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Um técnico de TI precisa utilizar um subconjunto de dados de um Data Warehouse direcionado à área administrativa de um Tribunal. Esses dados serão armazenados em um banco de dado modelado multidimensionalmente, que será criado capturando-se dados diretamente de sistemas transacionais, buscando as informações relevantes para os processos de negócio da área administrativa. Esse banco de dados será um 
A
Big Data.
B
Data Mart. 
C
OLAP. 
D
MOLAP. 
E
Data Mining. 
A modelagem multidimensional é utilizada especialmente para sumarizar e reestruturar dados e apresentá-los em visões que suportem a análise dos valores desses dados. Um modelo multidimensional é formado por dimensões, e por uma coleção de itens de dados composta de dados de medidas e de contexto, denominada
A
schema.
B
pivot.
C
slice.
D
fato.
E
versão.
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Para exibir o nome de todos os advogados que NÃO estão ligados a nenhum processo na tabela advogado_processo utiliza-se a instrução:
A
SELECT DISTINCT nomeAdvogado FROM advogado WHERE nomeAdvogado NOT IN (SELECT nomeAdvogado FROM advogado_processo);
B
SELECT nomeAdvogado FROM advogado WHERE numeroOABAdvogado IS NOT(SELECT numeroOABAdvogado FROM advogado_processo); 
C
SELECT nomeAdvogado FROM advogado RIGHT JOIN advogado_processo ON advogado.numeroOABAdvogado <> advogado_processo.numeroOABAdvogado; 
D
SELECT nomeAdvogado FROM advogado WHERE numeroOABAdvogado NOT IN (SELECT numeroOABAdvogado FROM advogado_processo);
E
SELECT DISTINCT nomeAdvogado FROM advogado JOIN advogado_processo ON advogado.numeroOABAdvogado = advogado_processo.numeroOABAdvogado; 
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Um técnico de TI com perfil autorizado para executar operações DML nas tabelas do banco de dados digitou um conjunto de instruções SQL, mas foi executada com sucesso apenas a instrução: 
A
INSERT INTO advogado_processo VALUES ('34001', '000467', 'Acusação', 'Aprovado');
B
INSERT INTO advogado_processo (numeroOABAdvogado, numeroProcesso, tipoAtuacao) VALUES ('67812', '0001467', 'Acusação');
C
INSERT INTO advogado_processo (numeroOABAdvogado, numeroProcesso, tipoAtuacao) VALUES ('59445', '000346', 'Acusação');
D
UPDATE advogado ALTER COLUMN telefoneAdvogado='(11)8787-8787' WHERE numeroOABAdvogado='67812';
E
UPDATE advogado_processo SET numeroOABAdvogado='59800' WHERE numeroOABAdvogado='59445' and numeroProcesso='000467'; 
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Um técnico de TI criou uma view e executou a instrução SELECT * FROM processos2010;, que exibiu apenas os dados a seguir: 
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A instrução utilizada para criar a view foi:
A
CREATE VIEW processos2010 AS SELECT numeroProcesso AS Número_do_Processo, tribunalProcesso AS Número_do_Tribunal FROM processo WHERE anoInicioProcesso>=2007;
B
CREATE VIEW processos2010 AS SELECT numeroProcesso Número_do_Processo, tribunalProcesso Número_do_Tribunal FROM processo WHERE anoInicioProcesso>2007; 
C
CREATE VIEW processos2010 ON SELECT numeroProcesso Número_do_Processo, tribunalProcesso Número_do_Tribunal FROM processo WHERE tribunalProcesso<10; 
D
CREATE VIEW processos2010 WITH SELECT numeroProcesso Número_do_Processo, tribunalProcesso Número_do_Tribunal FROM processo WHERE anoInicioProcesso>2009; 
E
CREATE VIEW processos2010 AS SELECT numeroProcesso AS Número_do_Processo, tribunalProcesso AS Número_do_Tribunal FROM processo WHERE tribunalProcesso>=5;  SELECT * FROM processos2010; 
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Um técnico de TI adicionou por engano, no PL/SQL, uma constraint CHECK chamada chkAnoProcesso na tabela processo para que o campo anoInicioProcesso permita apenas valores maiores do que 1980. Para remover essa constraint o técnico deve utilizar a instrução:
A
ALTER TABLE processo DROP CONSTRAINT chkAnoProcesso;
B
DELETE FROM  processo DROP CHECK chkAnoProcesso;
C
ALTER TABLE processo DROP CHECK chkAnoProcesso;
D
DROP CONSTRAINT chkAnoProcesso FROM processo;
E
DROP CHECK chkAnoProcesso FROM processo; 
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