Questão FC369689
No contexto de otimização de desempenho de consultas em bancos de dados, algumas métricas ajudam a entender melhor o comportamento das consultas e a realizar ajustes necessários pa
Otimização (Tuning) em Banco de Dados
FGV · 2025
No contexto de otimização de desempenho de consultas em bancos de dados, algumas métricas ajudam a entender melhor o comportamento das consultas e a realizar ajustes necessários para melhorar o desempenho do banco de dados.
Avalie se as seguintes métricas de desempenho devem ser acompanhadas:
I. Duração da execução da consulta: essa métrica mede quanto tempo uma consulta leva para ser concluída, permitindo identificar consultas que podem precisar de otimização.
II. Tempo de carregamento de dados versus tempo de processamento: comparar o tempo gasto para carregar os dados com o tempo gasto em processamento ajuda a identificar gargalos na pipeline de dados.
III. Contagem de consultas concorrentes: é vital monitorar o número de conexões simultâneas para evitar a sobrecarga do banco de dados, o que pode afetar a performance dos usuários.
IV. Utilização de recursos: mede a utilização de recursos como memória, CPU, I/O e rede para identificar padrões que podem indicar problemas ou oportunidades de otimização.
As métricas de desempenho que devem de fato ser acompanhadas são
- II, III e IV, apenas.
- I e IV, apenas.
- III e IV, apenas.
- I, III e IV, apenas.
- I, II, III e IV.
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Gabarito
Errado
Comentário do professor
Alternativa correta: I, II, III e IV — todas devem ser monitoradas para otimização de consultas.
I — Duração da execução da consulta: medir o tempo de resposta identifica consultas lentas. Essa métrica orienta ações como reescrita de consultas, criação de índices ou ajustes de plano de execução para reduzir latência.
II — Tempo de carregamento vs tempo de processamento: comparar ambos revela se o gargalo é de I/O/rede (leitura/carregamento) ou de CPU/algoritmo (processamento). Isso direciona otimizações de armazenamento, cache ou lógica da consulta.
III — Contagem de consultas concorrentes: monitorar conexões simultâneas previne sobrecarga, contenção de locks e deadlocks; auxilia em políticas de pooling, particionamento e escalabilidade.
IV — Utilização de recursos: acompanhar CPU, memória, I/O e rede permite correlacionar consumo com comportamento das consultas e planejar melhorias de hardware ou tuning do SGBD.
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