Índices em bancos de dados relacionais
Gabarito: letra D. A orientação correta sobre índices clustering é que eles ordenam fisicamente os dados por um atributo, beneficiando consultas de faixa (BETWEEN, <, >). As demais alternativas contêm erros comuns.
Alternativa A — ❌ Incorreta
Índices hash são eficientes para consultas de igualdade (=), e não para faixas de valores. Para consultas com BETWEEN ou <, o índice adequado é o baseado em árvore (B-tree).
Alternativa B — ❌ Incorreta
Só é permitido um índice clustering por tabela, pois ele define a ordenação física dos registros. Não é possível ter múltiplos índices clustering na mesma tabela.
Alternativa C — ❌ Incorreta
A principal vantagem de um índice clustering é acelerar consultas por faixa e ordenação, mas não elimina o acesso aos dados. A varredura apenas do índice (covering index) é característica de índices não clustering que cobrem todas as colunas da consulta.
Alternativa D — ✅ Correta ⟵ GABARITO
O índice clustering reorganiza fisicamente a tabela conforme o atributo escolhido, o que torna muito eficientes consultas que varrem uma faixa de valores (ex.: BETWEEN, <, >). Essa é a principal orientação ao decidir por um índice clustering.
Alternativa E — ❌ Incorreta
Criar índices para todos os atributos prejudica a performance de operações de INSERT, UPDATE e DELETE e consome espaço em disco. Índices devem ser criados seletivamente com base nos padrões de consulta.
Gabarito: letra D.