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Observe o resultado da execução dos seguintes comandos do MongoDB Shell.
> use MPU2025
> switched to db MPU2025
> db.getCollectionNames();
< [ 'Processos' ]
> db["Processos"].find();
< {
_id: '676850ada9ec96543d3001c2',
processo_numero: '0001',
situacao: 'Ativo',
partes: {
autor: ['Maria'],
reu: [
'Pedro',
'Ivo'
]
}
},
{
_id: '67685117a9ec96543d3001c5',
processo_numero: '0002',
partes: {
autor: ['Maria'],
reu: ['Joana']
}
},
Para listar apenas os processos que possuem dois réus, deve-se executar o comando:
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João está aprendendo banco de dados orientado a documento. Para começar, João buscou a correspondência com a sua área de conhecimento, que é a álgebra relacional e o banco de dados relacional.
Em seu estudo, João identificou que uma relação (relation) da álgebra relacional corresponde, no MySQL e no MongoDB, respectivamente, a:
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A álgebra relacional é uma linguagem de consulta formal, composta por diversas operações sobre conjuntos de dados, que fornece uma base teórica sólida para a otimização de consultas SQL em bancos de dados relacionais.
A operação “seleção” da álgebra relacional é realizada pela cláusula SQL:
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João é analista de banco de dados do MPU e precisa analisar as consultas que estão impactando o desempenho do banco de dados BDProc no PostgreSQL. Para isso, ele decidiu escrever as consultas SQL como expressões da álgebra relacional. Observe a consulta SQL a seguir.
SELECT processo_id
FROM Processos
WHERE autor = "Maria" AND situacao = "Ativo"
Na álgebra relacional, a expressão correspondente que João deve escrever é:
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Ao analisar as etapas do algoritmo de otimização, Caio identificou um erro na etapa de:
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- AdministraçãoBackup e RecuperaçãoLogs de Transação
- AdministraçãoBackup e RecuperaçãoTécnicas UNDO/REDO
- Banco de Dados RelacionalACIDConsistência
A técnica de recuperação utilizada pela equipe foi o algoritmo:
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- Banco de Dados DistribuídoFragmentação de Dados (Horizontal e Vertical)
- Banco de Dados DistribuídoTransparência em Bancos de Dados Distribuídos
Com intenção de melhoria da performance nas consultas executadas, Amanda tem trabalhado na fragmentação horizontal:
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Como forma de evitar problemas de segurança com relação aos dados armazenados, o Departamento de Segurança do MPU, junto com os DBAs, precisarão:
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Observe os seguintes conjuntos de dados e o comando executado no banco de dados processo do MongoDB.
Coleção:
{ "_id": 1, "descricao": "Processo trabalhista envolvendo
direitos do trabalhador" }
{ "_id": 2, "descricao": "Contrato de trabalho com
cláusulas trabalhistas" }
{ "_id": 3, "descricao": "Processo administrativo de
aposentadoria" }
Consulta:
db.processo.find({ $text: { $search: "trabalhista" } })
.sort({ score: { $meta: "textScore" } })
Resultado:
[
{ "_id": 1, "descricao": "Processo trabalhista
envolvendo direitos do trabalhador", "score": 1.2 },
{ "_id": 2, "descricao": "Contrato de trabalho com
cláusulas trabalhistas", "score": 0.9 }
]
No Mongosh, para criar um índice visando a otimizar a execução da consulta apresentada com palavra(s) específica(s) em um campo contendo strings, deve-se executar o comando:
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