoção de tabelas em um banco de dados, respectivamente.

IV. O comando INSERT é utilizado para inserir tuplas em uma tabela já existente no banco de dados.

verifica-se que está(ão) correta(s)

Dadas as seguintes sentenças,

I. Um atributo, em um modelo de entidade-relacionamento, que possui "sub-atributos" em sua nomenclatura é definido como atributo chave.

II. A restrição de integridade 'REFERENCED KEY' não é suportada pelo Oracle.

III. Para mostrar as tabelas existentes de um banco de dados MySQL em uso é necessário usar o comando 'viewtables'.

IV. 'DROP TABLE' e 'DROP INDEX' são instruções do tipo DDL.

verifica-se que

Dadas as seguintes sentenças,

I. A tecnologia OLAP é útil para a materialização de visões agregadas.

II. A tecnologia ROLAP consegue manipular uma grande quantidade de dados, sendo limitado pelo banco de dados relacional subjacente.

III. Apesar de ter um excelente desempenho, uma desvantagem da tecnologia MOLAP é que ele é limitado em relação à quantidade de dados que pode manipular.

IV. Aplicações do tipo OTLP se caracterizam por serem aplicações cliente/servidor que dão aos usuários acesso direto à informação.

verifica-se que

Na frase seguinte,

“O MOLAP é um OLAP baseado no acesso a um banco de dados multidimensional. O ROLAP é um OLAP baseado no acesso a um banco de dados relacional. HOLAP é um OLAP situado entre o ROLAP e o MOLAP e acessa o Multidimensional e o Relacional.”

pode-se concluir que

No contexto de data warehouse, dadas as afirmativas seguintes,

I. OLTP é responsável pela análise dos dados para a geração de conhecimento. Por essa razão, é utilizado principalmente por gestores para orientar a tomada de decisão.

II. Mineração de dados (data mining) é uma das principais etapas do processo de descoberta de conhecimento, que pode ser executado por um data warehouse. Porém, os algoritmos de data mining não são capazes de processar grandes volumes de dados.

III. Em um processo de data warehouse cada dimensão representa um ponto de vista que pode guiar a fase de análise dos dados e descoberta de conhecimento. Em um data warehouse, é possível definir um número qualquer de dimensões.

IV. Devido ao elevado processamento de consultas, normalmente os data warehouses possuem algumas tabelas que não atendem à terceira forma normal.

verifica-se que estão corretas