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

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

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:

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

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

Na linguagem PL/SQL, a seção de tratamento de exceções permite que os programadores especifiquem quais ações devem ser tomadas quando uma determinada exceção ocorre.

Nesse contexto, a seguinte exceção é gerada quando um código PL/SQL tenta armazenar um valor duplicado em uma coluna que possui um índice exclusivo definido:

Um sistema de banco de dados baseado em PostgreSQL possui três servidores, sendo um primário e dois em espera (standby). O servidor primário executa comandos de escrita e leitura (read-only), enquanto os servidores em standby resolvem apenas requisições de leitura. A replicação é realizada utilizando-se write-ahead log (WAL).

A cada atualização do banco de dados do servidor primário, um WAL é encaminhado diretamente para os dois servidores em standby. O processo de replicação se encerra após o recebimento de respostas de todos os servidores em standby.

Com relação ao sistema de banco de dados em questão, é correto afirmar que

No contexto de otimização de desempenho de consultas em bancos de dados, algumas métricas ajudam a entender melhor o comportamento das consultas e a realizar ajustes necessários para melhorar o desempenho do banco de dados.

Avalie se as seguintes métricas de desempenho devem ser acompanhadas:

I. Duração da execução da consulta: essa métrica mede quanto tempo uma consulta leva para ser concluída, permitindo identificar consultas que podem precisar de otimização.

II. Tempo de carregamento de dados versus tempo de processamento: comparar o tempo gasto para carregar os dados com o tempo gasto em processamento ajuda a identificar gargalos na pipeline de dados.

III. Contagem de consultas concorrentes: é vital monitorar o número de conexões simultâneas para evitar a sobrecarga do banco de dados, o que pode afetar a performance dos usuários.

IV. Utilização de recursos: mede a utilização de recursos como memória, CPU, I/O e rede para identificar padrões que podem indicar problemas ou oportunidades de otimização.

As métricas de desempenho que devem de fato ser acompanhadas são