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Foram encontradas 70 questões.

2845575 Ano: 2023
Disciplina: TI - Ciência de Dados e BI
Banca: FGV
Orgão: DPE-RS
Bancos de dados Big Data podem armazenar petabytes de informações heterogêneas e são caracterizados por:
 

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2845574 Ano: 2023
Disciplina: TI - Ciência de Dados e BI
Banca: FGV
Orgão: DPE-RS
Observe a seguinte arquitetura básica de uma solução de Business Intelligence implementada na empresa CleverBI.
Enunciado 3080299-1

O elemento arquitetural da solução de BI da CleverBI implementado por meio de operações OLAP, como slice, rotate, drill-down e drill-up, é o:
 

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João trabalha em uma fabricante de notebooks e está executando um projeto de hierarquização de memória para melhoria de performance e usabilidade dos computadores. As boas práticas destacam que só deve usar memória cara quando necessário e fornecer o máximo possível de memória barata e não volátil. Em seu projeto, João identificou que deverá acrescentar a maior quantidade de memória volátil com o menor custo.
Logo, em seu projeto, João deverá acrescentar ao notebook mais:
 

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Roberto é analista da DPE/RS e está fazendo manutenção em um sistema antigo da Defensoria. Esse sistema faz uso de alocação particionada estática com suas partições estabelecidas na inicialização do sistema. Retirando a área de sistema operacional, a divisão das partições está descrita na tabela a seguir.
Enunciado 3080279-1

Há 5 programas a serem executados: A, B, C, D, E. A sequência de alocação dos três programas iniciais nas partições 1, 2 e 3 a serem executados por Roberto de forma a ter a menor fragmentação interna é:
 

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Virgínia é analista de qualidade de software da DPE/RS e está verificando qual o melhor algoritmo de substituição de páginas para as aplicações da Defensoria. Os dados usados são:
Enunciado 3076364-1

Virgínia usou o Algoritmo de Segunda Chance Aperfeiçoado. Considerando que não ocorrerá nenhuma nova execução ou modificação e que a partir desse momento só haverá a remoção das páginas, a sequência de remoção de páginas da memória principal identificada por Virgínia será:
 

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Amanda é técnica da DPE/RS e foi encarregada de conferir os valores de um serviço de nuvem privada prestado à Defensoria. O serviço corresponde ao aluguel do equipamento, chamado de Valor A, mais o serviço de suporte chamado de Valor B. Ao verificar os valores, notou que o software utilizado colocou os valores em bases diferentes, visto que o correto seria decimal, de forma que o Valor A = DBA (hexadecimal) e o valor B = 111011100101 (binário). O valor total (em decimal) que Amanda deverá enviar ao setor de pagamento é:
 

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Ana trabalha na empresa X, que presta serviço de Tecnologia da Informação à DPE/RS. Durante o funcionamento do site da Defensoria, notou a ocorrência de deadlock. Ana iniciou uma investigação para identificar a tarefa que ocasionou o deadlock. A atividade executada pela aplicação que ocasionou o deadlock foi:
 

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2845358 Ano: 2023
Disciplina: TI - Banco de Dados
Banca: FGV
Orgão: DPE-RS
No MySQL, o backup lógico guarda as informações representadas como estrutura lógica de banco de dados (CREATE) e conteúdo (INSERT ou arquivos de texto delimitado) em um arquivo. Nesse sentido, o comando que realiza o backup lógico completo de cada banco de dados é:
 

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2845357 Ano: 2023
Disciplina: TI - Banco de Dados
Banca: FGV
Orgão: DPE-RS
Em administração de banco de dados MySQL, os recursos disponíveis para auxiliar na identificação de problemas relacionados à lentidão em um aplicativo são:
 

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2845356 Ano: 2023
Disciplina: TI - Banco de Dados
Banca: FGV
Orgão: DPE-RS

Considere a execução dos seguintes comandos em SQL:

CREATE TABLE vendas (
  id INT UNSIGNED NOT NULL AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
  dat_venda DATETIME NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
  vendedor VARCHAR(15) NOT NULL,
  cliente VARCHAR(15) NOT NULL,
  uf CHAR(2) NOT NULL DEFAULT 'RJ',
  produto VARCHAR(15) NOT NULL DEFAULT 'PROD1',
  qtde INT NOT NULL,
  valor_unitario FLOAT DEFAULT NULL);

INSERT INTO vendas (
  dat_venda, vendedor, cliente, uf, produto, qtde, valor_unitario) VALUES 
('2023-01-01', 'VEND001', 'CLI001', 'SP', 'PROD3', 2, 20);

INSERT INTO vendas (
  dat_venda, vendedor, cliente, uf, produto, qtde, valor_unitario) VALUES 
 ('2023-01-02', 'VEND001','CLI001', 'SP', 'PROD3', 3, 20);

INSERT INTO vendas (
  dat_venda, vendedor, cliente, uf, produto, qtde, valor_unitario) VALUES 
  ('2023-01-01', 'VEND002', 'CLI002', 'RJ', 'PROD1', 20, 5);

INSERT INTO vendas (
  dat_venda, vendedor, cliente, uf, produto, qtde, valor_unitario) VALUES 
  ('2023-01-05', 'VEND001', 'CLI001', 'SC', 'PROD3', 2, 20);

INSERT INTO vendas (
  dat_venda, vendedor, cliente, uf, produto, qtde, valor_unitario) VALUES 
  ('2023-01-06', 'VEND002', 'CLI002', 'MG', 'PROD2', 5, 10);

INSERT INTO vendas (
  dat_venda, vendedor, cliente, uf, produto, qtde, valor_unitario) VALUES 
  ('2023-01-05', 'VEND003', 'CLI004', 'RJ', 'PROD3', 2, 20);

INSERT INTO vendas (
  dat_venda, vendedor, cliente, uf, produto, qtde, valor_unitario) VALUES 
 ('2023-01-04', 'VEND003', 'CLI003', 'SC', 'PROD4', 10, 3);

SELECT V1.vendedor, V1.uf, 
  COUNT(*) AS qtde_vendas, SUM(V1.qtde*V1.valor_unitario) AS total_venda, V2.media_venda
  FROM vendas V1
  INNER JOIN
    (SELECT vendedor,
        AVG(qtde* valor_unitario) AS media_venda
        FROM vendas
        GROUP BY vendedor
    ) V2

    ON V2.vendedor = V1.vendedor
    WHERE V1.dat_venda
    BETWEEN '2023-01-01' AND '2023-01-04'
    GROUP BY V1.vendedor, V1.uf
    HAVING SUM(V1.qtde*V1.valor_unitario) > V2.media_venda
    ORDER BY V1.vendedor;

Após a execução dos comandos apresentados, a quantidade de linhas que a consulta irá retornar é:

 

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