Questões do Concurso MJSP - AOCP

Um experiente engenheiro de dados foi contratado para efetuar melhorias no banco de dados de determinado órgão público. Ao analisar a tabela de funcionários, o engenheiro implementou um índice, que é descrito pelo seguinte comando SQL.

Enunciado 1978961-1

CREATE INDEX idx_func_nome ON

Funcionario (nome)

Qual é o objetivo do engenheiro de dados ao implementar esse comando?

A

Aumentar o tempo de resposta nas operações de INSERT da tabela ‘Funcionario’.

B

Melhorar o desempenho das consultas na tabela ‘Funcionario’, em que a condição de filtragem (WHERE) utiliza a coluna ‘nome’ como parâmetro.

C

Garantir que a chave primária não tenha valores em duplicidade.

D

Garantir que nomes de funcionários inválidos não sejam inseridos na tabela ‘Funcionario’.

E

Melhorar o desempenho nas operações de agregação, em que o comando GROUP BY utiliza a chave estrangeira ‘id_departamento’ como base de agrupamento.

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1978960 Ano: 2020
Disciplina: TI - Banco de Dados
Banca: AOCP
Orgão: MJSP

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Engenheiro de Dados - Big Data
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SQL

Com o objetivo de premiar seu melhor vendedor, uma loja contratou José para desenvolver uma consulta SQL que retorne o ‘id_vendedor’ do vendedor que, somando o valor total de todos os seus pedidos, foi o que mais vendeu. Qual das alternativas a seguir apresenta o código que José deverá implementar para alcançar esse objetivo?

A

SELECT id_vendedor, SUM(total) FROM

pedido GROUP BY id_vendedor HAVING

SUM(total)=(SELECT SUM(total) FROM

pedido GROUP BY id_vendedor ORDER BY

SUM(total) ASC LIMIT 0,1);

B

SELECT id_vendedor, SUM(total) FROM

pedido GROUP BY id_vendedor HAVING

SUM(total)=(SELECT SUM(total) FROM

pedido GROUP BY id_pedido ORDER BY

SUM(total) LIMIT 1,1);

C

SELECT id_vendedor, SUM(total) FROM

pedido GROUP BY id_vendedor HAVING

SUM(total)=(SELECT SUM(total) FROM

pedido GROUP BY id_vendedor ORDER BY

SUM(total) DESC LIMIT 0,1);

D

SELECT id_vendedor, SUM(total) FROM

pedido GROUP BY id_vendedor HAVING

SUM(total)=(SELECT SUM(total) FROM

pedido GROUP BY id_vendedor ORDER BY

SUM(total) LIMIT 1,1);

E

SELECT id_vendedor, SUM(total) FROM

pedido GROUP BY id_vendedor HAVING

SUM(total)=(SELECT SUM(total) FROM

pedido GROUP BY id_vendedor ORDER BY

SUM(total) DESC LIMIT 1,0);

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1978959 Ano: 2020
Disciplina: TI - Banco de Dados
Banca: AOCP
Orgão: MJSP

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Engenheiro de Dados - Big Data
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Banco de Dados RelacionalTransaçõesDeadlocks
Banco de Dados RelacionalTransaçõesControle de Concorrência
Banco de Dados RelacionalTransaçõesLocking

O sistema de bloqueio, utilizado pelo SGBD para controle de concorrência, dependendo da forma como é implementado, pode gerar alguns problemas.

Um deles é uma situação em que determinada transação não pode prosseguir por um período indefinido enquanto outras transações continuam normalmente, por terem maior prioridade. Assinale a alternativa que aponta o nome desse problema.

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1978958 Ano: 2020
Disciplina: TI - Banco de Dados
Banca: AOCP
Orgão: MJSP

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Engenheiro de Dados - Big Data
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Banco de Dados RelacionalTransaçõesControle de ConcorrênciaAnomalias de Concorrência
Banco de Dados RelacionalTransaçõesControle de ConcorrênciaControle de Concorrência Multiversão (MVCC)
Banco de Dados RelacionalTransaçõesNíveis de Isolamento

Muitos SGBD’s modernos estão utilizando um mecanismo conhecido como MVCC (Controle de Concorrência de Versão Múltipla) para controlar a concorrência entre as transações, em vez de simplesmente implementar técnicas de bloqueio. Sobre o MVCC, é correto afirmar que

A

um snapshot dos dados é gerado no início da transação, possibilitando uma redução no número dos bloqueios de leitura e, consequentemente, melhorando o desempenho.

B

melhora o controle de concorrência habilitando as chamadas threads de multiversão, fazendo com que transações que antes eram mutuamente exclusivas possam ser executadas em paralelo.

C

possibilita que o nível de isolamento “serializable” seja utilizado. Com as transações executadas de forma serial, a concorrência aumenta exponencialmente, melhorando o desempenho.

D

implementa técnicas de leitura baseadas em “Dirty Read”, que são mais seguras e rápidas que as técnicas de bloqueio tradicionais.

E

Seu principal objetivo é garantir que nenhuma transação leia valores diferentes para o mesmo dado, garantindo total integridade. Para isso, as operações de leitura e escrita são alternadas em um esquema de pipeline dinâmico.

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1978957 Ano: 2020
Disciplina: TI - Ciência de Dados e BI
Banca: AOCP
Orgão: MJSP

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Engenheiro de Dados - Big Data
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BI: Business IntelligenceData Warehouse

Um data warehouse (DW), via de regra, possui grande quantidade de dados advindos tanto de fontes homogêneas quanto heterogêneas. Dentro desse cenário, em relação às ferramentas de ETL, assinale a alternativa correta.

A

Possuem a função de efetuar toda a limpeza dos dados heterogêneos e definir as regras de negócio para que os filtros sejam aplicados.

B

As ferramentas de ETL modernas são capazes de fazer a extração e a carga dos dados de forma simultânea no DW.

C

Possuem a função de fazer a extração e possível limpeza e reformatação dos dados, para que estes possam ser carregados no DW.

D

Possuem a função de estabelecer regras de filtragem multidimensional dos dados, gerando visões específicas de acordo com as regras de negócio.

E

Possuem a função de gerar metadados que poderão alimentar ferramentas de data minning, OLAP e Big Data.

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1978956 Ano: 2020
Disciplina: TI - Desenvolvimento de Sistemas
Banca: AOCP
Orgão: MJSP

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Engenheiro de Dados - Big Data
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O Docker possibilita que uma imagem com todos os aplicativos e configurações realizadas em um contêiner sejam transferidos para outro host, bastando que este tenha o Docker instalado. Assinale a alternativa que apresenta o nome dessa operação.

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1978955 Ano: 2020
Disciplina: TI - Ciência de Dados e BI
Banca: AOCP
Orgão: MJSP

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Engenheiro de Dados - Big Data
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Big DataHadoop

O HDFS é o sistema de arquivos do Hadoop. Ele possui uma arquitetura mestre-escravo na qual um servidor é responsável por fazer todo o gerenciamento de metadados do sistema. Dentro da arquitetura do Hadoop, como se denomina esse servidor?

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1978954 Ano: 2020
Disciplina: TI - Ciência de Dados e BI
Banca: AOCP
Orgão: MJSP

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Engenheiro de Dados - Big Data
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Big DataConceitos e Fundamentos de Big Data

Assim como o Hadoop foi desenvolvido para possibilitar o processamento em lote de grande volume de dados, também surgiram tecnologias com suporte ao processamento em tempo real de Big Data, como o