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A gestão de risco de segurança da informação busca mapear o risco de ocorrências dos incidentes de segurança da informação. Para classificá-las, pode-se utilizar o conceito de Disponibilidade, Integridade, Confidencialidade e Autenticidade (DICA).
A ameaça classificada como uma vulnerabilidade de integridade é:
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Atualmente, as organizações são dependentes da tecnologia e dos sistemas computacionais. Logo, a perda de equipamentos e informações podem impactar a gestão da continuidade do negócio, causando perdas financeiras e, até mesmo, dependendo da gravidade das ameaças, provocando sua dissolução.
Nesse contexto, a instrução que faz parte do controle da gestão da continuidade de negócio é:
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Os processos de coleta e organização de dados devem observar, com cuidado, um aspecto preconizado na Governança de Dados especialmente útil na elucidação de erros, mudanças nos processos e migrações de sistemas.
Esse aspecto, numa estrutura de governança, é conhecido como:
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- Banco de Dados RelacionalTransaçõesControle de ConcorrênciaAnomalias de Concorrência
- Banco de Dados RelacionalTransaçõesLockingBloqueio Compartilhado
- Banco de Dados RelacionalTransaçõesLockingBloqueio Exclusivo
Na operação normal de um banco de dados relacional, as transações que alteram dados podem incluir os comandos commit e rollback.
O mecanismo usualmente utilizado nos gerenciadores de bancos de dados para evitar o dirty read, enquanto a transação não for encerrada, é conhecido como:
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No contexto do PostgreSQL, analise o comando SQL a seguir.
CREATE TABLE TESTE_X PARTITION OF TESTE
FOR VALUES IN ('SP', 'RJ');
Esse comando tem por finalidade:
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- AdministraçãoOtimização e Performance de Banco de DadosOtimização de Consultas
- Banco de Dados RelacionalÍndices
O desempenho e a otimização de consultas em bancos de dados, além dos cuidados básicos necessários, depende da indexação, uma vez que normalmente há uma enorme área de armazenagem.
O índice mais utilizado, e usualmente adotado por default em gerenciadores de bancos de dados relacionais, é conhecido genericamente como:
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No contexto dos modelos de recuperação de bancos de dados (recovery models) disponíveis no MS SQL Server, analise as afirmativas a seguir.
I. No modelo Simple Recovery, o banco de dados pode ser recuperado até o ponto de último backup, full ou differential.
II. No modelo Full Recovery, o banco de dados pode ser recuperado até o ponto da falha, ou certo ponto no tempo.
III. O modelo bulk model não requer backup dos logs na recuperação.
Está correto somente o que se afirma em:
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João precisa criar um esquema normalizado para a tabela R, que contém cinco colunas, que não admitem valores nulos, como ilustrado no esquema abaixo.
R (A, B, C, D, E)
Sobre essas colunas (ou atributos), João levantou as dependências funcionais seguintes.
A -> B
B -> C
C -> D
D -> E
D -> A
Dentre os esquemas SQL esboçados por João, o que melhor representa a tabela R, com suas restrições, é:
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Tabelas Relacionais T1 e T2
Considere as tabelas relacionais T1 e T2, de acordo com as colunas e as instâncias abaixo descritas. Na execução dos comandos SQL, assuma que o mecanismo do banco de dados considera valores NULL como valores desconhecidos (unknown).
Tabela T1
| P |
N |
| 1 | 10 |
| 2 | 40 |
| 3 | 20 |
| 4 | 10 |
Tabela T2
|
E |
Q | P |
| 1 | 10 | 2 |
| 2 | 40 | 3 |
| 3 | 20 | 8 |
| 4 | 10 | NULL |
Tomando como base somente as instâncias das tabelas T1 e T2, anteriormente apresentadas, considere o conjunto de dependências funcionais que, possivelmente, poderiam ser verificadas.
(1) P -> N
(2) N -> P
(3) E -> Q
(4) E -> P
(5) Q -> P
(6) Q -> E
(7) P -> E
(8) P -> Q
Dessa lista enumerada, o conjunto completo das únicas dependências funcionais que poderiam ser corretamente depreendidas é:
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Tabelas Relacionais T1 e T2
Considere as tabelas relacionais T1 e T2, de acordo com as colunas e as instâncias abaixo descritas. Na execução dos comandos SQL, assuma que o mecanismo do banco de dados considera valores NULL como valores desconhecidos (unknown).
Tabela T1
| P |
N |
| 1 | 10 |
| 2 | 40 |
| 3 | 20 |
| 4 | 10 |
Tabela T2
|
E |
Q | P |
| 1 | 10 | 2 |
| 2 | 40 | 3 |
| 3 | 20 | 8 |
| 4 | 10 | NULL |
Considerando as tabelas T1 e T2, anteriormente apresentadas, analise o comando SQL a seguir.
select * from T1 full outer join T2 on T1.P=T2.P
Além da linha de títulos, a execução desse comando produz um resultado com:
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