Uma rede de boias oceanográficas registra temperatura, salinidade e pH a cada hora. No projeto do centro de…
Publicado por Alexandre Lombardi dos Santos, fundador do GeraProva
Analisar e utilizar as diferentes formas de representação e consulta a dados em formato digital para pesquisas científicas.
Fonte: Base Nacional Comum Curricular (MEC).Questão
Uma rede de boias oceanográficas registra temperatura, salinidade e pH a cada hora. No projeto do centro de pesquisa, cada registro deve ser associado a uma boia e a um horário, com identificação única, integridade entre as tabelas de boias e medições e possibilidade de filtrar períodos e cruzar variáveis por meio de operações JOIN, WHERE e GROUP BY. Os dados serão atualizados continuamente e consultados por diferentes pesquisadores. Considerando os requisitos do projeto descrito, qual forma de representação e consulta de dados atende diretamente à organização em tabelas relacionadas, à integridade referencial e às operações solicitadas?
- A) Documentos JSON consultados em banco NoSQL
- B) Arquivos CSV organizados em planilhas
- C) Coleções XML armazenadas em servidor
- D) Vértices e arestas consultados em banco de grafos
- E) Tabelas relacionais consultadas por SQL
✅ Resposta correta: alternativa E
Resolução passo a passo
- Identifique os requisitos do projeto: cada registro ligado a uma boia e a um horário (relacionamento entre tabelas), identificação única (chave primária), integridade entre boias e medições (chave estrangeira), e consultas com JOIN, WHERE e GROUP BY.
- Resolva por conta própria. O modelo que atende diretamente a esses pontos é o relacional: tabelas de boias e de medições, com chave primária em cada uma e chave estrangeira na tabela de medições referenciando a boia. Isso garante integridade referencial nativamente.
- Consulte com SQL. A linguagem SQL possui exatamente as operações pedidas: JOIN para cruzar tabelas, WHERE para filtrar períodos e GROUP BY para agrupar e agregar variáveis.
- Compare com o gabarito oficial, que aponta a alternativa E. Concordo com o gabarito.
- Por que as outras estão erradas: A) bancos NoSQL orientados a documentos não impõem integridade referencial nativa e não são o foco de JOIN relacional; B) planilhas CSV não têm chaves, integridade referencial nem consultas estruturadas robustas para atualização contínua e acesso simultâneo; C) XML armazenado em servidor não oferece a estrutura relacional com integridade e consultas SQL pedidas; D) bancos de grafos modelam conexões entre vértices e arestas, sendo adequados a outro tipo de problema, e não às operações tabulares solicitadas.
💡 Dica: Considere qual modelo de dados permite consultas complexas e cruzamento de variáveis em intervalos de tempo.
Alternativa por alternativa
Acredita que a flexibilidade de esquema de documentos JSON é a melhor opção para dados que serão atualizados continuamente, ignorando a necessidade de integridade referencial entre tabelas.
Associa organização de dados a planilhas, supondo que arquivos CSV em planilhas bastam para cruzar variáveis e manter identificação única sem perceber que não há chaves nem integridade entre arquivos.
Por que engana: Confundir formatos de dados simples com bancos que suportam consultas complexas e relacionamentos.
Imagina que armazenar dados estruturados em XML em um servidor já resolve a organização e a consulta do projeto, sem considerar que XML não oferece JOIN nem integridade referencial nativa.
Entende que, por medições estarem ligadas a boias e horários, a melhor representação seria um grafo de conexões, confundindo relações entre registros com o modelo de tabelas relacionais pedido.
O modelo relacional organiza os dados em tabelas, permite estabelecer relações por chaves e oferece mecanismos de integridade referencial. A linguagem SQL inclui operações como JOIN, WHERE e GROUP BY, mencionadas explicitamente no texto-base, atendendo de forma direta aos requisitos do projeto.
Raio-X da questão
modelagem de dados para consultas
avaliacao
modelos de banco de dados · consultas em bancos de dados
Estude os tipos de bancos de dados e suas aplicações em consultas complexas.
Confundir formatos de dados simples com bancos que suportam consultas complexas e relacionamentos.
ciencia_tecnologia
pensamento_critico
cientifico
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