Um analista de dados recebeu a tarefa de estimar os consumidores de uma rede de lojas de varejo digital que têm maior probabilidade de voltar a adquirir determinado produto. A empresa disponibilizou tabelas contendo, respectivamente, a lista de consumidores com seus dados demográficos, os resultados de vendas de cada loja e os dados básicos como endereço e área ocupada por cada loja. Para alimentar sua ferramenta de mineração de dados é necessário agregar as tabelas repassadas em um único banco de dados.
Considerando o modelo de referência CRISP-DM, esse analista encontra-se na etapa de

NoSQL é uma abreviação de Not only SQL (não somente SQL), termo cunhado para definir os novos modelos de armazenamento de dados, criados para atender às necessidades de flexibilidade, disponibilidade, escalabilidade e desempenho das aplicações inseridas no contexto de Big Data.

Esses modelos são classificados de acordo com a estrutura em que os dados são armazenados.

Um deles, especificamente, não considera conceitos como normalização de dados, criação de joins e definição de esquemas rígidos. Ele armazena estruturas flexíveis que podem ser obtidas por meio de dados semiestruturados, como os formatos XML e JSON. Cada uma dessas estruturas armazenadas não contém necessariamente os mesmos atributos, pois não é necessário definir um esquema.

O modelo em questão é o

Na linguagem PL/SQL, a seção de tratamento de exceções permite que os programadores especifiquem quais ações devem ser tomadas quando uma determinada exceção ocorre.

Nesse contexto, a seguinte exceção é gerada quando um código PL/SQL tenta armazenar um valor duplicado em uma coluna que possui um índice exclusivo definido:

Um sistema de banco de dados baseado em PostgreSQL possui três servidores, sendo um primário e dois em espera (standby). O servidor primário executa comandos de escrita e leitura (read-only), enquanto os servidores em standby resolvem apenas requisições de leitura. A replicação é realizada utilizando-se write-ahead log (WAL).

A cada atualização do banco de dados do servidor primário, um WAL é encaminhado diretamente para os dois servidores em standby. O processo de replicação se encerra após o recebimento de respostas de todos os servidores em standby.

Com relação ao sistema de banco de dados em questão, é correto afirmar que

No contexto de otimização de desempenho de consultas em bancos de dados, algumas métricas ajudam a entender melhor o comportamento das consultas e a realizar ajustes necessários para melhorar o desempenho do banco de dados.

Avalie se as seguintes métricas de desempenho devem ser acompanhadas:

I. Duração da execução da consulta: essa métrica mede quanto tempo uma consulta leva para ser concluída, permitindo identificar consultas que podem precisar de otimização.

II. Tempo de carregamento de dados versus tempo de processamento: comparar o tempo gasto para carregar os dados com o tempo gasto em processamento ajuda a identificar gargalos na pipeline de dados.

III. Contagem de consultas concorrentes: é vital monitorar o número de conexões simultâneas para evitar a sobrecarga do banco de dados, o que pode afetar a performance dos usuários.

IV. Utilização de recursos: mede a utilização de recursos como memória, CPU, I/O e rede para identificar padrões que podem indicar problemas ou oportunidades de otimização.

As métricas de desempenho que devem de fato ser acompanhadas são

Auditoria é a investigação dos procedimentos, processos e práticas relativas ao sistema de gerenciamento de banco de dados de um determinado órgão público. Os auditores se baseiam no histórico de mudanças ocorridas (log) nos dados armazenados em um determinado sistema.

Para manter um registro de todas as atualizações realizadas no banco de dados e de usuários em particular que aplicaram cada atualização, é utilizado o log do sistema. O log do sistema inclui uma entrada para cada operação aplicada ao banco de dados.

Sistemas de banco de dados baseados em PostgreSQL possuem a função trigger para a criação de logs. Essa função é muito utilizada para atualizar o log do sistema toda vez que uma determinada operação no banco de dados é realizada.

Mais especificamente, quando o trigger está associado a tabelas de dados, ele somente pode ser executado

No contexto de Big Data, novas ferramentas e novos modelos de armazenamento de dados foram criados para atender às necessidades de flexibilidade, disponibilidade, escalabilidade e desempenho das aplicações, muitas vezes sacrificando uma ou mais propriedades ACID.

Assinale a opção que apresenta, respectivamente, uma ferramenta que trata do modelo de dados orientado a colunas e outra, do modelo orientado a documentos.

Um armazém de dados (Data Warehouse - DW) é um conjunto de dados que atende a quatro propriedades: orientado por assunto, conciso e integrado, variável com o tempo e não volátil.

Para atender à propriedade de não volatilidade