Questões de Concursos Banco de Dados

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902Q1047149 | Banco de Dados, Sgbd, Análise de Sistemas, CIAAR, Aeronáutica, 2025

Sobre os estágios do processamento de consultas, informe verdadeiro (V) ou falso (F) para as assertivas abaixo e, em seguida, marque a opção que apresenta a sequência correta.
( ) Converter a consulta para algum formato interno, é considerado o primeiro estágio do processo. Envolve a conversão da consulta original em uma representação interna mais adequada à manipulação pela máquina, eliminando ambiguidades e verificando sua correção sintática e semântica.
( ) Na segunda etapa do processamento, responsável pela conversão para a forma canônica, o otimizador executa transformações algébricas que buscam tornar a consulta mais eficiente. Algumas dessas otimizações são sempre benéficas.
( ) O terceiro estágio do processo de otimização envolve a elaboração de um conjunto de planos de consulta, seguida pela escolha do melhor (isto é, o mais oneroso) desses planos.
( ) No último estágio do processamento, o banco de dados executa a consulta escolhida conforme o plano de execução definido, sem a necessidade de acelerar ou manipular os dados necessários para gerar o resultado esperado

✂️ a) (V); (V); (F); (F).
✂️ b) (F); (F); (V); (V).
✂️ c) (F); (V); (V); (F).
✂️ d) (V); (F); (V); (F).

903Q1008752 | Banco de Dados, Tecnologia da Informação, MPE RJ, FGV, 2025

Normalização de dados é um processo que organiza informações em tabelas e relações entre elas, ela tem como objetivo é reduzir a redundância de dados e melhorar o desempenho. No entanto, esse processo não é livre de problemas.
Com relação aos problemas da normalização de arquivos, avalie as afirmativas a seguir.

I. Problemas das chaves primários omitidas ou incorretas - Em arquivos convencionais, diferentemente da abordagem relacional, o conceito de chave primária não é obrigatório. Logo, é possível encontrar arquivos que não possuem chaves primárias. Quando um arquivo não possui chave primária ou quando a chave primária nele usada difere da usual na organização, deve-se proceder como se a chave primária aparecesse no arquivo, isto é, deve-se inserí-la na 1 FN da relação normalizada.

II. Problemas de atributos relevantes implicitamente representados - Atributos podem aparecer em arquivos convencionais de modo implícito, por exemplo, na forma de ordenação de registros ou de listas ou na forma de ponteiros físicos. Se isso ocorrer, deve-se proceder como se o atributo aparecesse explicitamente no documento.

III. Problema dos atributos indexados, redundantes ou derivados - Arquivos convencionais podem conter atributos que são indexados do ponto de vista conceitual e que existem no arquivo por questões técnicas ou de desempenho da implementação. Exemplos desses atributos são campos com o número de ocorrências de listas, tamanho de outros campos, com estampas de tempo. Esses campos devem ser eliminados já quando da passagem da 1FN.

Está correto o que se afirma em

✂️ a) I, apenas.
✂️ b) II, apenas.
✂️ c) III, apenas.
✂️ d) I e II, apenas.
✂️ e) II e III, apenas.

904Q1038723 | Banco de Dados, Sql, Área Administração de Banco de Dados, BANRISUL, CESPE CEBRASPE, 2025

Em um sistema de biblioteca, existem três tabelas com as seguintes colunas.

• livros: com um identificador único (id) para cada livro, o título do livro, um campo autor_id, que indica o autor que cadastrou o livro, um campo categoria_id, que indica a que categoria o livro pertence, e um campo booleano disponível para indicar se o livro está disponível para empréstimo (TRUE) ou não (FALSE).

• autores: com um identificador único (id) para cada autor, e o nome do autor.

• categorias: com um identificador único (id) para cada categoria, e o nome da categoria.

Há uma relação implícita entre livros.autor_id e e e ntr e livros.categoria_id e categorias.id, de modo que, para um livro válido, deve existir um autor correspondente e uma categoria correspondente.

A partir das informações precedentes, assinale a opção em que é corretamente apresentada a consulta SQL que permite a obtenção apenas dos livros cujo campo disponivel seja TRUE, desde que já existam registros correspondentes em autores e categorias, e, além disso, filtre somente os livros cuja categoria tenha o nome Ficção Científica, e apresente como resultado exatamente três colunas: título do livro, nome do autor e nome da categoria.

✂️ a) SELECT titulo, nome, nome FROM livros l INNER JOIN autores a ON l.autor_id = a.id INNER JOIN categorias c ON l.categoria_id = c.id WHERE disponivel = TRUE AND c.nome = 'Ficção Científica';
✂️ b) SELECT l. titulo, a.nome, c.nome FROM livros l LEFT JOIN autores a ON l.autor_id = a.id LEFT JOIN categorias c ON l.categoria_id = c.id WHERE l.disponivel = TRUE AND c.nome = 'Ficção Científica';
✂️ c) SELECT l.titulo, a.nome, c.nome FROM livros l, autores a, categorias c WHERE l.autor_id = a.id AND l.categoria_id = c.id AND l.disponivel = TRUE AND c.nome LIKE '%Ficção Científica%';
✂️ d) SELECT l.titulo, a.nome, c.nome FROM livros AS l INNER JOIN autores AS a ON l.autor_id = a.id INNER JOIN categorias AS c ON l.categoria_id = c.id WHERE l.disponivel = 'S' AND c.nome = 'Ficção Científica';
✂️ e) SELECT l.titulo, a.nome AS autor, c.nome AS categoria FROM livros AS l INNER JOIN autores AS a ON l.autor_id = a.id INNER JOIN categorias AS c ON l.categoria_id = c.id WHERE l.disponivel = TRUE AND c.nome = 'Ficção Científica';

908Q1018515 | Banco de Dados, Gatilhos Triggers, Área Administração de Banco de Dados, BANRISUL, CESPE CEBRASPE, 2025

Em sistemas de gerenciamento de banco de dados relacionais, triggers

✂️ a) BEFORE TRUNCATE são executados antes de apagar as linhas e permitem cancelar a operação lançando erro.
✂️ b) AFTER DELETE são acionados antes de remover fisicamente a linha, de modo que, durante seu processamento, a linha ainda permanece na tabela.
✂️ c) BEFORE INSERT disparam antes de alocar espaço para a nova linha e podem ajustar valores usando NEW, ao passo que triggers AFTER INSERT disparam somente depois de todas as restrições terem sido verificadas e a linha ter sido gravada permanentemente.
✂️ d) BEFORE UPDATE são executados depois de atualizar os valores, porém antes de reindexar a tabela, permitindo reverter a operação caso alguma condição falhe.
✂️ e) AFTER TRUNCATE permitem o acesso a dados antigos das linhas por meio de uma pseudotabela OLD, possibilitando registrar o que foi apagado.

911Q904627 | Banco de Dados, Especialização em Banco de Dados, Prefeitura de Rio Branco AC, IV UFG, 2024

Uma rede de supermercados deseja melhorar suas estratégias de vendas e marketing para aumentar o valor do carrinho médio de compras. Para isso, planeja utilizar a mineração de dados para analisar o comportamento de compra dos seus clientes. Considerando os dados coletados no ponto de venda, incluindo datas, horários de compras, itens adquiridos e métodos de pagamento, qual aplicação da mineração de dados seria mais eficaz para atingir esse objetivo?

✂️ a) Implementação de um modelo de previsão de estoque baseado em padrões de compra sazonais para reduzir excessos e faltas de produtos.
✂️ b) Desenvolvimento de um sistema de recomendação personalizada para o site do supermercado, sugerindo produtos com base nas preferências de compra online.
✂️ c) Análise de padrões de compra para identificar produtos frequentemente comprados juntos, visando criar pacotes promocionais que incentivem a compra de múltiplos itens.
✂️ d) Otimização das rotas de entrega para pedidos online, utilizando dados históricos de endereços para prever a demanda por região e reduzir o tempo de entrega.

912Q990133 | Banco de Dados, Infraestrututa de TIC, PRODESTES, IBADE, 2024

Os sistemas distribuídos de bancos de dados apresentam como desvantagens:

✂️ a) independência de localização, o processamento de consultas distribuído e maior custo de desenvolvimento;
✂️ b) maior custo de desenvolvimento, a fragmentação dos dados e o processamento de transações distribuído;
✂️ c) fragmentação dos dados, a independência dos sistemas operacionais e a necessidade de maior processamento de bytes transmitidos;
✂️ d) maior possibilidade de falhas de programas, a fragmentação dos dados e o processamento de consultas distribuído;
✂️ e) maior custo de desenvolvimento, maior possibilidade de falhas de programas e necessidade de maior processamento de bytes transmitidos.

916Q995523 | Banco de Dados, Especialidade Tecnologia da Informação, TRF 5 REGIÃO, IBFC, 2024

Uma linguagem que tem por objetivo servir de interface entre o usuário e o Sistema Gerenciador de Banco de Dados conhecida por SQL (Structured Query Languag). A SQL está dividida em partes as quais são apresentadas a seguir:
( ) A DDL (Data Definition Language), responsável por definir os metadados.
( ) A DML (Data Manipulation Language), que possibilita a manipulação e consulta dos dados.
( ) A DCL (Data Control Language), que trabalha com comandos para auxiliar na segurança do banco de dados.
Assinale a alternativa que apresenta a sequência correta de cima para baixo.

✂️ a) V - F - V
✂️ b) F - V - V
✂️ c) F - V - F
✂️ d) V - V - V

917Q978628 | Banco de Dados, SQL, Tecnologia da Informação, TRT 1ª REGIÃO RJ, FCC, 2025

Um Analista de um Tribunal Regional do Trabalho foi solicitado a consultar os benefícios concedidos a funcionários de diferentes empresas e apresentar a quantidade total de benefícios pagos por empresa para aquelas que tenham concedido mais de 5 benefícios últimos 12 meses. Utilizando um banco de dados Oracle 19c, aberto e em condições ideais, o comando que faz a consulta é:

✂️ a) SELECT empresa, COUNT(*) AS total_beneficios
FROM beneficios WHERE data_-concessao BETWEEN SYSDATE AND SYSDATE - 365
GROUP BY empresa
HAVING COUNT(*) > 5;
✂️ b) SELECT empresa, COUNT(*) AS total_-beneficios
FROM beneficios
WHERE data_-concessao <= ADD_MONTHS (SYSDATE, -12)
GROUP BY empresa
HAVING COUNT( ) > 5;
✂️ c) SELECT empresa, COUNT(*) AS
total_beneficios FROM beneficios
WHERE data_-concessao >= ADD_MONTHS (TRUNC(SYSDATE), -12)
GROUP BY empresa
HAVING COUNT(*) > 5;
✂️ d) SELECT empresa, COUNT (*) AS total_-beneficios
FROM beneficios
WHERE EXTRACT (YEAR FROM data_concessao) := EXTRACT(YEAR FROM SYSDATE) - 1
GROUP BY empresa
HAVING COUNT(*) > 5;
✂️ e) SELECT empresa, SUM(beneficio) AS total_beneficios
FROM beneficios
WHERE data_concessao >= ADD_MONTHS (SYSDATE, -12)
GROUP BY empresa
HAVING SUM (beneficio) > 5;

918Q1009095 | Banco de Dados, Modelo relacional, Classe A, DPE RO, FGV, 2025

Restrições de integridade em bancos de dados relacionais garantem a consistência e a validade dos dados armazenados. Essas regras são fundamentais para evitar inconsistências e preservar a confiabilidade das informações.

No contexto de restrições de integridade em bancos de dados relacionais, o conceito de restrição de integridade

✂️ a) de entidade especifica a impossibilidade de assunção de valor de chave primária nulo.
✂️ b) de estado define o contexto de mudanças no estado de uma relação.
✂️ c) de unicidade é inerente ao contexto de chaves de busca secundárias.
✂️ d) referencial trata da coesão entre o modelo conceitual e o lógico de dados.
✂️ e) semânticas compatibilizam a definição da intenção e da extensão de uma relação.

Questões de Concursos Banco de Dados

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901Q996461 | Banco de Dados, Especialidade Análise de Dados, TRF 5 REGIÃO, IBFC, 2024

902Q1047149 | Banco de Dados, Sgbd, Análise de Sistemas, CIAAR, Aeronáutica, 2025

903Q1008752 | Banco de Dados, Tecnologia da Informação, MPE RJ, FGV, 2025

904Q1038723 | Banco de Dados, Sql, Área Administração de Banco de Dados, BANRISUL, CESPE CEBRASPE, 2025

905Q969097 | Banco de Dados, Programador de Computador, TJPE, IBFC, 2017

906Q1018764 | Banco de Dados, Sql, Técnico de Tecnologia da Informação, FUB, CESPE CEBRASPE, 2025

907Q1039761 | Banco de Dados, Olap On Line Analytical Processing, Técnico Judiciário Desenvolvimento de Sistemas, TRF 6 REGIÃO, CESPE CEBRASPE, 2025

908Q1018515 | Banco de Dados, Gatilhos Triggers, Área Administração de Banco de Dados, BANRISUL, CESPE CEBRASPE, 2025

909Q963245 | Banco de Dados, Tecnologia da Informação, TRF 4ª REGIÃO, FCC, 2019

910Q963246 | Banco de Dados, Tecnologia da Informação, TRF 4ª REGIÃO, FCC, 2019

911Q904627 | Banco de Dados, Especialização em Banco de Dados, Prefeitura de Rio Branco AC, IV UFG, 2024

912Q990133 | Banco de Dados, Infraestrututa de TIC, PRODESTES, IBADE, 2024

913Q995515 | Banco de Dados, Especialidade Tecnologia da Informação, TRF 5 REGIÃO, IBFC, 2024

914Q890045 | Banco de Dados, Especialidade: Programação, TST, CESPE CEBRASPE, 2024

915Q890046 | Banco de Dados, Especialidade: Programação, TST, CESPE CEBRASPE, 2024

916Q995523 | Banco de Dados, Especialidade Tecnologia da Informação, TRF 5 REGIÃO, IBFC, 2024

917Q978628 | Banco de Dados, SQL, Tecnologia da Informação, TRT 1ª REGIÃO RJ, FCC, 2025

918Q1009095 | Banco de Dados, Modelo relacional, Classe A, DPE RO, FGV, 2025

919Q910029 | Banco de Dados, Oficial de Informática, SIMAE SC, FUNDATEC, 2024

920Q910030 | Banco de Dados, Oficial de Informática, SIMAE SC, FUNDATEC, 2024