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Com relação aos problemas da normalização de arquivos, avalie as afirmativas a seguir.
I. Problemas das chaves primários omitidas ou incorretas - Em arquivos convencionais, diferentemente da abordagem relacional, o conceito de chave primária não é obrigatório. Logo, é possível encontrar arquivos que não possuem chaves primárias. Quando um arquivo não possui chave primária ou quando a chave primária nele usada difere da usual na organização, deve-se proceder como se a chave primária aparecesse no arquivo, isto é, deve-se inserí-la na 1 FN da relação normalizada.
II. Problemas de atributos relevantes implicitamente representados - Atributos podem aparecer em arquivos convencionais de modo implícito, por exemplo, na forma de ordenação de registros ou de listas ou na forma de ponteiros físicos. Se isso ocorrer, deve-se proceder como se o atributo aparecesse explicitamente no documento.
III. Problema dos atributos indexados, redundantes ou derivados - Arquivos convencionais podem conter atributos que são indexados do ponto de vista conceitual e que existem no arquivo por questões técnicas ou de desempenho da implementação. Exemplos desses atributos são campos com o número de ocorrências de listas, tamanho de outros campos, com estampas de tempo. Esses campos devem ser eliminados já quando da passagem da 1FN.
Está correto o que se afirma em
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Em relação aos problemas relacionados à replicação de dados, avalie as afirmativas a seguir e assinale (V) para a verdadeira e (F) para a falsa.
( ) Existem três principais problemas relacionados à consistência de um banco de dados replicado. O primeiro é a consistência mútua de dados, ela trata da convergência dos valores de itens de dados físicos correspondentes a um item de dados lógicos. O segundo é consistência da transação, que é um critério de consistência que precisa ser estudado caso a caso em bancos de dados replicados. O terceiro é a consistência de segurança pois envolve a dificuldade de alinhas o conjunto de permissões e atributos que asseguram a confidencialidade, integridade e disponibilidade dos dados em ambientes heterogêneos e distribuídos.
( ) A consistência mútua em bancos de dados replicados podem ser de dois tipos, onde cada tipo é adequado para diferentes classes de aplicações com diferentes requisitos de consistência. O primeiro tipo é a consistência mútua do tipo forte exige que todas as cópias de um item de dados tenham o mesmo valor no final da execução de uma transação de atualização de dados. Isto é alcançado por uma variedade de meios, mas a execução de 2PC no ponto de confirmação de uma transação de atualização é uma maneira comum de alcançar esse tipo de consistência mútua.
( ) O outro tipo de consistência mútua em bancos de dados replicados é do tipo fraca, ela não requer os valores das réplicas de um item de dado precisa ser idêntico a outro ao término de uma transação de atualização de dados. O que é necessário é que, ao cessar a atividade de atualização, os dados eventualmente se tornarão idênticos ao longo do tempo.
As afirmativas são, respectivamente,
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Com relação ao Cassandra, analise as afirmativas a seguir.
I. Implementa um modelo de armazenamento de chave-valor particionado com semântica eventualmente consistente, ele foi projetado para atender aos requisitos de armazenamento em larga escala e atender grande volume de consulta com alto desepenho. Adicionalmente, depende de uma série de técnicas do sistema de chave-valor de armazenamento distribuído Dynamo da Amazon.
II. Utiliza a Cassandra Query Language (CQL), uma linguagem semelhante a SQL usada para criar, modificar e excluir esquemas de banco de dados, bem como acessar dados. CQL permite que os usuários organizem dados dentro de um cluster de nós Cassandra. Além disso, Cassandra atinge a escalabilidade horizontal particionando todos os dados armazenados no sistema usando uma função hash. Cada partição é replicada para vários nós físicos, geralmente em domínios de falha, como racks e até mesmo datacenters.
III. O Cassandra optou explicitamente por implementar operações que exigem coordenação entre partições, apesar de serem tipicamente lentas e difíceis de fornecer semântica global altamente disponível. O Cassandra suporta: transações de partição cruzada, junções distribuídas e chaves estrangeiras ou integridade referencial.
Está correto o que se afirma em
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Com relação à generalização/especialização de entidades (considere o modelo ER de PeterChen), analise as afirmativas a seguir.
I. Por meio desse conceito é possível atribuir propriedades particulares a um subconjunto das ocorrências (especializadas) de uma entidade genérica. O símbolo para representar generalização/especialização é uma elipse.
II. Associada ao conceito de generalização/especialização está a idéia de herança de propriedades. Herdar propriedades significa que cada ocorrência da entidade especializada possui, além de suas próprias propriedades (atributos, relacionamentos e generalizações/especializações), também as propriedades da ocorrência da entidade genérica correspondente.
III. A generalização/especialização pode ser classificada em dois tipos, condicional ou incondicional, de acordo com a obrigatoriedade ou não de a uma ocorrência da entidade genérica corresponder uma ocorrência da entidade especializada. Por exemplo, em uma generalização/especialização incondicional para cada ocorrência da entidade genérica não existe uma ocorrência em uma das entidades especializadas. Já em uma generalização/especialização condicional, nem toda ocorrência da entidade genérica possui uma ocorrência correspondente em uma entidade especializada.
Está correto o que se afirma em
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Considere a tabela t_audiencias que armazena informações sobre audiências marcadas.
Considerando que esta tabela está criada e contém valores adequados, em um banco de dados MySQL aberto e funcionando em condições ideais, o comando que seleciona todas as audiências que estão marcadas como “pendente”, cuja data de audiência seja posterior ao dia e hora atuais e que pertençam às varas de trabalho 1, 2 0u 3, é:
SELECT * FROM t_audiencias WHERE status = 'Pendente' AND
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Considere que exista um banco de dados PostgreSQL aberto e funcionando em condições ideais, e que a tabela t_processos exista e esteja corretamente preenchida com valores adequados. Neste contexto, observe a função abaixo.
CREATE FUNCTION atualizar_status_processo(num_processo VARCHAR) RETURNS INTEGER AS $$
DECLARE
total INTEGER;
BEGIN
UPDATE t_processos
SET status_processo = 'Encerrado'
WHERE numero_processo = num_processo;
SELECT COUNT(*) INTO total FROM t_processos WHERE status_processo = 'Encerrado';
RETURN total;
END;
$$ LANGUAGE plpgsql;
Em condições ideais, esta função seria corretamente chamada utilizando-se o comando:
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