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Questão de Banco de Dados — Arquitetura de Banco de Dados — FGV 2026

Banco de DadosArquitetura de Banco de Dados
Código
fg133930
Banca
FGV
Órgão
TJ-RJ
Ano
2026
Nível
Superior
Cargo
Analista Judiciário - Tecnologia da Informação - Arquiteto de Dados
A empresa Ômega está criando um site de e-commerce para impulsionar suas vendas. O site precisa armazenar milhões de registros de pedidos e, para atender à regra de negócio, executar consultas rápidas com base em um identificador do cliente (ex.: CPF). De forma a atender às demandas do novo site de maneira mais adequada, a empresa Ômega fará uso da tecnologia de banco:
  1. ANoSQL chave-valor;
  2. Bde dados relacional;
  3. Cde dados em grafos;
  4. Dde dados em memória;
  5. ENoSQL orientado a documentos.
Revelar gabarito e comentário

GabaritoB — de dados relacional;

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”.

Banco de dados para e-commerce: relacional x NoSQL

Gabarito: letra B. O banco de dados relacional é a tecnologia mais adequada para sistemas transacionais de e-commerce que exigem consultas rápidas por identificador (CPF) e consistência dos dados. Os SGBDs relacionais suportam índices, garantem as propriedades ACID (Atomicidade, Consistência, Isolamento, Durabilidade) e permitem consultas complexas com joins, características indispensáveis para milhões de registros de pedidos.

A banca testa o conhecimento sobre os tipos de bancos de dados e suas aplicações típicas. Embora bancos NoSQL sejam dimensionáveis horizontalmente, a necessidade de consultas exatas por CPF (chave candidata) e a integridade transacional tornam o modelo relacional a escolha madura e consolidada para esse cenário.

Característica

Relacional (Gabarito)

NoSQL Chave-Valor

NoSQL Grafos

Banco em Memória

NoSQL Documentos

Modelo de dados

Tabelas com linhas e colunas, esquema rígido

Pares chave-valor simples

Nós e arestas (relacionamentos)

Estruturas de dados em RAM

Documentos JSON/BSON, esquema flexível

Consultas por CPF

Rápida com índice em CPF (B-tree)

Rápida (acesso direto por chave)

Ineficiente (não é caso de uso típico)

Muito rápida (em memória)

Rápida com índice no campo CPF

Consistência (ACID)

Sim (Atomicidade, Consistência, Isolamento, Durabilidade)

Limitada (eventual consistency)

Limitada (eventual consistency)

Não garante persistência

Limitada (eventual consistency)

Consultas complexas (joins, agregações)

Sim (SQL completo)

Não (apenas operações simples)

Sim (para navegação em relacionamentos)

Sim (mas volátil)

Limitada (agregações simples)

Persistência dos dados

Sim (disco)

Sim (disco)

Sim (disco)

Não (volátil, perde dados em falha)

Sim (disco)

Custo para milhões de registros

Moderado (escalável verticalmente)

Baixo (escalável horizontalmente)

Alto (relacionamentos complexos)

Muito alto (RAM cara)

Moderado (escalável horizontalmente)

Adequação ao cenário (e-commerce transacional)

Alta (padrão consolidado)

Baixa (foco em cache/sessões)

Baixa (foco em redes/recomendações)

Muito baixa (volatilidade inaceitável)

Média (falta consistência forte)

Alternativa A — ❌ Incorreta

NoSQL chave-valor. Embora ofereça baixa latência para acessos por chave, esse modelo é mais adequado para cache ou sessões temporárias, não para consultas complexas e garantia de consistência forte exigida em pedidos de e-commerce. Além disso, a recuperação por CPF é pontual, mas o sistema precisa de mais operações (listar pedidos por data, calcular totais) que exigem flexibilidade relacional.

Alternativa B — ✅ Correta ⟵ GABARITO

Banco de dados relacional. Modelo maduro com suporte a índices, integridade referencial, consistência ACID e linguagem de consulta declarativa (SQL). Índices em CPF permitem buscas rápidas mesmo em milhões de registros. É o padrão para sistemas empresariais transacionais, como e-commerce.

Alternativa C — ❌ Incorreta

Banco de dados em grafos. Ideal para dados com muitos relacionamentos (redes sociais, recomendações), mas o cenário descrito não exige navegação por relacionamentos complexos. A consulta por CPF é mais simples e eficiente num modelo relacional.

Alternativa D — ❌ Incorreta

Banco de dados em memória. Extremamente rápido, porém volátil e caro para armazenamento persistente de milhões de registros. Seria usado como cache, não como base primária para pedidos. A perda de dados em caso de falha seria inaceitável para um e-commerce.

Alternativa E — ❌ Incorreta

NoSQL orientado a documentos. Adequado para dados semiestruturados e hierárquicos (ex.: catálogo de produtos), mas a necessidade de transações ACID e consultas por CPF é melhor atendida por modelo relacional. Documentos não oferecem integridade referencial nativa e são menos eficientes para operações de junção.

NÃO CAIA NESSA!

A banca pode tentar induzir a escolha de NoSQL (chave-valor ou documentos) argumentando grande volume de dados. Porém, milhões de registros não são problema para bancos relacionais modernos com índices bem projetados. A chave é o requisito de consulta rápida por CPF, que é exatamente o ponto forte de índices relacionais. Grave: em sistemas transacionais que exigem consistência, o modelo relacional continua sendo a primeira opção.

Gabarito: letra B.

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