Bancos de dados Big Data podem armazenar petabytes de informações heterogêneas e são caracterizados por:
- A)garantirem as operações ACID para controlarem as múltiplas transações concorrentes em tempo real;
Errada, porque ACID é uma característica típica de bancos relacionais tradicionais, não o traço definidor de bancos Big Data.
- B)permitirem o armazenamento mono-model para evitar que grandes volumes de dados sejam corrompidos ao serem transferidos pela rede;
Errada, porque armazenamento monomodel vai na direção oposta da heterogeneidade e flexibilidade esperadas em Big Data.
- C)possuírem esquemas não rígidos no qual os dados podem ser armazenados para o esquema ser definido posteriormente e dinamicamente;
Certa, pois Big Data costuma adotar esquema flexível, permitindo armazenar primeiro e estruturar depois conforme a necessidade de análise.
- D)utilizarem linguagem de consulta estruturada para recuperar e processar seus dados com múltiplas consultas concorrentes em grandes volumes de dados;
Errada, porque o uso de SQL e consultas concorrentes não define Big Data e não é sua característica principal.
- E)armazenarem dados estruturados em tabelas indexadas com esquemas que precisam ser definidos a priori para melhorar o desempenho das consultas complexas.
Errada, porque tabela indexada com esquema pré-definido descreve o modelo relacional clássico, não o cenário típico de Big Data.
Gabarito: C
Big Data é o ambiente em que o dado chega em volume, velocidade e variedade tão grandes que o modelo tradicional de banco relacional começa a ficar apertado. Nessa lógica, o sistema precisa ser mais flexível para lidar com fontes muito diferentes, como textos, imagens, logs, vídeos e dados semiestruturados, sem exigir que tudo nasça encaixado em uma tabela bonitinha desde o começo. Por isso, uma característica central dos bancos de dados voltados a Big Data é o esquema flexível, também chamado de schema-on-read ou esquema definido depois. Em vez de obrigar você a desenhar toda a estrutura antes de armazenar, o dado pode ser guardado primeiro e interpretado conforme a necessidade de uso. Isso combina bem com cenários em que os dados mudam rápido e chegam de muitos formatos. O gabarito é a alternativa C porque ela descreve exatamente essa ideia: esquema não rígido, com definição posterior e dinâmica. Em Big Data, a prioridade costuma ser capturar e explorar grandes volumes de dados heterogêneos com agilidade, e não engessar tudo em estrutura fixa desde a entrada. As demais alternativas tentam puxar o assunto para o mundo relacional clássico. ACID, SQL tradicional e tabelas com esquema previamente definido são marcas de bancos mais convencionais, enquanto Big Data normalmente trabalha com maior flexibilidade e escalabilidade. Em termos práticos, é o tipo de tema em que a banca gosta de misturar o banco tradicional com o universo NoSQL e de processamento distribuído para ver se você escorrega.