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Concurso: SEFAZ-CE

Concurso: SEFAZ-CE
Cargo: Conhecimentos Específicos
Ano: 2026

Ano:

2026

Banca:

FCC

Cargo:

Conhecimentos Específicos

Disciplina: Banco de Dados

FC882904

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Uma equipe de uma Secretaria da Fazenda está auditando a regularidade de repasses financeiros para empresas prestadoras de serviço, buscando a identificação de valores suspeitos ao longo de um ano. Para isso, são utilizadas as tabelas FORNECEDORES (id fornecedor, nome fornecedor, categoria) e PAGAMENTOS (id_pagamento, id fornecedor, valor, data emissao, status).Em condições ideais, foi executado o seguinte comando SQL:



Esse comandol

(a)

utiliza cláusulas compatíveis com bancos NoSQL orientados a documentos, como INNER JOIN, GROUP BY E HAVING, ou seja, mecanismos de agregação, que podem ser executados com a mesma sintaxe SQL padronizada.

(b)

identifica fornecedores cujo valor médio de pagamento anual seja superior à soma total de todos os pagamentos registrados no período, utilizando a subconsulta para comparar resultados globais após a execução completa do agrupamento.

(c)

utiliza a cláusula INNER JOIN para realizar a união vertical dos registros das duas tabelas, enquanto a subconsulta presente no HAVING filtra os valores individuais de cada nota fiscal antes que a soma por fornecedor seja processada pelo agrupamento.

(d)

identifica fornecedores com pagamentos efetivados em 2025 cujo somatório anual supera a média aritmética de todos os pagamentos individuais registrados na tabela, utilizando uma subconsulta para definir dinamicamente o valor de corte do filtro agregado.

(e)

utiliza a função de agregação SUM para calcular a média ponderada dos repasses, permitindo que a cláusula WHERE restrinja os grupos resultantes com base no valor retornado pela subconsulta de média global.

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Concurso: SEFAZ-CE

Concurso: SEFAZ-CE
Cargo: Conhecimentos Específicos
Ano: 2026

Ano:

2026

Banca:

FCC

Cargo:

Conhecimentos Específicos

Disciplina: Banco de Dados

FC882901

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Em uma Secretaria da Fazenda, a auditoria precisa identificar contribuintes com situação cadastral ativa que não possuem registro de recolhimento de ICMS na competência de abril de 2026. Considerando as tabelas contribuintes (cnpj, situacao) e recolhimentos (cnpj, competencia, valor_icms), a instrução SQL ANSI padrão que atende ao requisito apresentado é: 

SELECT c.cnpj FROM contribuintes ?

(a)

WHERE c.situacao = 'ATIVO' AND NOT EXISTS (SELECT 1 FROM recolhimentos r WHERE r.cnpj = c.cnpj AND r.competencia <> DATE '2026-04-01');

(b)

LEFT OUTER JOIN recolhimentos r ON c.cnpj = r.cnpj WHERE c.situacao = 'ATIVO' AND r.competencia IS NULL;

(c)

INNER JOIN recolhimentos r ON c.cnpj = r.cnpj WHERE c.situacao = 'ATIVO' AND r.competencia = DATE '2026-04-01';

(d)

LEFT OUTER JOIN recolhimentos r ON c.cnpj = r.cnpj AND r.competencia = DATE '2026-04-01' WHERE c.situacao = 'ATIVO' AND r.cnpj IS NULL; 

(e)

LEFT OUTER JOIN recolhimentos r ON c.cnpj = r.cnpj WHERE c.situacao = 'ATIVO' AND r.competencia <> DATE '2026-04-01';

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Concurso: SEFAZ-CE

Concurso: SEFAZ-CE
Cargo: Conhecimentos Específicos
Ano: 2026

Ano:

2026

Banca:

FCC

Cargo:

Conhecimentos Específicos

Disciplina: Banco de Dados

FC882898

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Durante uma fiscalização eletrônica, auditores precisam identificar os CNPJs de contribuintes cujo faturamento anual de 2026, calculado pela soma de valor_nota das notas emitidas no período, ultrapassa R$ 5.000.000,00. Considere a tabela notas fiscais (cnpj, data emissao, valor_nota) em que data emissao é compatível com literais do tipo DATE. A consulta SQL em conformidade com o padrão SQL ANSI que atende ao requisito é:

(a)

SELECT cnpj, COUNT(valor nota) FROM notas fiscais WHERE data emissao >= DATE '2026-01-01 AND data emissao < DATE '2027-01-01' GROUP BY cnpj HAVING COUNT (valor_nota) > 5000000;

(b)

SELECT DISTINCT cnpj FROM notas fiscais WHERE data emissao >= DATE '2026-01-01' AND data emissao < DATE '2027-01-01' AND valor nota > 5000000; 

(c)

SELECT cnpj FROM notas fiscais WHERE data emissao >= DATE '2026-01-01' AND data emissao < DATE '2027-01-01' GROUP BY cnpj HAVING SUM(valor_nota) > 5000000;

(d)

SELECT cnpj, SUM(valor nota) FROM notas fiscais WHERE data emissao >= DATE '2026-01-01' AND data emissao < DATE '2027-01-01' AND valor_nota > 5000000 GROUP BY cnpj;

(e)

SELECT cnpj FROM notas fiscais WHERE data emissao >= DATE '2026-01-01' AND data emissao < DATE '2027-01-01' GROUP BY cnpj, data emissao HAVING SUM(valor_nota) > 5000000;

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Concurso: CRQ - 5ª REGIÃO (RS)

Concurso: CRQ - 5ª REGIÃO (RS)
Cargo: Advogado
Ano: 2026

Ano:

2026

Banca:

Quadrix

Cargo:

Advogado

Disciplina: Banco de Dados

FC880703

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O setor de tecnologia do CRQ?V mantinha um banco de dados relacional contendo informações dos profissionais registrados. Entre as tabelas existentes, destacava?se a tabela PROFISSIONAL, com os campos: id_profissional; nome; categoria; cidade; e situacao_registro. Durante uma auditoria cadastral, foi solicitado um relatório contendo os nomes dos profissionais que possuem registro com situação ‘ATIVO’, ordenados alfabeticamente pelo nome.
Considerando essa situação hipotética, assinale a opção que apresenta uma instrução SQL adequada para atender à solicitação descrita.

(a)

SELECT nome

FROM profissional

WHERE situacao_registro = ‘ATIVO’

ORDER BY nome;

(b)

SELECT nome

FROM profissional

GROUP BY nome

HAVING situacao_registro = ‘ATIVO’;

(c)

SELECT nome

FROM profissional

SORT BY nome

WHERE situacao_registro = ‘ATIVO’;

(d)

SELECT nome

FROM profissional

ORDER nome

FILTER situacao_registro = ‘ATIVO’;

(e)

SHOW nome

FROM profissional

WHERE situacao_registro = ‘ATIVO’

ORDER BY nome;

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Concurso: NAV Brasil

Concurso: NAV Brasil
Cargo: Assistente Social
Ano: 2026

Ano:

2026

Banca:

FGV

Cargo:

Assistente Social

Disciplina: Banco de Dados

FC880444

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O administrador de banco de dados do Centro de Controle de Área (ACC) precisa remover permanentemente do banco de dados relacional de homologação uma tabela inteira chamada Logs_antigos_2020, incluindo toda a sua estrutura de colunas, índices e dados armazenados.
A linguagem SQL é dividida em subgrupos como DDL para manipulação de estruturas e para manipulação de dados operacionais.
O comando DDL padrão utilizado para eliminar de forma definitiva a estrutura e os dados da tabela citada é:

(a)

DELETE TABLE Logs_Antigos_2020;

(b)

REMOVE FROM TABLE Logs_Antigos_2020;

(c)

DROP TABLE Logs_Antigos_2020;

(d)

TRUNCATE ROW Logs_Antigos_2020;

(e)

ALTER TABLE Logs_Antigos_2020 DROP ALL;

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