{"id":35995,"date":"2016-03-30T22:15:18","date_gmt":"2016-03-31T01:15:18","guid":{"rendered":"http:\/\/www.estrategiaconcursos.com.br\/blog\/?p=35995"},"modified":"2016-03-30T22:15:18","modified_gmt":"2016-03-31T01:15:18","slug":"prova-da-semana-comentario-da-prova-da-funpresp-especialista-tecnologia-da-informacao-bd-e-bi-2","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.estrategiaconcursos.com.br\/blog\/prova-da-semana-comentario-da-prova-da-funpresp-especialista-tecnologia-da-informacao-bd-e-bi-2\/","title":{"rendered":"Prova da Semana \u2013 Coment\u00e1rio da prova da TRT-PA – Tecnologia da informa\u00e7\u00e3o \u2013 BD e BI"},"content":{"rendered":"

Apresentamos abaixo as quest\u00f5es da prova do TRT-PA devidamente comentadas para o cargo de analista judici\u00e1rio de TI.<\/p>\n

    \n
  1. Ano: 2016 Banca: CESPE \u00d3rg\u00e3o: TRT-08 Cargo: Analista de TI – Q. 3<\/strong><\/li>\n<\/ol>\n

    CREATE TABLE predio
    \n(
    \nid numeric(7,0),
    \nnome varchar(50),
    \nlocal varchar(150),
    \nmnemonico varchar(10),
    \nCONSTRAINT pk_sede PRIMARY KEY (id),
    \nCONSTRAINT uq_sede UNIQUE (mnemonico)
    \n);<\/p>\n

    CREATE TABLE salas\u00a0(
    \ncodigo numeric(7,0) NOT NULL,
    \nlocal varchar(10),
    \ndescricao varchar(50),
    \narea numeric(10,2),
    \nCONSTRAINT pk_salas PRIMARY KEY (codigo),
    \nCONSTRAINT fk_sede_sala FOREIGN KEY (local)
    \nREFERENCES predio (mnemonico)
    \n);<\/p>\n

    Considerando os algoritmos acima, em que s\u00e3o criadas as tabelas predio e salas, assinale a op\u00e7\u00e3o cuja express\u00e3o SQL apresenta informa\u00e7\u00f5es do registro da maior sala existente.<\/p>\n

    A select c1.local, c1.nome, c2.descricao, c2.area
    \nfrom predio as c1, salas as c2
    \nwhere c2.local=c1.mnemonico
    \nhaving max(c2.area)<\/p>\n

    B select c1.local, c1.nome, c2.descricao, max(c2.area)
    \nfrom predio as c1, salas as c2
    \nwhere c2.local=c1.id
    \ngroup by c1.local, c1.nome, c2.descricao<\/p>\n

    C select c1.local, c1.nome, c2.descricao
    \nfrom predio as c1, (
    \nselect local, descricao, area from salas as c1
    \nwhere area = (select max(area) from salas as
    \nc2 where area>0)
    \n) as c2 where c2.local=c1.mnemonico;<\/p>\n

    D select c1.local, c1.nome, c2.descricao, c2.area
    \nfrom predio as c1, (
    \nselect local, descricao, area from salas as c1
    \nwhere area = (select max(area) from salas as
    \nc2 where area>0)
    \n) as c2 where c2.id=c1.codigo;<\/p>\n

    E select c1.local, c1.nome, c2.descricao, max(c2.area)
    \nfrom predio as c1 join salas as c2
    \non c2.codigo=c1.id
    \ngroup by c1.local, c1.nome, c2.descricao<\/p>\n

    Coment\u00e1rio:<\/strong> Vamos procurar achar os erros das alternativas distintas da resposta da quest\u00e3o, analisaremos, portanto, na ordem que aparece na quest\u00e3o.<\/p>\n

    A O erro desta alternativa est\u00e1 no uso da fun\u00e7\u00e3o agregada sem que apare\u00e7a o group by. Vejam tamb\u00e9m que n\u00e3o temos nenhuma fun\u00e7\u00e3o agregada descrita na cl\u00e1usula select, por fim, a sintaxe do comando \u201chaving max(c2.area)\u201d est\u00e1 incorreta, seria necess\u00e1rio comparar o valor de max(coluna) com uma constante ou outra vari\u00e1vel, por exemplo max(c2.area) > 200;<\/p>\n

    B Veja que na alternativa B existe um erro l\u00f3gico na compara\u00e7\u00e3o \u201cc2.local=c1.id\u201d, ela n\u00e3o faz sentido. N\u00e3o traz para o resultado as tuplas necess\u00e1rias.<\/p>\n

    C A alternativa C \u00e9 a nossa reposta. Veja que primeiro \u00e9 feita uma consulta interna para saber qual a sala que tem a \u00e1rea maior. Depois, outra subconsulta retorna os atributos que fazem parte da tupla que possui a sala com a maior \u00e1rea. Num terceiro momento, na consulta externa, recuperamos a informa\u00e7\u00e3o do pr\u00e9dio, baseado na compara\u00e7\u00e3o do atributo mnem\u00f4nico que funciona como atributo de liga\u00e7\u00e3o ou chave estrangeira, que relaciona as duas tabelas.<\/p>\n

    D A letra D usa o mesmo racioc\u00ednio da C, mas peca ao considerar a chave estrangeira outro atributo (c2.id=c1.codigo) desta forma n\u00e3o \u00e9 poss\u00edvel correlacionar as duas tabelas.<\/p>\n

    E A alternativa E tamb\u00e9m n\u00e3o retorna o resultado adequado, precisar\u00edamos de uma restri\u00e7\u00e3o sobre a fun\u00e7\u00e3o de agrega\u00e7\u00e3o para retornar apenas a linha que possu\u00edsse o valor m\u00e1ximo, isso poderia ser feito por meio do uso da cl\u00e1usula having e de uma subconsulta que retornasse o valor m\u00e1ximo.<\/p>\n

    Gabarito: C<\/strong><\/p>\n

      \n
    1. Ano: 2016 Banca: CESPE \u00d3rg\u00e3o: TRT-08 Cargo: Analista de TI – Q.4<\/strong><\/li>\n<\/ol>\n

      Assinale a op\u00e7\u00e3o referente ao arquivo que grava todas as mudan\u00e7as realizadas no DataBase e que \u00e9 utilizado somente para recupera\u00e7\u00e3o de uma inst\u00e2ncia em um SGBD Oracle.<\/p>\n

      A Parameter log file<\/p>\n

      B Archive log file<\/p>\n

      C Undo file<\/p>\n

      D Control file<\/p>\n

      E Alert log file<\/p>\n

      Coment\u00e1rio:<\/strong> Quando tratamos de estruturas f\u00edsicas de armazenamento do Oracle \u00e9 preciso entender que o Oracle usa algumas estruturas f\u00edsicas para gerenciar armazenar os dados de transa\u00e7\u00f5es do usu\u00e1rio. Algumas dessas estruturas de armazenamento, como os arquivos de dados<\/strong>, arquivos de redo<\/strong> e arquivos de redo logs arquivados<\/strong>, guardam os dados dos usu\u00e1rios. Outras estruturas, como arquivos de controle<\/strong>, mant\u00eam o estado dos objetos no banco de dados. O arquivo de alerta baseado em texto e os arquivos de rastreamento cont\u00eam informa\u00e7\u00f5es de log de eventos rotineiros e condi\u00e7\u00f5es de erro do banco de dados. A figura abaixo mostra a estrutura f\u00edsica de armazenamento e sua rela\u00e7\u00e3o com a estrutura l\u00f3gica.<\/p>\n

      \"Figu01\"<\/a><\/p>\n

      Vamos agora tratar um pouco dos arquivos de dados, de redo log, de controle e os arquivos de redo log arquivados:<\/p>\n

      Arquivos de dados<\/strong>: O Oracle Database deve conter pelo menos um arquivo de dados. Um arquivo de dados do Oracle corresponde a um \u00fanico arquivo de sistema operacional no disco. Cada arquivo de dados \u00e9 membro de um e somente um tablespace; entretanto uma tablespace pode ser constitu\u00edda de por v\u00e1rios arquivos de dados. A exce\u00e7\u00e3o \u00e9 um tablespace bigfile, que consiste de exatamente um arquivo de dados.<\/p>\n

      Um arquivo de dados Oracle pode se expandir automaticamente quando atingir o seu espa\u00e7o alocado, se o DBA criou o arquivo de dados com o par\u00e2metro AUTOEXTEND. O DBA tamb\u00e9m pode limitar a abrang\u00eancia da expans\u00e3o de um arquivo de dados espec\u00edfico por meio do par\u00e2metro MAXSIZE. Seja qual for o caso, o tamanho do arquivo \u00e9 limitado pelo volume do disco em que ele reside em \u00faltima an\u00e1lise.<\/p>\n

      Arquivos de redo log<\/strong>: Sempre que forem adicionados, removidos ou alterados dados em uma tabela, \u00edndice ou em outro objeto do Oracle, uma entrada ser\u00e1 gravada no arquivo de redo log atual. O Oracle Database deve possuir pelo menos dois arquivos de redo log, porque ele utiliza esses arquivos de modo circular. Quando um arquivo de redo log \u00e9 preenchido com entradas de redo log, o arquivo de log atual \u00e9 marcado como ACTIVE, se ele ainda for necess\u00e1rio para a recupera\u00e7\u00e3o da inst\u00e2ncia; caso contr\u00e1rio, ele ser\u00e1 marcado como INACTIVE. O\u00a0 pr\u00f3ximo arquivo de log na sequ\u00eancia \u00e9 reutilizado a partir do in\u00edcio do arquivo e \u00e9 marcado como CURRENT. Enfim, os arquivos redo logs armazenam as mudan\u00e7as efetuadas no banco de dados para possibilitar a recupera\u00e7\u00e3o dos dados em caso de falhas.<\/p>\n

      Arquivos de controle<\/strong>: Os arquivos de controle cont\u00eam as informa\u00e7\u00f5es necess\u00e1rias para manter e verificar a integridade do banco de dados. Por exemplo, o arquivo de controle \u00e9 utilizado para identificar os arquivos de dados e os arquivos de redo log. Um banco de dados Oracle deve possuir no m\u00ednimo um arquivo de controle.<\/p>\n

      Arquivos de redo log arquivados<\/strong>: S\u00e3o c\u00f3pias off-line dos arquivos de redo log, que podem ser necess\u00e1rios em um processo de recupera\u00e7\u00e3o de falhas de m\u00eddia. O Oracle Database deve funcionar em dois modos: ARCHIVELOG e NOARCHIVELOG. Quando o banco de dados estiver no modo NOARCHIVELOG, a reutiliza\u00e7\u00e3o circular dos arquivos de redo log (tamb\u00e9m conhecidos como arquivos de redo log online) significa que as entradas de redo n\u00e3o estar\u00e3o dispon\u00edveis se ocorrer uma falha na unidade de disco. Trabalhar no modo NOARCHIVELOG n\u00e3o protege a integridade do banco de dados por ocasi\u00e3o de uma falha na inst\u00e2ncia ou no sistema. Em contraste, o modo ARCHIVELOG envia um arquivo de redo log preenchido para um ou mais destinos especificados e pode ficar dispon\u00edvel para reconstru\u00e7\u00e3o do banco a qualquer momento, se ocorrer uma falha de m\u00eddia do banco de dados. Veja que estamos tratando da quest\u00e3o juntamente desse tipo de arquivo. Podemos marcar, ent\u00e3o, com seguran\u00e7a a alternativa B como resposta.<\/p>\n

      Gabarito: B<\/strong><\/p>\n

        \n
      1. Ano: 2016 Banca: CESPE \u00d3rg\u00e3o: TRT-08 Cargo: Analista de TI – Q. 5<\/strong><\/li>\n<\/ol>\n

        Assinale a op\u00e7\u00e3o que apresenta o par\u00e2metro que deve ser ativado com TRUE, no arquivo init.ora no SGBD Oracle, para que os relat\u00f3rios do TKPROF incluam informa\u00e7\u00f5es de tempo.<\/p>\n

        A TIMED_STATISTICS<\/p>\n

        B STAT_TIME<\/p>\n

        C TIMINGS<\/p>\n

        D TIME_QUERY<\/p>\n

        E STATISTICS<\/p>\n

        Coment\u00e1rio:<\/strong> O processo de inicializa\u00e7\u00e3o de um banco de dados Oracle \u00e9 feito a partir da leitura dos arquivos de inicializa\u00e7\u00e3o. H\u00e1 dois tipos de arquivos: o PFILE que \u00e9 um arquivo texto<\/strong> conhecido pelo init.ora<\/strong> e o SPFILE que \u00e9 um arquivo de par\u00e2metro do servidor conhecido como spfile.ora.<\/p>\n

        O PFILE \u00e9 um arquivo texto, dentro dele est\u00e3o guardados os par\u00e2metros de configura\u00e7\u00e3o do banco de dados. Entre outras coisas estes par\u00e2metros informam a quantidade de mem\u00f3ria a ser alocada, onde est\u00e3o os arquivos do banco de dados e onde gravar os arquivos necess\u00e1rios ao funcionamento do banco. Como o PFILE \u00e9 um arquivo de texto puro, ele pode ser facilmente editado no VI do UNIX ou no Notepad do Windows. Normalmente ele tem o nome de init.ora, onde SID \u00e9 a identifica\u00e7\u00e3o de seu banco de dados, exemplo se seu SID \u00e9 bdconcurso ent\u00e3o seu PFILE ser\u00e1 nomeado como initbdconcurso.ora.<\/p>\n

        O TKPROF \u00e9 um programa que formata um arquivo de TRACE SQL bruto em um arquivo mais amig\u00e1vel. O programa l\u00ea o arquivo de rastreamento e cria um arquivo que tem as seguintes se\u00e7\u00f5es: Cabe\u00e7alho, Corpo e Resumo.<\/p>\n

        Para que o resultado do TRACE possua o resultado solicitado pela quest\u00e3o temos que entender os par\u00e2metros que podem ser definidos, alguns deles dentro do arquivo init.ora. A lista abaixo detalha os par\u00e2metros que permitem informa\u00e7\u00f5es sobre tempo, local do diret\u00f3rio, tamanho m\u00e1ximo de arquivo de rastreamento e prote\u00e7\u00f5es de acesso a arquivos de rastreamento a serem especificados e respeitados quando SQL Trace estiver habilitado.<\/p>\n

        TIMED_STATISTICS<\/strong>: Especifica se estat\u00edsticas de tempo s\u00e3o coletadas ou n\u00e3o. Definidas pelos valores TRUE ou FALSE associado a vari\u00e1vel. Observe que est\u00e1 \u00e9 a nossa resposta.<\/p>\n

        MAX_DUMP_FILE_SIZE<\/strong>: Especifica o tamanho m\u00e1ximo do arquivo de rastreio de SQL em blocos do sistema operacional se apenas um n\u00famero aparecer, ou em bytes de as letras M ou B aparecerem, ou ainda ilimitado caso a vari\u00e1vel seja definida como UNLIMITED.<\/p>\n

        USER_DUMP_DEST: <\/strong>Especifica o diret\u00f3rio onde o Trace SQL \u00e9 armazenado.<\/p>\n

        _TRACE_FILES_PUBLIC:<\/strong> Especifica se o arquivo de rastreamento \u00e9 escrito com as configura\u00e7\u00f5es de acesso p\u00fablico. Os valores v\u00e1lidos s\u00e3o TRUE ou FALSE.<\/p>\n

        Gabarito: A<\/strong><\/p>\n

          \n
        1. Ano: 2016 Banca: CESPE \u00d3rg\u00e3o: TRT-08 Cargo: Analista de TI – Q.9<\/strong><\/li>\n<\/ol>\n

          A respeito de sistemas de suporte a decis\u00e3o, assinale a op\u00e7\u00e3o correta.<\/p>\n

          A As ferramentas de ETL t\u00eam como objetivo efetuar extra\u00e7\u00e3o, transforma\u00e7\u00e3o e carga de dados vindos de uma base transacional para um data warehouse (DW). No processo de extra\u00e7\u00e3o, que \u00e9 o mais demorado dos tr\u00eas, ocorre a limpeza dos dados, a fim de garantir a qualidade do que ser\u00e1 posteriormente carregado na base do DW.<\/p>\n

          B Os operadores de navega\u00e7\u00e3o drill-down (navegam entre as hierarquias diminuindo o n\u00edvel do detalhe, por exemplo: munic\u00edpio > estado) e roll-up (navegam entre as hierarquias aumentando o n\u00edvel do detalhe, por exemplo: estado > munic\u00edpio) s\u00e3o considerados b\u00e1sicos e est\u00e3o implementados em todas as ferramentas de OLAP.<\/p>\n

          C As bases de dados criadas para atender ao data warehouse (DW) s\u00e3o do modelo relacional (E\/R), em que as tabelas representam dados e relacionamentos e s\u00e3o altamente normalizadas.<\/p>\n

          D Nos processos de an\u00e1lise de infer\u00eancia, representados pelo data mining, ocorrem buscas de informa\u00e7\u00e3o com base em algoritmos que objetivam o reconhecimento de padr\u00f5es escondidos nos dados e n\u00e3o revelados por outras abordagens.<\/p>\n

          E Em uma arquitetura de data warehouse (DW), os dados s\u00e3o coletados das fontes operacionais na fase de extra\u00e7\u00e3o, trabalhados na fase de transforma\u00e7\u00e3o (ou staging) e carregados no DW na fase de carga. Quando necess\u00e1rio, um banco de dados tempor\u00e1rio, preparat\u00f3rio para a carga no DW, poder\u00e1 ser criado na fase de extra\u00e7\u00e3o, com caracter\u00edsticas relacionais.<\/p>\n

          Coment\u00e1rio:<\/strong> Vamos comentar a alternativas acima<\/p>\n

          A Na extra\u00e7\u00e3o n\u00e3o acontece a limpeza dos dados, para tal tarefa temos, dentro do processo de ETL, a etapa de transforma\u00e7\u00e3o.<\/p>\n

          B A alternativa troca os conceitos de DRILL-DOWN e ROLL-UP, principalmente em rela\u00e7\u00e3o a navega\u00e7\u00e3o sobre a hierarquia dos dados.<\/p>\n

          C Nem todas as bases de dados de DW s\u00e3o relacionais, elas tamb\u00e9m podem ser dimensionais. Outra caracter\u00edstica \u00e9 o fato de que, quando utilizamos a modelagem multidimensional, as tabelas encontram-se desnormalizadas. Alternativas incorreta.<\/p>\n

          D Apresenta uma defini\u00e7\u00e3o poss\u00edvel e correta para minera\u00e7\u00e3o de dados, sendo, portanto a reposta \u00e0 quest\u00e3o.<\/p>\n

          E A \u00e1rea de staging \u00e9 um espa\u00e7o de armazenamento tempor\u00e1rio que pode ser usado, tanto para implementa\u00e7\u00e3o de bases de dados relacionais tempor\u00e1rias, quanto para armazenamento de arquivos planos ou XML. Se observarmos essa alternativa pode ser respondida pelo texto da wikipedia<\/a> que afirma que o staging n\u00e3o necessariamente \u00e9 estruturado de forma relacional, como sugere a quest\u00e3o.<\/p>\n

          Gabarito: D<\/strong><\/p>\n

            \n
          1. Ano: 2016 Banca: CESPE \u00d3rg\u00e3o: TRT-08 Cargo: Analista de TI –\u00a0<\/strong>Q. 10<\/strong><\/li>\n<\/ol>\n

            Acerca de data mining, assinale a op\u00e7\u00e3o correta.<\/p>\n

            A A fase de prepara\u00e7\u00e3o para implementa\u00e7\u00e3o de um projeto de data mining consiste, entre outras tarefas, em coletar os dados que ser\u00e3o garimpados, que devem estar exclusivamente em um data warehouse interno da empresa.<\/p>\n

            B As redes neurais s\u00e3o um recurso matem\u00e1tico\/computacional usado na aplica\u00e7\u00e3o de t\u00e9cnicas estat\u00edsticas nos processos de data mining e consistem em utilizar uma massa de dados para criar e organizar regras de classifica\u00e7\u00e3o e decis\u00e3o em formato de diagrama de \u00e1rvore, que v\u00e3o classificar seu comportamento ou estimar resultados futuros.<\/p>\n

            C As aplica\u00e7\u00f5es de data mining utilizam diversas t\u00e9cnicas de natureza estat\u00edstica, como a an\u00e1lise de conglomerados (cluster analysis), que tem como objetivo agrupar, em diferentes conjuntos de dados, os elementos identificados como semelhantes entre si, com base nas caracter\u00edsticas analisadas.<\/p>\n

            D As s\u00e9ries temporais correspondem a t\u00e9cnicas estat\u00edsticas utilizadas no c\u00e1lculo de previs\u00e3o de um conjunto de informa\u00e7\u00f5es, analisando-se seus valores ao longo de determinado per\u00edodo. Nesse caso, para se obter uma previs\u00e3o mais precisa, devem ser descartadas eventuais sazonalidades no conjunto de informa\u00e7\u00f5es.<\/p>\n

            E Os processos de data mining e OLAP t\u00eam os mesmos objetivos: trabalhar os dados existentes no data warehouse e realizar infer\u00eancias, buscando reconhecer correla\u00e7\u00f5es n\u00e3o expl\u00edcitas nos dados do data warehouse.<\/p>\n

            Coment\u00e1rio:<\/strong> Mais uma vez, teceremos coment\u00e1rios sobre cada uma das alternativas acima.<\/p>\n

            A Sabemos que a minera\u00e7\u00e3o de dados pode acontecer sobre qualquer tipo de arquivo de dados. Lembrem-se a possibilidade de textmining que n\u00e3o tem necessidade de dados armazenados em um Dw. Alternativa errada<\/strong>!<\/p>\n

            B Na alternativa B existe uma avalanche de conceitos misturados: redes neurais, que fazem parte do conjunto de assuntos relacionados a intelig\u00eancia artificial; t\u00e9cnicas estat\u00edstica e arvore de decis\u00e3o. Cada t\u00e9cnica de minera\u00e7\u00e3o \u00e9 usada com um prop\u00f3sito especifico, por exemplo, a classifica\u00e7\u00e3o vai permitir que voc\u00ea classifique novas entradas de acordo com um conjunto pr\u00e9-determinado de sa\u00eddas, que foram constru\u00eddos em uma etapa anterior do processo. A quest\u00e3o peca por misturar v\u00e1rios conceitos.<\/p>\n

            C Criar clusters, ou seja, agrupar subconjuntos de dados de acordo com alguma semelhan\u00e7a entre eles. Essa \u00e9 a nossa resposta.<\/p>\n

            D Uma serie temporal deve considerar a sazonalidade, pela lei da oferta e demanda, se voc\u00ea percebe que as vendas aumentam no Natal, voc\u00ea pode aumentar o pre\u00e7o ou o estoque. O fato de desconsiderar a sazonalidade torna a quest\u00e3o incorreta.<\/p>\n

            E Os processos de OLAP e Data mining s\u00e3o diferentes em rela\u00e7\u00e3o a complexidade e resultados esperados. OLAP \u00e9 uma ferramenta de consulta em bases de dados anal\u00edticas, ele visa extrair informa\u00e7\u00f5es por meio de queries e utilizando as opera\u00e7\u00f5es sobre os cubos de dados, mas n\u00e3o aplicam algoritmos espec\u00edficos neste processo. Data Mining \u00e9 bem mais complexo que OLAP, ele busca padr\u00f5es em grandes volumes de dados por meio de t\u00e9cnicas estat\u00edsticas e de algoritmos de intelig\u00eancia artificial, por exemplo. Sendo assim n\u00e3o \u00e9 poss\u00edvel comparar de forma t\u00e3o simplista quando a alternativa tentou fazer, por isso, a letra E est\u00e1 incorreta.<\/p>\n

            Gabarito: C<\/strong><\/p>\n

              \n
            1. Ano: 2016 Banca: CESPE \u00d3rg\u00e3o: TRT-08 Cargo: Analista de TI – Q.13<\/strong><\/li>\n<\/ol>\n

              Acerca de SQL (structured query language), assinale a op\u00e7\u00e3o correta.<\/p>\n

              A A otimiza\u00e7\u00e3o sem\u00e2ntica de consultas utiliza restri\u00e7\u00f5es existentes no banco de dados (como atributos \u00fanicos, por exemplo) com o objetivo de transformar um SELECT em outro mais eficiente para ser executado.<\/p>\n

              B Quando os registros de uma tabela est\u00e3o ordenados fisicamente em um arquivo, segundo um campo que tamb\u00e9m \u00e9 campo-chave, o \u00edndice prim\u00e1rio passa a se chamar \u00edndice cluster.<\/p>\n

              C Em uma mesma base de dados, uma instru\u00e7\u00e3o de SELECT com uni\u00e3o de duas tabelas (INNER JOIN) e uma instru\u00e7\u00e3o de SELECT em uma tabela utilizando um SELECT interno de outra tabela (subquery) produzem o mesmo resultado e s\u00e3o executadas com o mesmo desempenho ou velocidade.<\/p>\n

              D A normaliza\u00e7\u00e3o de dados \u00e9 uma forma de otimizar consultas SQL, ao apresentar um modelo de dados com um m\u00ednimo de redund\u00e2ncia. Isso \u00e9 atingido quando o modelo estiver na quinta forma normal (5FN).<\/p>\n

              E Para obter a quantidade de linhas que atendem a determinada instru\u00e7\u00e3o SQL, o processo mais eficiente e r\u00e1pido \u00e9 executar o comando SELECT e aplicar uma estrutura de loop para contar as linhas resultantes.<\/p>\n

              Coment\u00e1rio:<\/strong> Vamos ent\u00e3o analisar cada uma das alternativas acima.<\/p>\n

              A Uma transforma\u00e7\u00e3o que \u00e9 v\u00e1lida somente porque certa restri\u00e7\u00e3o de integridade est\u00e1 em efeito \u00e9 chamada transforma\u00e7\u00e3o sem\u00e2ntica<\/strong> e a otimiza\u00e7\u00e3o resultante \u00e9 chamada otimiza\u00e7\u00e3o sem\u00e2ntica<\/strong>. A otimiza\u00e7\u00e3o sem\u00e2ntica pode ser definida como o processo de transforma uma consulta especificada em outra consulta, qualitativamente diferente, mas da qual se garante que produzir\u00e1 o mesmo resultado que a original, gra\u00e7as ao fato de que os dados com certeza satisfazem a uma determinada restri\u00e7\u00e3o de integridade. Vejam que a defini\u00e7\u00e3o est\u00e1 de acordo com o descrito na alternativa, logo essa \u00e9 a nossa resposta.<\/p>\n

              B Quando tratamos de \u00edndexes podemos de forma resumida classifica-los em tr\u00eas categorias: \u00cdndice prim\u00e1rio<\/strong>, baseado na chave de ordena\u00e7\u00e3o; \u00cdndice de agrupamento<\/strong> (clustering<\/strong>), baseado no campo de ordena\u00e7\u00e3o n\u00e3o-chave de um arquivo e \u00cdndice secund\u00e1rio<\/strong>, baseado em qualquer campo n\u00e3o ordenado de um arquivo. Observem que a alternativa tenta confundir a defini\u00e7\u00e3o de \u00edndice prim\u00e1rio com \u00edndice de cluster.<\/p>\n

              C N\u00e3o existe nenhuma garantia para saber qual das duas instru\u00e7\u00f5es ser\u00e1 executada de forma mais r\u00e1pida, vai depender, por exemplo, do perfil dos dados, do algoritmo utilizado pelo SGBD na execu\u00e7\u00e3o das consultas e da forma como os \u00edndices s\u00e3o criados para cada uma delas. Desta forma, a alternativa est\u00e1 incorreta<\/strong>.<\/p>\n

              D A normaliza\u00e7\u00e3o \u00e9 uma atividade que reduza a redund\u00e2ncia dos dados dentro do banco de dados e as anomalias de atualiza\u00e7\u00e3o. N\u00e3o existe um compromisso do processo de normaliza\u00e7\u00e3o com a otimiza\u00e7\u00e3o de consultas. Se lembramos da estrutura dos modelos dimensionais, sabemos que eles s\u00e3o desnormalizados por uma quest\u00e3o de performance.<\/p>\n

              E Mais uma vez, a velocidade da consulta ou seu desempenho vai depender da forma como os dados e os \u00edndices est\u00e3o estruturados. Existem v\u00e1rios algoritmos que pode trazer a quantidade de valores poss\u00edveis, escolher qual o melhor deles \u00e9 uma tarefa delicada. Desta forma, a alternativa encontra-se errada<\/strong>.<\/p>\n

              Gabarito: A<\/strong><\/p>\n

              \u00a0Espero que tenham gostado, qualquer d\u00favida estou \u00e0s ordens,<\/strong><\/p>\n

              Thiago Cavalcanti<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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