4067753 Ano: 2026
Disciplina: TI - Banco de Dados
Banca: Verbena
Orgão: UFSCAR

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Analista de TI
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Banco de Dados Distribuído

No Kubernetes, qual a função do HPA (Horizontal Pod Autoscaler)?

A

Controlar, dinamicamente, a quantidade de máquinas virtuais utilizadas para executar o número de réplicas de um microsserviço necessárias para atender a carga de trabalho gerada pelos clientes.

B

Aumentar ou reduzir a quantidade de recursos alocados para os pods que executam as instâncias de um determinado microsserviço, de modo a atender a demanda atual de carga de trabalho gerada pelas aplicações.

C

Realizar o ajuste automático da quantidade de réplicas de pods que executam um determinado microsserviço com base em métricas de uso e na carga de trabalho atual gerada pelos clientes do microsserviço.

D

Garantir a escalabilidade de um microsserviço por meio do ajuste dinâmico da quantidade de pods utilizados para executá-lo, com base no monitoramento de métricas de desempenho e do volume de carga de trabalho.

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4067747 Ano: 2026
Disciplina: TI - Banco de Dados
Banca: Verbena
Orgão: UFSCAR

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Analista de TI
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SGBDsPostgreSQL

Procedimentos e funções armazenadas (stored procedures e stored functions) em PostgreSQL, versão 11 ou superior, possibilitam a realização de processamento sobre os dados dentro do próprio gerenciador de banco de dados, sabendo que isso permite

A

reduzir a necessidade de idas e vindas ao banco de dados pela aplicação, sendo que stored procedures podem realizar controle de transações, enquanto stored functions podem ser chamadas dentro de consultas (queries) SQL.

B

alocar a lógica de negócio no próprio banco de dados, sendo que tanto stored procedures quanto stored functions podem ser chamadas dentro de consultas (queries) SQL realizadas pelas aplicações.

C

realizar processamento centrado nos dados dentro do próprio gerenciador de banco de dados, com a possibilidade de fazer commit ou rollback de transações no caso de stored functions.

D

melhorar o desempenho por meio da realização de processamento dentro do próprio banco de dados e do controle fino de transações, tanto em stored procedures quanto em stored functions.

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4067155 Ano: 2026
Disciplina: TI - Banco de Dados
Banca: Consulplan
Orgão: Pref. Venda Nova Imigrante-ES

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Fiscal de Obras e Posturas
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Conceitos e FundamentosConceitos Fundamentais de Banco de Dados
Modelagem de Dados

A Prefeitura Municipal de Venda Nova do Imigrante mantém um banco de dados para armazenar informações de cidadãos cadastrados em seus serviços públicos. Para garantir organização dos registros e facilitar consultas e relacionamentos entre tabelas, são utilizados conceitos fundamentais da modelagem de dados. Considerando a situação hipotética, representa a principal finalidade da chave primária em uma tabela de banco de dados relacional:

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4066464 Ano: 2026
Disciplina: TI - Banco de Dados
Banca: FADESP
Orgão: SEFAZ-PA

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Analista Fazendário
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Banco de Dados Relacional
SQL

Considere a tabela Vendas(id_venda, produto, valor). Deseja-se listar apenas os produtos cujo valor total vendido seja superior a 10.000. A consulta SQL que atende corretamente a esse requisito é

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4066463 Ano: 2026
Disciplina: TI - Banco de Dados
Banca: FADESP
Orgão: SEFAZ-PA

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Analista Fazendário
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Banco de Dados Relacional
SQL

Considere um banco de dados relacional com as seguintes tabelas:

Clientes(id_cliente PK, nome, cidade)

Pedidos(id_pedido PK, data_pedido, valor, id_cliente FK)

A consulta SQL que permite ao analista obter, para cada cidade, o valor médio dos pedidos realizados, considerando exclusivamente clientes que possuem ao menos um pedido registrado, é apresentada em

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4065991 Ano: 2026
Disciplina: TI - Banco de Dados
Banca: FADESP
Orgão: SEFAZ-PA

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Auditor-Fiscal da Receita Estadual
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SQL

Considere o código em SQL a seguir.

Enunciado 4543396-1

A execução desse código retornará

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4065990 Ano: 2026
Disciplina: TI - Banco de Dados
Banca: FADESP
Orgão: SEFAZ-PA

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Auditor-Fiscal da Receita Estadual
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Banco de Dados Relacional
SQL

Considere uma tabela chamada Livros com as colunas id (int), autor (varchar) e ano (int). Sabe-se que alguns livros não são datados, resultando em valores NULL na coluna ano. Considere o seguinte comando SQL:

SELECT * FROM Livros WHERE ano <> 1854;

Ao ser executado, esse comando retornará

A

apenas os registros cujo ano tenha um valor numérico diferente de 1854, incluindo os registros onde o ano é NULL, pois NULL é diferente de 1854.

B

apenas os registros cujo ano tenha um valor numérico diferente de 1854, excluindo os registros onde o ano é NULL.

C

um erro de sintaxe, pois não é possível comparar valores numéricos com NULL usando o operador <>.

D

apenas os registros cujo ano tenha um valor numérico igual a 1854 ou a 0 (zero).

E

apenas os registros cujo ano tenha um valor numérico igual a 1854.

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4065982 Ano: 2026
Disciplina: TI - Banco de Dados
Banca: FADESP
Orgão: SEFAZ-PA

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Auditor-Fiscal da Receita Estadual
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SQL

Os comandos DROP e TRUNCATE da linguagem de consulta estruturada (SQL) pertencem à categoria de comandos

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4065976 Ano: 2026
Disciplina: TI - Banco de Dados
Banca: FADESP
Orgão: SEFAZ-PA

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Auditor-Fiscal da Receita Estadual
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Banco de Dados Distribuído

Com relação à ingestão de dados via filas de mensagens em pipelines de dados, considere o cenário a seguir. Um pipeline consome eventos de uma fila de mensagens que pode entregar mensagens fora de ordem e com política de entrega “pelo menos uma vez”, o que pode ocasionar o recebimento do mesmo evento mais de uma vez. Nesse contexto, a medida mais adequada para evitar efeitos duplicados no processamento é

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4065697 Ano: 2026
Disciplina: TI - Banco de Dados
Banca: IVIN
Orgão: Pref. Campo Grande Piauí-PI

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Professor - Ciências da Computação
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Conceitos e FundamentosConceitos Fundamentais de Banco de Dados
SQL

DML (Data Manipulation Language) no SQL são utilizados para manipular dados dentro de tabelas, focando em inserir, atualizar, excluir e selecionar registros em um banco de dados. Em relação aos comandos DML, assinale a alternativa correta:

A

INSERT pode adicionar apenas uma linha por vez em uma tabela.

B

UPDATE modifica a estrutura da tabela e os dados contidos nela.

C

DELETE sem cláusula WHERE remove todos os registros, mas mantém a estrutura da tabela.

D

SELECT é classificado como DML porque sempre altera dados no banco, bem como os registros das tabelas.

E

O comando TRIGGER utilizado para filtrar registros, permitindo selecionar apenas as linhas que atendem a condições específicas em consultas.

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