Prova Completa: Analista Censitário - TI/Desenvolvimento de Aplicações (IBGE - FGV

2634812 Ano: 2017
Disciplina: Português
Banca: FGV
Orgão: IBGE

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Analista Censitário - TI/Desenvolvimento de Aplicações
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Analista Censitário - TI/Suporte à Produção
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Analista Censitário - TI/Suporte de Redes
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Analista Censitário - TI/Suporte Operacional
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Interpretação de Textos

ENTREVISTA COM O FÍSICO HOWARD GELLER

O Brasil passou por um período de racionamento de energia em 2001. Isso pode se repetir? O que pode ser feito para evitar um novo racionamento?

O racionamento foi resultado da política de privatização e desregulamentação que não incentivou suficientemente a construção de novas usinas. O governo também não permitiu que o setor público investisse nessa área. Não planejou nem implementou uma política para o setor. O problema principal foi esse e não tinha uma carência de energia ou da capacidade de fornecê-la, embora o volume de chuvas tenha sido pequeno nos anos anteriores.

No futuro, o desafio será adotar uma política energética que estimule o fornecimento de energia, através de eletricidade ou de combustíveis, a um custo acessível para os consumidores e as empresas, protegendo inclusive o meio ambiente. É preciso levar em conta questões econômicas e sociais. No Brasil, há pelo menos 20 milhões de pessoas que vivem em áreas rurais das regiões Norte e Nordeste, sem acesso à eletricidade. Uma boa política expandiria o fornecimento para essa população.

(Ciência Hoje, maio de 2004 - adaptado)

Considerando as duas perguntas formuladas pelo entrevistador, pode-se ver que o entrevistado:

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484121 Ano: 2017
Disciplina: TI - Banco de Dados
Banca: FGV
Orgão: IBGE

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Modelagem de DadosEER: Entidade-Relacionamento EstendidoEspecialização e Generalização
Modelagem de DadosModelo Conceitual

Daniel foi designado para fazer a modelagem conceitual de dados utilizando a abordagem de entidades e relacionamentos. Um dos requisitos levantados para o sistema a ser desenvolvido apresenta o conceito de que uma pessoa pode ser classificada como pessoa física ou pessoa jurídica.

A alternativa que ilustra a modelagem conceitual de dados para o conceito apresentado é:

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484117 Ano: 2017
Disciplina: TI - Ciência de Dados e BI
Banca: FGV
Orgão: IBGE

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BI: Business IntelligenceOLAP e OLTP

Observe as seguintes figuras que ilustram uma operação OLAP em que a exibição dos dados foi modificada da Visão A para a Visão B.

Para alterar a perspectiva de análise dos dados da Visão A para a Visão B, deve-se executar a operação OLAP:

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484116 Ano: 2017
Disciplina: TI - Banco de Dados
Banca: FGV
Orgão: IBGE

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Analista Censitário - TI/Desenvolvimento de Aplicações
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SQL

Observe a figura a seguir que ilustra os registros da tabela AGENTES criada no esquema PESSOAL do Banco de Dados AGRO implementado no PostgreSQL por Vitor.

Enunciado 3578029-1

Vitor precisa selecionar e armazenar no mesmo esquema, mas segregado da tabela AGENTES, o resultado de uma consulta que lista o Nome e o CPF de todos os agentes que foram cadastrados em Fevereiro de 2017.

Para isso, Vitor utilizou o comando:

A

CREATE TABLE "AGENTES_FEV" AS

SELECT "Nome", "CPF" FROM "PESSOAL"."AGENTES" WHERE to_char("Data_Cadastro", 'MMYYYY') = '022017';

B

CREATE TABLE "PESSOAL"."AGENTES_FEV" AS

SELECT "Nome", "CPF" FROM "PESSOAL"."AGENTES" WHERE to_char("Data_Cadastro", 'MMYYYY') = '022017';

C

CREATE VIEW "PESSOAL"."AGENTES_FEV" AS

SELECT "Nome", "CPF" FROM "PESSOAL"."AGENTES" WHERE date_part('MMYYYY', "Data_Cadastro") = '022017';

D

CREATE VIEW "AGENTES_FEV" AS

SELECT "Nome", "CPF" FROM "PESSOAL"."AGENTES" WHERE to_char("Data_Cadastro", 'MMYYYY') = '022017';

E

CREATE TABLE "PESSOAL"."AGENTES_FEV" AS

SELECT "Nome", "CPF" FROM "PESSOAL"."AGENTES" WHERE date_part('MMYYYY', "Data_Cadastro") = '022017';

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484110 Ano: 2017
Disciplina: TI - Banco de Dados
Banca: FGV
Orgão: IBGE

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Banco de Dados RelacionalDependência Funcional
Banco de Dados RelacionalNormalização

Em projetos de Banco de Dados Relacional, a dependência funcional representada por

A→B e B→C, então A→C

é a base para caracterizar que uma relação está na:

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484109 Ano: 2017
Disciplina: TI - Banco de Dados
Banca: FGV
Orgão: IBGE

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SGBDsPostgreSQL

Em um Banco de Dados PostgreSQL, Joana precisa criar uma trigger para inserir dados na tabela de auditoria chamada AGENTE_AUDIT todas as vezes que um registro da tabela AGENTE for efetivamente excluído.

Para isso, considerando que a função "agente_removido()" já esteja implementada, Joana utilizará o comando:

A

CREATE TRIGGER audit_agente AFTER DELETE ON agente_audit FOR EACH STATEMENT EXECUTE PROCEDURE agente_removido();

B

CREATE TRIGGER audit_agente AFTER EXCLUDE ON agente FOR EACH ROW EXECUTE PROCEDURE agente_removido();

C

CREATE EVENT TRIGGER audit_agente AFTER DELETED ON agente FOR EACH ROW EXECUTE PROCEDURE agente_removido();

D

CREATE TRIGGER audit_agente AFTER DELETE ON agente FOR EACH ROW EXECUTE PROCEDURE agente_removido();

E

CREATE EVENT TRIGGER audit_agente AFTER DELETE ON agente_audit FOR EACH STATEMENT EXECUTE PROCEDURE agente_removido();

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484108 Ano: 2017
Disciplina: TI - Banco de Dados
Banca: FGV
Orgão: IBGE

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SQLDMLSELECTDISTINCT
SQLDMLSELECTJOINs
SQLDMLSELECTSubquery

Algumas consultas SQL podem ser escritas de mais de uma forma. Observe a consulta abaixo:

SELECT * FROM agro1 WHERE Ag1Regiao IN (SELECT Ag2Regiao FROM agro2);

Para obter o mesmo conjunto de resultado, essa consulta pode ser reescrita como:

A

SELECT DISTINCT agro1.* FROM agro1, agro2 WHERE agro1.Ag1Regiao=agro2.Ag2Regiao;

B

SELECT agro1.* FROM agro1, agro2 WHERE agro1.Ag1Regiao=agro2.Ag2Regiao;

C

SELECT DISTINCT agro2.* FROM agro2, agro1 WHERE agro2.Ag2Regiao=agro1.Ag1Regiao;

D

SELECT agro1.* FROM agro1 RIGHT OUTER JOIN agro2 ON agro1.Ag1Regiao=agro2.Ag2Regiao;

E

SELECT DISTINCT agro1.* FROM agro1 LEFT OUTER JOIN agro2 ON agro1.Ag1Regiao=agro2.Ag2Regiao;

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484107 Ano: 2017
Disciplina: TI - Ciência de Dados e BI
Banca: FGV
Orgão: IBGE

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BI: Business IntelligenceOLAP e OLTP

Ambientes OLTP (Online Transaction Processing) se diferem de ambientes OLAP (Online Analytical Processing), pois ambientes OLTP reúnem sistemas de informação que possuem as seguintes características:

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484106 Ano: 2017
Disciplina: TI - Ciência de Dados e BI
Banca: FGV
Orgão: IBGE

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BI: Business IntelligenceData Warehouse

Pedro foi contratado para desenvolver uma solução de integração de dados a partir de diversas fontes heterogêneas com o objetivo de apoiar a análise de informações. A solução deve ter as seguintes características: Não-volátil, Histórico, Orientado a Assunto e Variante no Tempo.

Para isso, Pedro deve desenvolver um:

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484105 Ano: 2017
Disciplina: TI - Banco de Dados
Banca: FGV
Orgão: IBGE

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SGBDsSQL Server

O SQL Server fornece uma série de funções internas disponibilizadas pelo próprio sistema e também permite criar funções definidas pelo usuário. As funções internas são organizadas em categorias como, por exemplo, as categorias de funções: lógicas, de agregação, de replicação, matemáticas, criptográficas, escalares, de segurança, de classificação, etc.

É uma função de agregação do SQL Server: