Questão de Banco de Dados — Banco de Dados — FGV 2023
Banco de Dados›Banco de Dados
Código
fg072668
Banca
FGV
Órgão
TJ-SE
Ano
2023
Nível
Superior
Cargo
Analista Judiciário - Especialidade - Análise de Sistemas - Suporte Técnico em Infraestrutura
O analista Luca, do Setor de Inovação do TJSE, está propondo a criação de um ambiente para armazenar dados que não se sabe, a priori, qual é a sua estrutura, ou seja, um banco de dados schemaless. Então, Luca solicitou ao Setor de Infraestrutura a disponibilização de um banco de dados em que as entidades são armazenadas em nós e os relacionamentos entre essas entidades são armazenados em vértices.Para atender a demanda de Luca, o Setor de Infraestrutura deverá disponibilizar um banco de dados:
AGrafo;
BColunar;
CChave-valor;
DMultidimensional;
EOrientado a documento.
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GabaritoA — Grafo;
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Banco de Dados de Grafo
Gabarito: letra A (Grafo). O enunciado descreve um banco de dados schemaless onde entidades são armazenadas em nós e relacionamentos em vértices. Essa é a definição precisa de um banco de dados orientado a grafos, que utiliza nós (entidades) e arestas/relacionamentos (vértices) para representar e conectar dados. A flexibilidade de esquema (schemaless) é uma característica comum nesse modelo.
A banca testa o conhecimento dos tipos de bancos de dados NoSQL e suas características fundamentais. A descrição dada – nós para entidades e vértices para relacionamentos – é a assinatura dos bancos de grafo.
Alternativa A — ✅ Correta ⟵ GABARITO
O banco de dados orientado a grafos armazena entidades como nós e os relacionamentos como arestas (ou vértices). É naturalmente schemaless, pois não exige uma estrutura fixa prévia. Exemplos: Neo4j, Amazon Neptune. Exatamente o que Luca precisa.
Alternativa B — ❌ Incorreta
Bancos colunares (ex.: Cassandra, HBase) organizam os dados em famílias de colunas, não em nós e arestas. São adequados para grandes volumes de dados com poucas variações de esquema, mas não representam relacionamentos como vértices.
Alternativa C — ❌ Incorreta
Bancos chave-valor (ex.: Redis, DynamoDB) armazenam pares de chave e valor simples. Não possuem o conceito de nós e arestas nem representam relacionamentos diretamente. São úteis para cache e sessões, não para dados fortemente conectados.
Alternativa D — ❌ Incorreta
Bancos multidimensionais (OLAP) são usados em data warehouses para análises em cubos de dados (dimensões e medidas). Não são schemaless nem armazenam entidades em nós. Voltados para agregação e consultas analíticas.
Alternativa E — ❌ Incorreta
Bancos orientados a documento (ex.: MongoDB, CouchDB) armazenam documentos JSON/BSON. Embora sejam schemaless, não representam relacionamentos como vértices. Os relacionamentos são feitos por referências ou documentos aninhados, não por arestas.
NÃO CAIA NESSA!
A descrição de “entidades em nós e relacionamentos em vértices” é a definição clássica de grafo. O candidato pode confundir com “orientado a documento” por ambos serem schemaless, mas a chave está nos vértices – exclusivo de grafos.