Sistemas de banco de dados NoSQL do tipo chave-valor distribuído são frequentemente utilizados em ambientes que priorizam alta disponibilidade e escalabilidade horizontal. Para isso, muitos desses sistemas permitem que o desenvolvedor escolha entre diferentes modelos de consistência para equilibrar latência, disponibilidade e precisão dos dados. Considerando um cenário no qual a prioridade é minimizar a latência de leitura, mesmo que isso implique retornar dados possivelmente desatualizados, assinale a alternativa a seguir que apresenta o modelo de consistência mais adequado:

Em um sistema de gerenciamento de banco de dados relacional (SGBD), triggers são mecanismos que executam ações automáticas em resposta a eventos como inserções, atualizações ou exclusões em tabelas. Quando triggers são mal projetados, especialmente em cenários que envolvem múltiplas tabelas, eles podem resultar em "cascading triggers" ou "trigger storms", um comportamento em que um trigger dispara outro que, por sua vez, dispara mais triggers, potencialmente levando a loops infinitos, desempenho degradado ou dificuldades de depuração. Considere um SGBD que permite triggers aninhados sem limite estrito de profundidade. Avalie as seguintes afirmações sobre cenários de definição de triggers em um banco de dados relacional e assinale aquela que descreve um cenário de cascading triggers ou trigger storms:

Transações ACID em bancos de dados relacionais garantem propriedades fundamentais para manter a integridade dos dados em operações concorrentes. Um dos parâmetros mais importantes é o nível de isolamento (Isolation Level), que define como e quando os efeitos das alterações realizadas por uma transação são visíveis para outras. Considere uma aplicação bancária de grande porte, utilizando um sistema de gerenciamento de banco de dados (SGBD) com suporte ao nível de isolamento SERIALIZABLE. Nessa configuração, assinale a alternativa que descreve corretamente o comportamento pela escolha do nível de isolamento SERIALIZABLE:

Em um sistema de gerenciamento de banco de dados relacional compatível com SQL ANSI, você precisa selecionar dados de duas tabelas relacionadas: clientes (com colunas id_cliente, nome) e pedidos (com colunas id_pedido, id_cliente, data_pedido). O objetivo é obter uma lista completa de todos os clientes e todos os pedidos, mesmo que um cliente não tenha feito nenhum pedido ou que um pedido não esteja associado a um cliente existente (o que pode ocorrer devido a inconsistências nos dados). Para cada cliente, devem ser exibidos os pedidos associados (se houver), e para cada pedido, o cliente correspondente (se houver). Onde não houver correspondência, as colunas da tabela ausente devem exibir o valor NULL. Assinale a alternativa que atende corretamente o requisito descrito:

Em um sistema de banco de dados relacional que implementa o modelo ACID (Atomicidade, Consistência, Isolamento e Durabilidade) para garantir a integridade das transações, a propriedade de durabilidade assegura que, após uma transação ser confirmada (commit realizado), todas as suas alterações sejam permanentemente gravadas no banco de dados, mesmo em caso de falhas do sistema, como quedas de energia ou falhas de hardware. Considerando os componentes típicos de um sistema de gerenciamento de banco de dados (SGBD), assinale a alternativa que apresenta o componente responsável por garantir essa durabilidade:

Para alterar o tipo de dados da coluna nome na tabela clientes de VARCHAR(50) para VARCHAR(100), garantindo que tentativas de inserir valores maiores que 100 caracteres resultem em erro, qual deve ser a instrução DDL? Assinale a alternativa correta:

Em um sistema de banco de dados relacional, que gerencia uma tabela com milhões de registros, é necessário otimizar consultas em uma coluna textual (VARCHAR(100)) que armazena nomes de produtos. A consulta mais comum utiliza o padrão LIKE 'prefixo%' para buscar produtos que começam com um prefixo específico, como SELECT * FROM produtos WHERE nome_produto LIKE 'eletr%';. Além disso, a tabela possui alta cardinalidade (muitos valores distintos) e é frequentemente atualizada com inserções e alterações. Considerando os diferentes tipos de índices disponíveis e suas características, assinale a alternativa que apresenta o tipo de índice mais eficiente para otimizar essas consultas, levando em conta tanto a performance de leitura quanto o impacto em operações de escrita:

Em teoria de bancos de dados relacionais, o processo de normalização visa reduzir a redundância e melhorar a integridade dos dados. Uma das formas normais estabelece um critério específico sobre a dependência dos atributos não-chave em relação à chave primária. Com base nesse contexto, assinale a alternativa que apresenta a forma normal que exige que todo atributo não-chave seja funcionalmente dependente da chave primária completa, e não apenas de uma parte dela:

Avalie as afirmativas a seguir sobre operações de conjunto (UNION, INTERSECT, EXCEPT), tratamento de valores NULL e duplicação de tuplas em SQL:

I. A operação UNION DISTINCT, embora semanticamente equivalente a UNION, pode ser utilizada para explicitar a remoção de duplicatas entre os resultados de duas consultas. Já UNION ALL preserva todas as tuplas, inclusive duplicadas, com melhor desempenho.

II. A linguagem SQL utiliza lógica de três valores (TRUE, FALSE, UNKNOWN) ao avaliar expressões lógicas, sendo UNKNOWN o resultado típico de comparações com NULL.

III. Em SQL, ao comparar um valor com NULL, deve-se usar o operador de igualdade (=) ou desigualdade (<>), já que NULL é tratado como um valor especial.

IV. Embora o modelo relacional clássico trate relações como conjuntos, o SQL permite tuplas duplicadas tanto em tabelas quanto em resultados de consultas, tratando seus dados como multiconjuntos (bags).

É correto o que se afirma:

Avalie as afirmativas a seguir sobre operadores e cláusulas da linguagem SQL:

I. O operador OUTER JOIN garante que todos os registros da tabela base sejam incluídos no resultado, mesmo que não haja correspondência com a tabela associada, preenchendo com NULL os campos não emparelhados.

II. O operador IN retorna TRUE se ao menos uma das comparações for satisfeita; já o operador ALL retorna TRUE somente se todas as comparações forem verdadeiras.

III. A cláusula WHERE pode ser utilizada para filtrar resultados agregados desde que esteja posicionada após o GROUP BY.

IV. A cláusula HAVING pode ser usada para filtrar grupos de resultados gerados por funções agregadas, enquanto WHERE atua apenas sobre linhas individuais antes do agrupamento.

É correto o que se afirma em: