O Ministério Público da União (MPU) está criando um departamento de governança de dados, que terá, como uma de suas atividades, controlar a performance de seus servidores federais. O objetivo é alocar o número certo de pessoas em cada departamento de forma a equalizar o trabalho entre todos. Contudo, esse novo departamento deverá trabalhar com dados estatísticos somente, sem acesso a dados de um indivíduo específico.
Como forma de evitar problemas de segurança com relação aos dados armazenados, o Departamento de Segurança do MPU, junto com os DBAs, precisarão:

Observe os seguintes conjuntos de dados e o comando executado no banco de dados processo do MongoDB.

Coleção:

{ "_id": 1, "descricao": "Processo trabalhista envolvendo

direitos do trabalhador" }

{ "_id": 2, "descricao": "Contrato de trabalho com

cláusulas trabalhistas" }

{ "_id": 3, "descricao": "Processo administrativo de

aposentadoria" }

Consulta:

db.processo.find({ $text: { $search: "trabalhista" } })

.sort({ score: { $meta: "textScore" } })

Resultado:

[

{ "_id": 1, "descricao": "Processo trabalhista

envolvendo direitos do trabalhador", "score": 1.2 },

{ "_id": 2, "descricao": "Contrato de trabalho com

cláusulas trabalhistas", "score": 0.9 }

]

No Mongosh, para criar um índice visando a otimizar a execução da consulta apresentada com palavra(s) específica(s) em um campo contendo strings, deve-se executar o comando:

Observe os conjuntos de dados do MongoDB a seguir.

Coleções:

Autor: { "_id": 1, "nome": "João", "email": "joao@

www.mpu.mp.br" }

Endereco: { "_id": 101, "usuario_id": 1, "quadra": "202",

"cidade": "Brasília", "cep": "70000-000" }

Resultado da junção:

{ "_id": 1, "nome": "João", "email": " joao@

www.mpu.mp.br ", "detalhes_endereco": [ { "_id": 101,

"usuario_id": 1, "quadra": "202", "cidade": " Brasília",

"cep": "70000-000" } ] }

No MongoDB, para realizar operações de junção entre as coleções combinando os dados de Autor e seu respectivo Endereco, deve-se utilizar a operação:

O analista de suporte José precisa otimizar o banco de dados DMJus do ambiente de Data Warehouse do MPU. O DMJus implementa modelos de dados multidimensionais cujas dimensões possuem muitos atributos de baixa cardinalidade, ou seja, apresentam um número baixo de valores distintos – por exemplo, Unidades da Federação (UF).
Para otimizar o DMJus, melhorando seu desempenho, José deve criar um índice do tipo:

O analista Juca precisa criar um esquema no banco de dados processos e atribuir direitos para o perfil ad1. Para isso, com o perfil dadosadm, Juca definiu os seguintes passos:

1. criar o esquema processos; e
2. atribuir ao perfil ad1 o direito de apagar os registros das tabelas do esquema processos, criados por dadosadm, podendo usar alguma condição.

No PostgreSQL, para implementar os passos definidos, Juca deve executar os comandos:

Acerca de arquitetura e tecnologias de sistemas de informações e de desenvolvimento de integrações, julgue o seguinte item.

A especificação de metadados, em sistemas distribuídos, desempenha um papel crucial no sincronismo dos servidores, garantindo-se conformidade e eficiência no armazenamento e na recuperação dos dados.

Acerca de arquitetura e tecnologias de sistemas de informações e de desenvolvimento de integrações, julgue o seguinte item.

A arquitetura de software em sistemas distribuídos costuma ser organizada em aplicações encapsuladas, comumente emprega o modelo MVC (model-view-controller) para separar as responsabilidades de apresentação, processamento e acesso a dados, ao custo de maiores manutenção, escalabilidade e flexibilidade.

A respeito da arquitetura de sistemas distribuídos, julgue o item que se segue.

Enquanto o balanceamento de carga distribui as requisições entre os nós disponíveis, o fail-over assegura a continuidade do serviço em caso de falha de um nó, e a replicação de estado garante que os dados estejam duplicados ou sincronizados entre os nós.

A respeito da arquitetura de sistemas distribuídos, julgue o item que se segue.

Em sistemas distribuídos, técnicas de análise de desempenho e otimização de consultas (tuning) envolvem particionamento de dados entre nós, uso de cache distribuído, ajuste de parâmetros de redes, avaliação de latência e análise de balanceamento de carga, com o objetivo de melhorar a eficiência geral do sistema, assegurar sua consistência e reduzir o tempo de resposta das consultas.

A respeito de conceitos relacionados à computação em nuvem, julgue o item que se segue.

Em uma nuvem Azure, os grandes desafios do estilo de arquitetura controlada por eventos são o tratamento de erros e a perda de dados, em razão de a comunicação ser assíncrona.