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Questão de Banco de Dados — Banco de Dados Relacionais — CESPE / CEBRASPE 2024

Banco de DadosBanco de Dados Relacionais
Código
ce185073
Banca
CESPE / CEBRASPE
Órgão
SEBRAE-NACIONAL
Ano
2024
Nível
Superior
Cargo
Analista Técnico II – Banco de Dados
A prática mais eficaz para a melhora de desempenho das consultas em tabelas grandes em um banco de dados relacional é
  1. Aa manutenção da maior quantidade possível de dados em uma única tabela para reduzir a necessidade de junções Imagem associada para resolução da questão
  2. Ba utilização de chaves primárias compostas em todas as tabelas para garantir a unicidade dos registros.
  3. Ca criação de índices em colunas frequentemente usadas em cláusulas Imagem associada para resolução da questão ou em junções Imagem associada para resolução da questão nas consultas.
  4. Do aumento do tamanho das transações para incluir o máximo de operações possível.
Revelar gabarito e comentário

GabaritoC — a criação de índices em colunas frequentemente usadas em cláusulas [imagem] ou em junções [imagem] nas consultas.

Comentário gerado por IA. É um apoio ao estudo, ancorado em fontes, mas pode conter imprecisões — confira sempre na fonte oficial (lei, súmula, edital e gabarito da banca). Encontrou um erro? Use “Reportar”.

Otimização de Desempenho em Bancos de Dados Relacionais

Gabarito: letra C. A criação de índices é a técnica fundamental para acelerar a recuperação de dados em tabelas grandes, pois permite que o gerenciador de banco de dados localize registros sem a necessidade de realizar uma varredura completa na tabela (full table scan), sendo particularmente eficaz para colunas utilizadas em cláusulas de filtro (WHERE) e em condições de junção (JOIN).

Em bancos de dados relacionais, o desempenho de consultas em tabelas volumosas é um desafio constante. O uso de índices (como B-Trees ou Hash) cria estruturas auxiliares que mapeiam valores de colunas para a localização física dos dados, reduzindo drasticamente o custo de I/O. A alternativa correta foca justamente na aplicação prática dessa técnica em pontos críticos de performance.

Alternativa A — ❌ Incorreta

Manter todos os dados em uma única tabela (desnormalização excessiva) geralmente prejudica o desempenho e a integridade. Além de aumentar o tamanho da tabela, o que torna as buscas mais lentas, essa prática fere os princípios de normalização, gerando redundância e anomalias de atualização, inserção e exclusão.

Alternativa B — ❌ Incorreta

Chaves primárias compostas são úteis para garantir a unicidade em relacionamentos ou situações específicas, mas não são uma regra de otimização de desempenho. Pelo contrário, chaves primárias muito grandes ou complexas podem aumentar o tamanho dos índices e, consequentemente, o custo de armazenamento e processamento.

Alternativa C — ✅ Correta

Esta é a prática padrão para otimização. Índices em colunas usadas no WHERE aceleram a filtragem de registros, enquanto índices em colunas usadas no JOIN aceleram a combinação de tabelas, reduzindo o tempo de execução de consultas complexas.

Alternativa D — ❌ Incorreta

Aumentar o tamanho das transações é, em geral, uma má prática. Transações muito longas retêm bloqueios (locks) por mais tempo, reduzem a concorrência, aumentam o risco de deadlocks e podem comprometer a disponibilidade do sistema, além de dificultar a recuperação em caso de falhas.

PEGA ESSA DICA!

O uso de índices é uma faca de dois gumes. Embora acelerem a leitura (SELECT), eles adicionam overhead nas operações de escrita (INSERT, UPDATE, DELETE), pois o índice precisa ser atualizado a cada alteração na tabela. Portanto, crie índices de forma estratégica, focando nas colunas que são realmente consultadas com frequência.

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