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3558989 Ano: 2025
Disciplina: TI - Banco de Dados
Banca: FUNDATEC
Orgão: Pref. Porto Alegre-RS
A linguagem SQL oferece uma variedade de comandos e funcionalidades para manipulação e consulta de dados em bancos de dados relacionais. Com base nas práticas recomendadas e comandos do padrão ANSI SQL, analise as assertivas abaixo:
I. A cláusula JOIN é utilizada para combinar registros de duas ou mais tabelas com base em uma condição comum entre elas.

II. A cláusula GROUP BY deve ser sempre acompanhada da cláusula HAVING, pois esta última é responsável por agrupar os dados.

III. O comando CASE só pode ser utilizado em instruções SQL do tipo SELECT, não sendo permitido em outras operações como UPDATE ou DELETE.


Quais estão corretas?
 

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Como administrador do banco de dados de uma sociedade empresária, você deve revisar a política de backup para aprimorar a proteção e a recuperação dos dados.
Sobre as estratégias de backup que podem ser consideradas, analise as afirmativas a seguir.

I. Para aplicar o princípio 3-2-1, deve-se manter três cópias dos dados, sendo duas cópias em tipos diferentes de mídia de armazenamento local e uma cópia armazenada em um local externo.

II. Para possibilitar a restauração de dados em diferentes pontos no tempo, pode ser usado o esquema Grandfather-Father-Son (GFS).

III. É importante que todas as cópias de backup estejam conectadas à mesma rede principal, para garantir acesso rápido durante o processo de recuperação.

Está correto o que se afirma em
 

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Com relação às técnicas de Detecção de Outliers, analise as afirmativas a seguir e assinale (V) para a verdadeira e (F) para a falsa.

( ) A Distância de Mahalanobis é uma técnica eficaz para detectar outliers em dados multivariados, pois leva em consideração a média e a covariância dos dados, permitindo identificar pontos que são outliers em relação à distribuição conjunta das variáveis.

( ) Modelos de Misturas Gaussianas (GMM) não devem ser utilizados para detectar outliers com distribuições não normais, pois levam em consideração apenas distribuições Gaussianas.

( ) A Transformação Logarítmica é uma técnica comum e eficiente para remover outliers de forma definitiva em conjuntos de dados simétricos e assimétricos.

As afirmativas são, respectivamente,
 

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Considere a consulta SQL a seguir.
SELECT id, nome, ST_AREA(geom) as area FROM tabelageo
Para garantir a execução da consulta, o desenvolvedor deve
 

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Visando otimizar uma consulta em SQL, o desenvolvedor implementa uma subconsulta com o objetivo de eliminar registros redundantes existentes em uma tabela.
Consequentemente, ele deverá empregar a cláusula
 

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Em um banco de dados SQL existe uma tabela chamada Vendas com as colunas VendaID, VendedorID e ValorVenda.
Para listar, sem duplicatas, o VendedorID de todos os vendedores que tenham realizado vendas superiores ao valor de 10.000, devemos usar a seguinte consulta:
 

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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
 

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3556314 Ano: 2025
Disciplina: TI - Banco de Dados
Banca: FGV
Orgão: TCE-RR

O SQL Server Profiler é utilizado para realizar auditoria em servidores SQL Server a partir do rastreamento de atividades. Durante um rastreamento, os dados capturados são armazenados em uma tabela, em que cada linha representa uma requisição (query) e cada coluna apresenta informações sobre as requisições.

Durante uma auditoria no sistema de banco de dados do TCE de Roraima, uma requisição (query) capturada pelo SQL Server Profiler retornou os seguintes dados:

EventClass: SQL:BatchCompleted

Application Nane: Microsoft SQL Server Management

Studio

LoginName:

MicrosoftAccount\DBA_TI_TCERR@tcerr.tc.br

CPU: 3002

Reads: 105325

Writes: 0

Duration: 45219

DatabaseName: Processos_2024

HostName: AUD01_TCERR

Com relação aos dados dessa requisição, assinale a afirmativa correta.

 

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3556311 Ano: 2025
Disciplina: TI - Banco de Dados
Banca: FGV
Orgão: TCE-RR

Com o objetivo de instalar um sistema de banco de dados PostgreSQL no servidor de banco de dados db_server, o arquivo postgres-17.2.tar.bz2 foi obtido da página da internet https://www.postgresql.org/ftp/source e gravado no diretório raiz do servidor.

A seguir, os seguintes comandos foram executados pelo usuário tce_rr que possui perfil de administrador:

tce_rr@db_server ~ $ tar xf postgresql-17.2.tar.bz2

tce_rr@db_server ~ $ cd postgresql-17.2

tce_rr@db_server postgresql17.2 $ ./configure - -with- ssl=openssl

tce_rr@db_server ~ $ make

tce_rr@db_server postgresql17.2 $ su

root@db_server postgresql17.2 $ make install

root@db_server postgresql17.2 $ adduser postgres

root@db_server postgresql17.2 $ mkdir -p /usr/local/pgsql/data

root@db_server postgresql17.2 $ chown postgres /usr/local/pgsql/data

root@db_server postgresql17.2 $ su - postgres

postgres@db_server postgresql17.2 $ /usr/local/pgsql/bin/initdb -D /usr/local/pgsql/data

postgres@db_server postgresql17.2 $ /usr/local/pgsql/bin/pg_ctl -D /usr/local/pgsql/data -l logfile

postgres@db_server postgresql17.2 $ start

postgres@db_server postgresql17.2 $ /usr/local/pgsql/bin/createdb test

postgres@db_server postgresql17.2 $ /usr/local/pgsql/bin/psql test

Com relação a essa rotina de instalação, é correto afirmar que

 

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3556310 Ano: 2025
Disciplina: TI - Banco de Dados
Banca: FGV
Orgão: TCE-RR

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

 

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