Questão de Banco de Dados — Modelagem de dados — FGV 2026
Banco de Dados›Modelagem de dados
Código
fg131893
Banca
FGV
Órgão
PC-PI
Ano
2026
Nível
Superior
Cargo
Perito Criminal - Informática Forense
Em atividades como análise investigativa, detecção de fraudes, monitoramento de organizações criminosas e mapeamento de redes de interação, torna-se essencial utilizar um sistema de gerenciamento de banco de dados capaz de realizar consultas altamente eficientes sobre relacionamentos complexos, envolvendo múltiplos níveis de conexão entre entidades. Esses cenários exigem identificar caminhos, graus de separação, centralidades, comunidades e padrões de vinculação — tarefas que dependem mais da topologia das relações do que das propriedades individuais dos dados.Considerando os modelos de dados utilizados na gestão de informações, assinale a opção que, corretamente, indica o modelo de banco de dados NoSQL adequado para consultas otimizadas sobre redes altamente conectadas e com múltiplos saltos:
AModelo chave-valor.
BModelo CODASYL.
CModelo colunar.
DModelo orientado a grafos.
EModelo relacional tradicional.
Revelar gabarito e comentário▾
GabaritoD — Modelo orientado a grafos.
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”.
Bancos de Dados NoSQL: Modelo Orientado a Grafos
Gabarito: letra D. O modelo orientado a grafos é o mais adequado para consultas otimizadas sobre redes altamente conectadas com múltiplos saltos, pois representa dados como nós e arestas, permitindo travessias eficientes de relacionamentos complexos (caminhos, graus de separação, centralidades). A descrição do enunciado — detecção de fraudes, mapeamento de redes, identificação de padrões de vinculação — é o caso clássico de uso de bancos de dados de grafos, como Neo4j, Amazon Neptune etc.
A banca testa o conhecimento dos tipos de bancos NoSQL e suas aplicações típicas. É essencial distinguir o foco de cada modelo: chave-valor (simples acesso por chave), colunar (grandes volumes de dados analíticos), document (dados semiestruturados) e grafo (relacionamentos).
Modelo NoSQL
Característica Principal
Adequação para Redes Altamente Conectadas (Múltiplos Saltos)
Chave-valor
Armazenamento simples de pares chave-valor; acesso rápido por chave.
Inadequado. Não suporta consultas nativas sobre relacionamentos ou travessias em múltiplos níveis.
CODASYL
Modelo legado de rede com ponteiros; não é NoSQL.
Inadequado. Não é um banco NoSQL moderno e não é otimizado para consultas de grafos com múltiplos saltos.
Colunar
Armazenamento orientado a colunas; eficiente para agregações analíticas em grandes volumes.
Inadequado. Não é projetado para relacionamentos complexos; consultas sobre conexões seriam ineficientes.
Orientado a grafos
Representa dados como nós e arestas; permite travessias eficientes de relacionamentos.
Adequado. Ideal para detecção de fraudes, mapeamento de redes, identificação de caminhos, graus de separação e centralidades.
Relacional tradicional
Baseado em tabelas e SQL; junções (JOIN) são custosas para múltiplos níveis.
Inadequado. Consultas com múltiplos saltos são complexas e ineficientes em comparação com bancos de grafos.
Modelos NoSQL: Chave-valor (Redis, DynamoDB) (Acesso rápido por chave, Sem suporte a relacionamentos); Colunar (Cassandra, HBase) (Análise de grandes volumes, Sem suporte a relacionamentos); Documento (MongoDB) (Dados semiestruturados, Relacionamentos limitados); Grafos (Neo4j, Neptune) (Nós e arestas, Travessia eficiente em múltiplos saltos, Detecção de fraudes e redes)
Alternativa A — ❌ Incorreta
O modelo chave-valor (ex.: Redis, DynamoDB) armazena pares chave-valor e é otimizado para operações de leitura/escrita rápidas por chave. Não oferece suporte nativo a consultas sobre relacionamentos ou travessias em múltiplos níveis. É inadequado para os cenários descritos.
Alternativa B — ❌ Incorreta
O modelo CODASYL (rede) é um modelo legado anterior aos bancos relacionais. Embora represente relacionamentos por meio de ponteiros (conjuntos), não é um banco NoSQL e não é projetado para consultas modernas em grafos com múltiplos saltos. Além disso, o enunciado pede um modelo NoSQL, e o CODASYL não se enquadra nessa categoria.
Alternativa C — ❌ Incorreta
O modelo colunar (ex.: Cassandra, HBase) armazena dados em colunas, sendo eficiente para agregações e consultas analíticas em grandes volumes. Não é orientado a relacionamentos; consultas sobre conexões complexas seriam ineficientes.
Alternativa D — ✅ Correta ⟵ GABARITO
O modelo orientado a grafos é a resposta correta. Ele representa entidades como nós e relacionamentos como arestas, permitindo travessias rápidas (ex.: busca em largura, algoritmos de caminho mínimo). É a tecnologia padrão para análise de redes, detecção de fraudes e mapeamento de conexões em múltiplos níveis.
Alternativa E — ❌ Incorreta
O modelo relacional tradicional (SQL) não é NoSQL. Embora relacione tabelas via chaves estrangeiras, consultas com múltiplos saltos (joins sucessivos) tornam-se lentas e complexas, especialmente em grandes volumes e altas profundidades de relacionamento. O enunciado pede explicitamente um modelo NoSQL.
NÃO CAIA NESSA!
A alternativa B (CODASYL) pode confundir candidatos por ser um modelo de rede com ponteiros, mas é um modelo legado (não NoSQL) e não oferece as capacidades modernas de travessia de grafos. Fique atento: o nome "rede" não significa banco de grafos.