Banco de Dados. Exercícios CESPE. Material preparado por: Ilka Kawashita

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1 Banco de Dados Exercícios CESPE

2 TCU 2007 Considerando a figura acima, que apresenta um esquema da arquitetura ANSI/SPARC, utilizada para representar características de sistemas de gerenciamento de bancos de dados (SGBDs), julgue os itens a seguir, acerca de conceitos de bancos de dados.

3 TCU 2007 Considerando a figura acima, que apresenta um esquema da arquitetura ANSI/SPARC, utilizada para representar características de sistemas de gerenciamento de bancos de dados (SGBDs), julgue os itens a seguir, acerca de conceitos de bancos de dados. 139 Em uma aplicação de banco de dados, scripts escritos na linguagem SQL nativa de um SGBD podem representar: o esquema conceitual dessa aplicação; a visão externa dos usuários finais; e as características físicas de armazenamento do esquema interno. CERTO Os SGBD possuem extensões SQL que permitem tratar os 3 níveis da arquitetura ANSI/SPARC.

4 TCU 2007 Considerando a figura acima, que apresenta um esquema da arquitetura ANSI/SPARC, utilizada para representar características de sistemas de gerenciamento de bancos de dados (SGBDs), julgue os itens a seguir, acerca de conceitos de bancos de dados. 140 Considere a situação na qual uma mesma aplicação de banco de dados tenha sido implementada utilizando-se quatro diferentes técnicas de modelagem: relacional, rede, hierárquica, e orientada a objetos. Nesse caso, espera-se que o uso de polimorfismo seja mais intenso junto à aplicação que empregou a técnica orientada a objetos; o armazenamento de ponteiros em disco que representam registros em listas circulares duplamente encadeadas seja mais comum junto à aplicação que empregou a técnica em rede; dificuldades para representar relacionamentos m:n sejam mais comuns junto à aplicação que empregou a técnica de modelagem hierárquica; e maiores facilidades para alcance da terceira forma normal estejam presentes na aplicação que empregou a modelagem relacional. CERTO

5 Tipos de bancos de dados n n n Rede q Dados são organizados em registros, coleções de itens de dados que podem ser armazenados ou recuperados de forma conjunta q É possível que um registro possua uma estrutura interna, e elementos contínuos podem ser agrupados q Principal característica é permitir a navegação por meio de Conjuntos de Dados, que possuem um registro proprietário e registros membros, implementados por meio de ponteiros Hierárquico q Subconjunto particular do modelo de rede, limita os relacionamentos a uma estrutura de árvore Relacional (ANSI/SPARC) q Coleção de estruturas de dados, formalmente chamadas de relações, ou informalmente tabelas, compondo o nível conceitual q Coleção de operadores, álgebra e cálculo relacionais, que constituem a base da linguagem SQL q Coleção de restrições da integridade, definindo o conjunto consistente de estados de base de dados e de alterações de estados

6 TCU 2007 Considerando a figura acima, que apresenta um esquema da arquitetura ANSI/SPARC, utilizada para representar características de sistemas de gerenciamento de bancos de dados (SGBDs), julgue os itens a seguir, acerca de conceitos de bancos de dados. 141 Durante o projeto de um esquema de dados relacional, a partir de um modelo entidade-relacionamento de uma aplicação, espera-se que as seguintes operações sejam realizadas: para cada tipo de entidade forte do modelo, será criada uma relação que conterá a mesma quantidade de atributos dessa entidade; para cada relacionamento binário m:n, será criada uma nova relação que inclua como atributos de chave estrangeira as chaves primárias das duas relações já mapeadas a partir das entidades que fazem parte desse relacionamento binário. ERRADO As chaves primárias das entidades fortes compõem a chave primária da entidade associativa.

7 Entidade associativa n Representa um relacionamento que possui atributos ou um relacionamento N:M (via normalização) q q q Não possui existência própria, é criada a partir do relacionamento entre duas ou mais tabelas Sua chave primária é composta, no mínimo, pela junção das chaves primárias das tabelas associadas Uma vez criada, pode se relacionar com outras tabelas SETOR REQUISIÇÃO MATERIAL DEU ORIGEM PEDIDO GERAL DE COMPRA

8 TCU 2007 Considerando a figura acima, que apresenta um esquema da arquitetura ANSI/SPARC, utilizada para representar características de sistemas de gerenciamento de bancos de dados (SGBDs), julgue os itens a seguir, acerca de conceitos de bancos de dados. 142 Considere um cenário no qual há necessidade de desenvolvimento de uma aplicação transacional empregando bancos de dados federados. Nesse caso, uma das técnicas indicadas para assegurar a atomicidade de transações seria o emprego de coordenadores de transação embasados em protocolos de commit em duas fases: rollback e commit. ERRADO As duas fases são preparação e commit.

9 Protocolo Two-Phase Commit Fase 1 - Preparação Fase 2 - Commit

10 TCU 2007 Considerando a figura acima, que apresenta um esquema da arquitetura ANSI/SPARC, utilizada para representar características de sistemas de gerenciamento de bancos de dados (SGBDs), julgue os itens a seguir, acerca de conceitos de bancos de dados. 143 Considere uma situação na qual um administrador de banco de dados de uma organização execute atividades rotineiras de manutenção de um SGBD. Nessa situação, é razoável supor que esse profissional proverá maior suporte aos usuários finais por meio da realização de mudanças junto à visão externa da aplicação do que por meio de mudanças no esquema conceitual da aplicação. CERTO Mudanças no esquema conceitual, em geral, são solicitadas pela equipe de desenvolvimento da aplicação, e não pelo usuário final.

11 Arquitetura ANSI/SPARC n n n Nível interno q Esquema interno que descreve a estrutura de armazenamento físico da base de dados q Usa um modelo de dados físico e descreve todos os detalhes de armazenamento de dados e caminhos de acesso à base de dados Nível conceitual q Esquema conceitual que descreve a estrutura de toda a base de dados q Descrição global da base de dados, que omite detalhes da estrutura de armazenamento físico e se concentra na descrição de entidades, tipos de dados, relacionamentos e restrições. Nível externo q Esquemas externos ou visões de usuários q Cada esquema externo ou visão descreve a parte da base de dados que interessa a um grupo de usuários e esconde deste o restante da base de dados

12 TCU 2007 Considerando a figura acima, que apresenta um esquema da arquitetura ANSI/SPARC, utilizada para representar características de sistemas de gerenciamento de bancos de dados (SGBDs), julgue os itens a seguir, acerca de conceitos de bancos de dados. 144 São características de uma aplicação de banco de dados aderente ao paradigma de modelagem multidimensional: visões internas que usam uma menor quantidade de operações de junção de tabelas, menor latência durante a execução de consultas que trabalham com valores agregados e esquema em baixos níveis de normalização. CERTO

13 Modelagem multidimensional n n n Principal modelo é chamado modelo estrela (ou star schema), com uma tabela no centro (tabela fato) com múltiplas junções conectando-a a outras tabelas (dimensões) A tabela de fatos contém valores e medidas do negócio da empresa, como transações de vendas ou compras. q Cada valor das medidas representa a interseção de todas as dimensões q Os fatos mais úteis são numéricos, continuamente valorados e aditivos, o que facilita a geração do conjunto de respostas As tabelas de dimensão armazenam as descrições textuais das dimensões do negócio q As principais funções das dimensões são permitir restrições em uma consulta e servir como cabeçalhos no conjunto de resposta do usuário q Tabelas de dimensão possuem registros muito mais longos que os das tabelas fato, mas em pouca quantidade q As tabelas de fatos podem utilizar até 95% da área destinada ao DW

14 ANTAQ Aplicações de business intelligence (BI) oferecem visões históricas e atuais de operações de negócios empregando unicamente dados operacionais ERRADO

15 Análise da questão n Aplicações de business intelligence (BI) oferecem visões históricas e atuais de operações de negócios q CERTO n Empregando unicamente dados operacionais. q ERRADO. Os dados utilizados são visões gerenciais, consolidadas, dos dados operacionais

16 ANTAQ Data mining (mineração de dados) consiste na análise de grandes quantidades de dados a fim de encontrar padrões e regras que possam, por exemplo, ser usados para orientar a tomada de decisões. É o processo de explorar grandes quantidades de dados à procura de padrões consistentes, como regras de associação ou seqüência temporais, para detectar relacionamentos sistemáticos entre variáveis, detectando assim novos subconjuntos de dados. Utiliza várias técnicas da estatística, recuperação de informação, inteligência artificial e reconhecimento de padrões. ERRADO

17 Data Mining Conceitos básicos n Mineração de dados ou Data Mining é o processo de varrer grandes bases de dados a procura de padrões como associações, sequências temporais, classificação ou agrupamento de itens q q Mineração de dados é uma etapa de um processo conhecido como extração de conhecimento em bases de dados ou Knowledge-Discovery in Databases (KDD). Quando os dados são do tipo não-estruturados ou textos, chamamos de Text Data Mining ou simplesmente Text Mining, ou ainda Knowledge Discovery from Text (KDT). n São exemplos de técnicas de mineração de dados: regras de associação, clustering, algoritmos genéticos, árvores de decisão

18 Anatel Um data warehouse (armazém de dados) é um sistema de computação utilizado para armazenar informações relativas às atividades de uma organização, em banco de dados, de forma consolidada. O desenho da base de dados favorece a geração de relatórios, a análise de grandes volumes de dados e a obtenção de informações estratégicas que podem facilitar a tomada de decisão. O data warehouse possibilita a análise de grandes volumes de dados, coletados dos sistemas transacionais (OLTP). São as chamadas séries históricas que possibilitam uma melhor análise de eventos passados, oferecendo suporte às tomadas de decisões presentes e à previsão de eventos futuros. Por definição, os dados em um data warehouse não são voláteis, salvo quando é necessário fazer correções de dados previamente carregados. Os dados estão disponíveis somente para leitura e não podem ser alterados. CERTO

19 Data Warehouse x Data Mart n Definições dos problemas e requisitos de dados são essencialmente os mesmos q q Modelagem multidimensional Dados orientados por assuntos, integrados, variáveis com o tempo e não voláteis, para dar suporte ao processo de tomada de decisão n Diferenças apenas com relação ao tamanho e ao escopo do problema a ser resolvido q q Data marts atendem as necessidades de unidades específicas de negócio Data warehouse visa o suporte a decisões em todos os níveis da organização

20 TCU - ACE Sistemas colaborativos são ferramentas de software utilizadas em redes de computadores para facilitar a execução de trabalhos em grupos. Essas ferramentas devem ser especializadas o bastante, a fim de oferecer aos seus usuários formas de interação, facilitando o controle, a coordenação, a colaboração e a comunicação entre as partes envolvidas que compõem o grupo. A taxonomia bidimensional de tempo e espaço é a forma mais usada de classificar sistemas colaborativos. No eixo de tempo, são apresentados o tempo síncrono e o assíncrono. No eixo de espaço, são apresentadas as dimensões: mesmo local e locais geograficamente diferentes. Como exemplo de aplicação síncrona em espaços geográficos diferentes, é correto citar o . ERRADO

21 TCU - ACE 2008

22 TCU - ACE 2008 A figura acima apresenta os elementos básicos da arquitetura de um sistema de suporte a decisão que foi, de forma fictícia, implantado em uma organização de monitoramento, usando-se a tecnologia de SGBDs relacionais. Esse sistema atende ao objetivo de se aprimorarem a gestão e o uso de recursos de TI em mais de órgãos públicos federais, não tendo sido consideradas as subunidades que compõem esses órgãos. O principal negócio dessa organização é o monitoramento e controle da governança de TI desses órgãos, por meio de: aplicação e análise de questionários com questões fechadas (objetivas) e abertas (subjetivas) que, disponíveis via web, abordem aspectos relacionados à governança de TI conforme o modelo COBIT; análise de informações oriundas de coletores de dados online sobre os níveis de serviços e o emprego de recursos de TI nas organizações; prestação de serviço online visando à orientação e à normatização de compras de bens e serviços de TI; auditorias regulares. Algumas das informações produzidas a cada dia pelos coletores de dados online de cada organização monitorada são: quantidade de computadores desktop em funcionamento dentro da rede; horas de disponibilidade de cada um dos serviços online prestados pela organização (sítio web, servidor de webmail, FTP, sistemas aplicativos, atendimento a usuários por meio de birô de serviços etc.); despesas e investimentos planejados (empenhados) e executados na aquisição de bens e serviços de TI registrados no sistema de administração financeira. Para bem planejar e desempenhar sua missão, a organização de monitoramento implementou um sistema de apoio à decisão, conforme a arquitetura esboçada na figura acima.

23 TCU - ACE No cenário apresentado, a produção dos dados online de cada organização monitorada deverá ser efetuada por meio das ferramentas apresentadas nas camadas #B, #C e #D. ERRADO (na camada #A)

24 TCU - ACE A mineração de dados no sistema com a arquitetura acima, se aplicável a todo o conjunto de informações produzidas em decorrência das atividades da organização de monitoramento, contribuirá diretamente para o aprimoramento dos indicadores de desempenho das organizações monitoradas. ERRADO (contribuirá indiretamente)

25 Data Mining Conceitos básicos n Processo de varrer grandes bases de dados a procura de padrões como associações, sequências temporais, classificação ou agrupamento de itens q Etapa de um processo conhecido como extração de conhecimento em bases de dados ou Knowledge-Discovery in Databases (KDD) q Quando os dados são do tipo não-estruturados ou textos, chamamos de Text Data Mining ou simplesmente Text Mining, ou ainda Knowledge Discovery from Text (KDT)

26 TCU - ACE Os dados de controle de processamento da camada #B serão acessíveis a poucos funcionários servidores da organização de monitoramento e controle. A fim de agilizar o processo de extração, transformação e carga dos dados operacionais, estes devem ser armazenados de forma denormalizada na camada #B. CERTO (Staging Area = Cozinha )

27 TCU - ACE Se, visando à criação de uma datamart cujo objetivo é analisar o processo de disponibilidade de serviços online prestados pelas organizações monitoradas, criar-se uma tabela de fatos que representa a quantidade de horas de disponibilidade diária de cada serviço provido por cada órgão, nesse caso, será correto afirmar que, nessa datamart, em vez do uso de um esquema do tipo floco de neve (snow flake), será viável o uso de um esquema do tipo estrela, e as dimensões poderão ser: tipo de serviço; órgão prestador do serviço; data em que o serviço foi disponibilizado. Na tabela fatos dessa datamart, uma das colunas deverá conter o quantitativo de horas de disponibilidade. CERTO

28 Modelo Estrela (star schema)

29 Modelo Snow Flake n Resultado da normalização das dimensões n Economiza espaço em disco (pouco), mas prejudica (muito) o desempenho de consultas e a flexibilidade de análise

30 TCU - ACE Tendo em vista a criação, na arquitetura proposta, de um conjunto de datamarts integradas, deve-se sugerir o compartilhamento das tabelas de dimensões entre as tabelas de fatos, de modo que cada tabela de fatos possua a mesma quantidade de dimensões comuns. ERRADO

31 Análise da questão n Tendo em vista a criação, na arquitetura proposta, de um conjunto de datamarts integradas q CERTO. A presentation area deve ser sempre composta por datamarts integrados n deve-se sugerir o compartilhamento das tabelas de dimensões entre as tabelas de fatos q CERTO. A integração se dá justamente pelas dimensões n cada tabela de fatos possua a mesma quantidade de dimensões comuns q ERRADO. As tabelas de fatos vão possuir dimensões comuns que as integram, mas não necessariamente a mesma quantidade de dimensões

32 TCU - TI 2008 Nos sistemas de suporte a decisão (SSD), os dados são coletados em data warehouses e a análise de dados pode ser realizada por meio de processamento analítico online (OLAP) e datamining. Julgue os itens seguintes, sobre SSD, OLAP e datamining. 148 No data warehouse, o instantâneo (snapshot) disparado por um evento é composto de quatro componentes básicos: uma chave, uma unidade de tempo, dados primários relacionados apenas à chave e dados secundários que não possuem relacionamento direto nem com os dados primários nem com a chave. CERTO

33 TCU - TI 2008 Nos sistemas de suporte a decisão (SSD), os dados são coletados em data warehouses e a análise de dados pode ser realizada por meio de processamento analítico online (OLAP) e datamining. Julgue os itens seguintes, sobre SSD, OLAP e datamining. 149 Assim como no ciclo de vida de desenvolvimento de sistemas clássicos, o ciclo de vida de desenvolvimento do data warehouse é também baseado em requisitos. ERRADO O ciclo de vida de DW é centrado nos dados.

34 Desenvolvimento de DW - Inmon

35 TCU - TI 2008 Nos sistemas de suporte a decisão (SSD), os dados são coletados em data warehouses e a análise de dados pode ser realizada por meio de processamento analítico online (OLAP) e datamining. Julgue os itens seguintes, sobre SSD, OLAP e datamining. 150 Quanto ao nível de granularidade dos dados do data warehouse, é correto afirmar que quanto maior for o nível de detalhe, mais alto será o nível de granularidade dos dados e maior será a possibilidade de o sistema responder a qualquer consulta. ERRADO Granularidade alta = baixo nível de detalhe Granularidade baixa = alto nível de detalhe

36 TCU - TI 2008 Nos sistemas de suporte a decisão (SSD), os dados são coletados em data warehouses e a análise de dados pode ser realizada por meio de processamento analítico online (OLAP) e datamining. Julgue os itens seguintes, sobre SSD, OLAP e datamining. 151 No datamining, o agrupamento e a classificação funcionam de maneira similar: o agrupamento reconhece os padrões que descrevem o grupo ao qual um item pertence, examinando os itens existentes; a classificação é aplicada quando nenhum grupo foi ainda definido. ERRADO As definições dos conceitos estão invertidas.

37 TCU - TI 2008 Nos sistemas de suporte a decisão (SSD), os dados são coletados em data warehouses e a análise de dados pode ser realizada por meio de processamento analítico online (OLAP) e datamining. Julgue os itens seguintes, sobre SSD, OLAP e datamining. 152 O processamento OLAP é mais flexível do que aquele que ocorre no nível estruturado organizacional do data warehouse. CERTO

38 Datawarehouse Componentes básicos

39 OLAP Online Analytical Processing n Abordagem tecnológica para gerar respostas rápidas a consultas analíticas de natureza tipicamente multidimensional q Bases de dados para OLAP empregam um modelo dimensional, que permite consultas analíticas complexas com tempo de execução pequeno n Existem diversas alternativas para implementação de bases de dados multidimensionais para OLAP q q q MOLAP: baseado em SGBD multidimensional ROLAP: baseado em SGBD relacional DOLAP: baseado em arquivos no desktop do cliente

40 STF Dado um conjunto de relacionamentos R binário entre os conjuntos de entidades A e B, é correto afirmar que, em um mapeamento de cardinalidade muitos para muitos, uma entidade A está associada a qualquer número de entidades em B e uma entidade em B está associada a um número qualquer de entidades em A. CERTO

41 RELACIONAMENTOS BINÁRIOS n A cardinalidade máxima é usada para classificar os relacionamentos binários, aqueles nos quais os relacionamentos se dão entre duas entidades. n 1:1 ( um-para-um ); n 1:n ( um-para-muitos ); e n n:n ( muitos-para-muitos).

42 STF As características do atributo CEP numérico, seqüencial e não repetido permitem utilizá-lo como chave primária em um banco de dados destinado ao cadastro de clientes de uma loja. ERRADO Chave Primária deve conter valores únicos e ser não nula

43 STF A operação de junção externa (outer join) é uma extensão da operação de junção para tratar informações omitidas. CERTO

44 Operadores Relacionais n OUTER JOIN (Junção Externa): q q Utilizado quando desejamos manter todas as tuplas de uma das duas relações ou todas as tuplas das duas relações em uma operação de junção: Pode ser: n LEFT OUTER JOIN (Junção Externa à Esquerda). n RIGHT OUTER JOIN (Junção Externa à Direita). n FULL OUTER JOIN (Junção Externa Completa).

45 STF Qualquer relação que não faça parte do modelo lógico, mas seja visível para o usuário como uma relação virtual, é denominada visão. CERTO

46 n n n Visões Não é desejável que todos os usuários tenham acesso ao esquema conceitual/ => visões precisam ser definidas. Visão: é uma relação virtual que não faz parte do esquema conceitual mas que é visível a um grupo de usuários. A visão é definida por uma DDL e é computada cada vez que são realizadas consultas aos dados daquela visão. n O catálogo do SGBD é o repositório que armazena as definições das visões. n Uma visão possui nome, uma lista de atributos e uma query que computa a visão. n Uma visão é uma tabela virtual que é definida a partir de outras tabelas, contendo sempre os dados atualizados. n Especificação de Visão em SQL Sintaxe: CREATE VIEW nomevisão AS expressão_de_consulta Ex.: CREATE VIEW Alocaçao1(nomeE, nomep, Horas) AS SELECT E.nome, P.nome, horas FROM Empregado E, Projeto P, Alocação A WHERE E.matricula = A.matricula and P.codproj=A.codigop

47 STF Em uma consulta SQL, o operador DISTINCT irá remover todas as colunas duplicadas do conjunto que forma o resultado. ERRADO O operador DISTINCT remove linhas duplicadas do resultset

48 STF Apenas as operações union e intersect são disponibilizadas pela linguagem SQL para manipulação de conjuntos. ERRADO

49 Álgebra relacional - Operadores n Operadores adicionais q Summarize - Agrupa registros da relação em grupos (Group by) q Extend - Adiciona campos calculados a uma relação

50 STF Integridade referencial pode ser definida como uma condição imposta a um conjunto de atributos de uma relação para que valores que apareçam nesse conjunto também apareçam em um certo conjunto de atributos de uma outra relação. CERTO

51 Integridade Referencial n É uma regra de consistência de dados que é garantida pelo próprio SGBD. n Restrições de Integridade Básicas; q Integridade de Domínio; q Integridade de Vazio; q Integridade de Chave; q Integridade Referencial; q Integridade de Unicidade; n São garantidas automaticamente pelo SGBD Relacional. O programador não precisa implementá-las.

52 STF Chaves estrangeiras podem ser definidas como sendo um conjunto de atributos pertencentes a um esquema de relação que constituem chaves primárias ou candidatas em outros esquemas independentes. CERTO

53 Chave Estrangeira n Coluna ou combinação de colunas, cujos valores aparecem na chave primária (candidata) de uma tabela do banco. n Mecanismo que permite a implementação de relacionamentos em um banco de dados relacional.

54 STF Quando uma regra de integridade referencial é violada, o procedimento normal a ser adotado é rejeitar a ação que ocasionou essa violação. CERTO

55 STF Regras de datalog podem ser classificadas como sendo um tipo de gatilho (trigger) utilizado, geralmente, para o tratamento na definição de visões no banco de dados. ERRADO

56 STF Duas exigências devem ser satisfeitas para a definição de um mecanismo de gatilho: especificar as condições nas quais o gatilho deve ser executado; e especificar as ações que devem ser tomadas quando um gatilho for disparado. CERTO

57 STF A execução de transações de maneira concorrente possibilita o surgimento de inconsistências dos dados armazenados em um banco de dados. A responsabilidade pela consistência dos dados é única e exclusiva do banco de dados, mais especificamente, do componente de controle de concorrência. CERTO

58 STF O protocolo de falha do coordenador é executado em um sistema de banco de dados distribuídos quando um nó participante do sistema, por alguma razão, não recebe uma resposta do coordenador do sistema por determinado período de tempo. CERTO

59 STF Um dos problemas inerentes a uma arquitetura distribuída de banco de dados é o problema de tolerância a falhas, causado pelo fato de os dados estarem distribuídos entre os nós pertencentes ao banco distribuído. Entretanto, esse problema é resolvido mantendo-se uma cópia de cada dado pertencente ao banco em um único nó, conhecido como coordenador. ERRADO

60 Banco de Dados Distribuidos n Técnica do site primário (principal): q q q q q q q q Todas as cópias distintas dos itens de dados são mantidas no mesmo site; Um único site é designado coordenador; Todos os bloqueios são mantidos neste site; Todas as solicitações de bloqueio e desbloqueio são enviadas para este site; É uma extensão do bloqueio centralizado; Causa sobrecarga do site; Falha do site primário paralisa o sistema; Uma vez que uma transação obtenha um bloqueio em um item de dado no site primário, ela pode acessar qualquer cópia desse item de dado.

61 STF Em um sistema de banco de dados distribuídos, a comunicação entre nós pertencentes ao sistema é feita de maneira não-transparente para o usuário do banco. ERRADO

62 TST Acerca da modelagem de dados e projeto de aplicações e bancos de dados para ambiente relacional, julgue os próximos itens. 96 Uma chave primária é usada para identificar tuplas individuais em uma relação, não podendo ter o valor nulo. CERTO

63 TST Acerca da modelagem de dados e projeto de aplicações e bancos de dados para ambiente relacional, julgue os próximos itens. 97 O operador SELECT da álgebra relacional opera com uma relação de cada vez e resulta em uma relação com o mesmo grau da relação original. Questão Anulada Segundo o Cespe, porque não existe Select na álgebra relacional, o nome do operador seria Seleção (em inglês, select).

64 Álgebra relacional - Operadores n Operadores adicionais q Summarize - Agrupa registros da relação em grupos (Group by) q Extend - Adiciona campos calculados a uma relação

65 TST Acerca da modelagem de dados e projeto de aplicações e bancos de dados para ambiente relacional, julgue os próximos itens. 98 Duas relações de mesmo grau e com atributos correspondentes que pertencem ao mesmo domínio são compatíveis quanto à operação UNION. CERTO

66 TST Acerca da modelagem de dados e projeto de aplicações e bancos de dados para ambiente relacional, julgue os próximos itens. 99 A existência de uma tupla em uma relação que faz referência a uma tupla não-existente em outra relação constitui uma violação das restrições de chave da primeira relação. ERRADO Isso constitui uma violação das restrições de integridade referencial da relação.

67 TST Acerca da modelagem de dados e projeto de aplicações e bancos de dados para ambiente relacional, julgue os próximos itens. 100 No modelo entidade-relacionamento (ER), a modelagem analisa e representa os dados da aplicação de forma independente do processamento que transforma os dados. CERTO

68 STJ

69 STJ Segundo a figura I, para identificar uma entidade do tipo CRIANCA, é necessário identificar uma entidade do tipo HOSPEDE; para cada entidade do tipo HOTEL, o atributo NOME tem valor único; para cada entidade do tipo FUNCIONARIO, o atributo APELIDO pode ter um conjunto de valores. O atributo HORAS pode ser migrado para a entidade FUNCIONARIO. ERRADO O atributo NOME de HOTEL não tem valor único. O atributo HORAS descreve o relacionamento entre FUNCIONARIO e HOTEL. Ele não faz parte de FUNCIONARIO. 69

70 STJ Segundo a figura I, o número de horas que um funcionário trabalha em um hotel é determinado combinando-se entidades dos tipos HOTEL e FUNCIONARIO; uma entidade do tipo HOTEL pode estar associada a apenas uma entidade do tipo HOSPEDE; os valores do atributo NOME são distintos para cada entidade do tipo CRIANCA. ERRADO A entidade HOTEL pode estar associada a vários HOSPEDES 70

71 STJ A partir do modelo de entidades e relacionamentos e do esquema resumido do banco de dados relacional, é correto inferir que o esquema descreve incorretamente parte do projeto de um banco de dados para o modelo apresentado, uma vez que há atributos e entidades incorretamente mapeados para as relações. ERRADO

72 Modelo Entidade-Relacionamento n Entidades representam elementos (coisas) do mundo real q Para ser incluída no MER, uma entidade deve ser relevante para o objetivo do negócio e necessária para a sua operação. n Os relacionamentos entre entidades podem necessitar de atributos próprios, distintos daqueles existentes nas entidades q Nesse caso, ocorre a definição de uma entidade associativa vinculada ao relacionamento n Relação é o modelo formal para tabelas de um BD relacional (diferente de relacionamento, portanto)

73 Entidade Fraca n Uma entidade Fraca é uma entidade cuja existência depende de outra entidade e que herda a totalidade ou parte da sua chave primária q No Diagrama E-R representa -se uma entidade fraca como um retângulo com linha dupla

74 STJ A normalização é um processo no qual são analisados esquemas de relações, com base em dependências funcionais e chaves primárias, visando minimizar redundâncias e anomalias de inserção, exclusão e atualização. Na normalização, se ocorrer a decomposição de uma relação, cada dependência funcional existente antes da decomposição terá de ser representada em alguma relação existente depois da decomposição. CERTO

75 Normalização n n n Primeira Forma Normal q Uma relação está na primeira forma normal se todos os seus atributos são monovalorados e atômicos Segunda Forma Normal q Uma relação está na segunda forma normal quando duas condições são satisfeitas: n n a relação estiver na primeira forma normal todos os atributos primos dependerem funcionalmente de toda a chave primária Terceira Forma Normal q Uma relação está na terceira forma normal quando duas condições forem satisfeitas: n n a relação estiver na segunda forma normal todos os atributos primos dependerem não transitivamente de toda a chave primária