Existem diversos tipos de atributos que podem ser utilizados na modelagem relacional. Os atributos que divididos em subpartes menores, que representam atributos mais básicos com significados independentes e que podem formar uma hierarquia são conhecidos como atributos
- A)mutivalorados.
Errada: atributo multivalorado é o que pode assumir vários valores para uma mesma entidade, e não o que se divide em partes.
- B)compostos.
Certa: atributo composto é aquele que pode ser decomposto em subpartes menores, cada uma com significado próprio.
- C)complexos.
Errada: "complexos" não é a classificação padrão usada na modelagem relacional para esse conceito.
- D)superiores.
Errada: "superiores" não é uma categoria reconhecida de atributo na modelagem de dados.
- E)deriváveis.
Errada: atributo derivável é o que pode ser calculado a partir de outros atributos, e não o que se subdivide em partes.
Gabarito: B
Na modelagem de dados, os atributos podem ter naturezas bem diferentes. Alguns são simples, como "idade" ou "salário", mas outros carregam várias informações dentro de si, como "endereço", que pode ser dividido em rua, número, bairro, cidade e CEP. Quando um atributo pode ser decomposto em partes menores, e cada parte tem significado próprio, estamos diante de um atributo composto. Esse é o ponto central da questão: o enunciado descreve algo que se divide em subpartes com sentido independente e que ainda pode formar uma hierarquia. Isso é a cara de atributo composto, muito cobrado em modelagem entidade-relacionamento e em visões clássicas da teoria de Bancos de Dados. É bom não confundir com atributo multivalorado, que é aquele que pode ter vários valores ao mesmo tempo, como "telefones" de uma pessoa. Também não é atributo derivável, que é calculado a partir de outros, como idade derivada da data de nascimento. Aqui o foco não é quantidade de valores nem cálculo, mas decomposição em partes. Então, o gabarito B está correto porque o enunciado descreve exatamente um atributo formado por componentes menores e semanticamente independentes. Em doutrina de modelagem de dados, isso é o conceito clássico de atributo composto.