Questão de Banco de Dados — Banco de Dados — Quadrix 2025
Banco de Dados›Banco de Dados
Código
qg594967
Banca
Quadrix
Órgão
CFO
Ano
2025
Nível
Superior
Cargo
Analista de Infraestrutura
Um componente fundamental de qualquer infraestrutura de computação é o sistema de banco de dados formado pelos servidores e SGBDs. É lá que ficam os dados e as informações da empresa. Com base nessas informações, julgue o item seguinte.A criação de uma única tabela de grande dimensão é sempre mais eficiente que particionar dados em várias tabelas.
CCerto
EErrado
Revelar gabarito e comentário▾
GabaritoE — Errado
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”.
Particionamento de tabelas em bancos de dados
Gabarito: ERRADO (letra E). A afirmação de que uma única tabela de grande dimensão é sempre mais eficiente que particionar os dados em várias tabelas é falsa: o particionamento é uma técnica de otimização que, em muitos cenários, melhora o desempenho de consultas, a manutenção e a disponibilidade dos dados, especialmente em tabelas muito grandes. A eficiência depende do caso concreto — não há regra absoluta.
O particionamento de tabelas é uma prática comum em bancos de dados relacionais para lidar com volumes massivos de dados. Consiste em dividir logicamente uma tabela grande em partes menores (partições), mantendo a visão de uma única tabela para as aplicações, mas permitindo que o SGBD acesse apenas as partições relevantes para uma consulta. Isso reduz a quantidade de dados varridos em operações de leitura, facilita a manutenção (como backup e limpeza de dados antigos) e pode melhorar a concorrência. Por outro lado, uma tabela única pode ser mais simples de gerenciar e evitar a complexidade de joins, mas tende a degradar o desempenho conforme cresce, exigindo índices e otimizações adicionais.
A escolha entre uma tabela única e o particionamento depende de fatores como: volume de dados, padrão de acesso (consultas por faixa de valores, por exemplo), necessidade de manutenção frequente, e a capacidade do SGBD de gerenciar partições de forma eficiente. Em bancos de dados modernos, o particionamento é uma ferramenta poderosa, mas não é uma solução universal — há casos em que uma tabela única bem indexada é mais adequada. Portanto, a palavra "sempre" torna a afirmação incorreta, pois generaliza uma situação que exige análise específica.
Na prática, imagine uma tabela de vendas com bilhões de registros. Consultas que filtram por data podem ser muito mais rápidas se a tabela for particionada por mês, pois o SGBD acessa apenas a partição do mês relevante. Já uma tabela pequena, com poucos milhares de registros, não se beneficia de particionamento — a complexidade adicional não compensa. A banca explora exatamente essa generalização indevida: a palavra "sempre" é o gatilho para marcar a alternativa como errada.
NÃO CAIA NESSA!
A banca usa o termo "sempre" para induzir o candidato a concordar com uma regra absoluta que não existe. Em questões de banco de dados, desconfie de afirmações com "sempre", "nunca" ou "todo" — elas raramente são verdadeiras, pois a eficiência depende do contexto. Aqui, a pegadinha é tratar o particionamento como algo sempre pior, quando na verdade é uma técnica de otimização amplamente recomendada para grandes volumes.
Particionamento de tabelas: O que é (Divide tabela grande em partes menores, Mantém visão única para aplicações); Vantagens (Consultas mais rápidas (acessa só partição relevante), Facilita manutenção (backup, limpeza), Melhora concorrência); Desvantagens (Complexidade de gerenciamento, Pode exigir joins); Quando usar (Grandes volumes (ex.: bilhões de registros), Consultas por faixa (ex.: por mês), Manutenção frequente); Quando evitar (Tabelas pequenas (poucos milhares de registros), Complexidade não compensa)
Alternativa E — ❌ Incorreta (gabarito)
A afirmação está errada porque o particionamento de dados em várias tabelas (ou partições) é, em muitos casos, mais eficiente do que manter uma única tabela de grande dimensão. O particionamento melhora o desempenho de consultas ao reduzir a quantidade de dados a serem lidos, facilita a manutenção (como exclusão de dados antigos) e pode aumentar a disponibilidade. A palavra "sempre" torna a afirmação falsa, pois há cenários em que uma tabela única é mais adequada, mas não é uma regra geral. O correto é que a eficiência depende do caso concreto, e o particionamento é uma técnica recomendada para grandes volumes.