Questão de Banco de Dados — Banco de Dados — FGV 2024
Banco de Dados›Banco de Dados
Código
fg086427
Banca
FGV
Órgão
INPE
Ano
2024
Nível
Superior
Cargo
Tecnologista Pleno I - Processamento de Dados Meteorológicos e Georreferenciados; Desenvolvimento de Software na Área de Meteorologia
Em relação a uma função do tipo janela (Window Functions), analise as afirmativas a seguir e assinale (V) para a verdadeira e (F) para a falsa.( ) Cria uma tabela não materializada no banco de dados, de forma que suas consultas são executadas todas as vezes em que a tabela é referenciada.( ) Permite realizar cálculos utilizando um conjunto de linhas que possuem alguma relação com a linha em questão.( ) É comparável ao tipo de cálculos realizados por funções de agregaçãoAs afirmativas são, respectivamente,
AF – F – V.
BV – V – V.
CV – F – V.
DF – V – V.
EV – F – F.
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GabaritoD — F – V – V.
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Funções de Janela (Window Functions) em SQL
Gabarito: letra D. A sequência correta é F – V – V. Apenas a primeira afirmativa é falsa, pois descreve uma view (tabela virtual não materializada), e não uma window function. As duas últimas estão corretas: window functions operam sobre um conjunto de linhas relacionadas à linha atual (definido pela cláusula OVER) e são comparáveis às funções de agregação tradicionais (como SUM, COUNT, AVG), mas preservam as linhas individuais.
A questão exige o conhecimento conceitual básico sobre window functions no SQL, recurso que permite cálculos por janela sem agrupar linhas.
Afirmativa
Descrição
V/F
1ª
Cria uma tabela não materializada no banco de dados, de forma que suas consultas são executadas todas as vezes em que a tabela é referenciada.
F
2ª
Permite realizar cálculos utilizando um conjunto de linhas que possuem alguma relação com a linha em questão.
V
3ª
É comparável ao tipo de cálculos realizados por funções de agregação.
V
Window functions: Definição (Cálculo sobre janela de linhas, Relacionadas à linha atual, Preservam linhas individuais); Cláusula OVER (PARTITION BY (agrupa janelas), ORDER BY (ordena janela)); Comparação com agregação (Mesmas funções (SUM, COUNT, AVG), Agregação colapsa linhas, Window function preserva linhas); Exemplos (ROW_NUMBER(), RANK(), SUM() OVER (...))
1ª afirmativa — ❌ Falsa
"Cria uma tabela não materializada no banco de dados, de forma que suas consultas são executadas todas as vezes em que a tabela é referenciada."
Essa definição corresponde a uma view (visão) no SQL, que é uma tabela virtual cuja consulta é executada a cada referência. Window functions não criam nenhuma tabela; elas são utilizadas dentro de uma consulta SELECT para realizar cálculos sobre um subconjunto de linhas especificado pela cláusula OVER. Portanto, a afirmativa é falsa.
2ª afirmativa — ✅ Verdadeira
"Permite realizar cálculos utilizando um conjunto de linhas que possuem alguma relação com a linha em questão."
Exatamente. Uma window function opera sobre uma "janela" de linhas que estão logicamente relacionadas à linha atual, definida pelas cláusulas PARTITION BY e ORDER BY dentro de OVER. Exemplos clássicos incluem ROW_NUMBER(), RANK(), SUM() OVER (PARTITION BY ...). Essa é a essência das funções de janela.
3ª afirmativa — ✅ Verdadeira
"É comparável ao tipo de cálculos realizados por funções de agregação."
Sim, as window functions utilizam as mesmas funções de agregação (SUM, COUNT, AVG, MAX, MIN) e podem ser vistas como uma extensão delas. Enquanto as funções de agregação tradicionais colapsam várias linhas em uma única linha (combinando com GROUP BY), as window functions preservam o número original de linhas e retornam um valor para cada linha, com base no contexto da janela. Portanto, são comparáveis em termos de operações, mas com comportamento diferente.
PEGA ESSA DICA!
Na prova, fique atento à descrição de views vs. window functions. A view é uma tabela virtual que existe como objeto no banco; já a window function é um recurso de consulta que não cria objetos. Além disso, lembre-se de que window functions são muitas vezes usadas para calcular rankings, totais acumulados e médias móveis sem perder a granularidade dos dados.