Banco de dados para concurso: modelo relacional, chaves, normalização, SQL, ACID e Big Data

Atualizado em 25 de setembro de 2026.

Banco de dados é tema central nos concursos para cargos de tecnologia da informação, como analistas de TI de tribunais, bancos, secretarias e estatais, e aparece também em provas de informática mais aprofundadas e em carreiras de controle e gestão que cobram análise de dados. As questões costumam tratar do modelo relacional, das chaves, da normalização e dos comandos SQL, além de conceitos modernos, como NoSQL e Big Data. Este guia resume os pontos mais cobrados. A visão geral de informática está no índice de Informática.

Conceitos básicos

Um banco de dados é uma coleção organizada de dados relacionados, armazenados de forma a permitir o acesso, a consulta e a atualização eficientes. O sistema gerenciador de banco de dados, o SGBD, é o software que controla o banco, cuidando do armazenamento, da segurança, da integridade e do acesso concorrente. São exemplos de SGBDs relacionais o PostgreSQL, o MySQL, o Oracle e o SQL Server. O dado é o registro bruto; a informação é o dado processado e com significado.

O modelo relacional

No modelo relacional, os dados são organizados em tabelas, também chamadas de relações, formadas por linhas, também chamadas de tuplas ou registros, e colunas, também chamadas de atributos ou campos. Cada tabela representa um tipo de entidade, como clientes ou pedidos.

• Chave primária: atributo ou conjunto de atributos que identifica de forma única cada linha da tabela; não pode ser nula nem repetida.
• Chave candidata: qualquer atributo que poderia ser escolhido como chave primária.
• Chave estrangeira: atributo que referencia a chave primária de outra tabela, criando o relacionamento entre elas e garantindo a integridade referencial: não se pode, por exemplo, registrar um pedido para um cliente inexistente.

Modelagem de dados

O projeto de um banco costuma passar por três níveis: o modelo conceitual, independente de tecnologia, geralmente representado pelo diagrama entidade-relacionamento, com entidades, atributos e relacionamentos; o modelo lógico, que traduz o conceitual para o modelo relacional, com tabelas e chaves; e o modelo físico, que define como os dados serão armazenados em um SGBD específico. A cardinalidade indica quantas ocorrências de uma entidade se relacionam com outra: um para um, um para muitos ou muitos para muitos. Os relacionamentos de muitos para muitos costumam ser resolvidos com uma tabela associativa.

Normalização

A normalização organiza as tabelas para reduzir a redundância e evitar anomalias de inserção, atualização e exclusão:

• Primeira forma normal: todos os atributos são atômicos, ou seja, não há grupos repetitivos nem atributos multivalorados em uma mesma célula.
• Segunda forma normal: está na primeira forma normal e todos os atributos não chave dependem da chave primária inteira, e não de apenas parte dela.
• Terceira forma normal: está na segunda forma normal e não há dependência transitiva, ou seja, atributos não chave não dependem de outros atributos não chave.

A linguagem SQL

Uma consulta típica tem a forma: SELECT nome, nota FROM candidatos WHERE nota >= 70 ORDER BY nota DESC;, que seleciona o nome e a nota dos candidatos com nota igual ou superior a 70, em ordem decrescente de nota. As cláusulas mais cobradas são WHERE, que filtra linhas; GROUP BY, que agrupa; HAVING, que filtra grupos; ORDER BY, que ordena; e JOIN, que combina tabelas, nas formas INNER, LEFT e RIGHT. As funções de agregação mais comuns são COUNT, SUM, AVG, MIN e MAX.

DELETE, TRUNCATE e DROP

O DELETE remove linhas de uma tabela, podendo usar WHERE para escolher quais, e pode ser desfeito por ROLLBACK em uma transação. O TRUNCATE remove todas as linhas de uma vez, mantendo a estrutura da tabela. O DROP remove a própria tabela, com a estrutura e os dados. A diferença entre os três é uma das mais cobradas.

Transações e propriedades ACID

Uma transação é um conjunto de operações tratado como uma unidade. As propriedades ACID garantem a confiabilidade: atomicidade, em que a transação é executada por inteiro ou não é executada; consistência, em que o banco passa de um estado válido para outro; isolamento, em que transações simultâneas não interferem umas nas outras; e durabilidade, em que os dados confirmados permanecem mesmo em caso de falha.

NoSQL, data warehouse e Big Data

• NoSQL: bancos não relacionais, projetados para grandes volumes e flexibilidade, nos modelos de documentos, chave-valor, colunar e grafos.
• OLTP e OLAP: sistemas transacionais, voltados ao registro das operações do dia a dia, e sistemas analíticos, voltados a consultas e análises.
• Data warehouse: repositório de dados integrados e históricos, usado para análises e inteligência de negócios, alimentado por processos de extração, transformação e carga.
• Big Data: conjuntos de dados caracterizados por volume, velocidade e variedade, aos quais se acrescentam, com frequência, veracidade e valor.
• Mineração de dados: descoberta de padrões em grandes bases, tema ligado ao guia de inteligência artificial.

Exemplo de junção

Para listar o nome de cada cliente com o número dos seus pedidos, combina-se a tabela de clientes com a de pedidos pela chave: SELECT c.nome, p.numero FROM clientes c INNER JOIN pedidos p ON p.cliente_id = c.id;. O INNER JOIN retorna apenas os clientes que têm pedidos; o LEFT JOIN retornaria todos os clientes, com os campos de pedido vazios para quem não tem pedidos.

Visões, índices, gatilhos e procedimentos

• Visão, ou view: tabela virtual, definida por uma consulta, que simplifica o acesso e pode restringir o que cada usuário vê.
• Índice: estrutura que acelera as consultas sobre determinadas colunas, com custo extra nas inserções e atualizações.
• Gatilho, ou trigger: código executado automaticamente quando ocorre um evento, como a inserção de uma linha.
• Procedimento armazenado, ou stored procedure: conjunto de comandos guardado no banco e executado quando chamado.

Segurança e proteção de dados

A segurança dos bancos de dados envolve o controle de acesso, com os comandos GRANT e REVOKE e perfis de usuários, a criptografia dos dados sensíveis, as cópias de segurança e o registro das operações para auditoria. Quando o banco armazena dados pessoais, aplicam-se as regras da Lei Geral de Proteção de Dados, como a necessidade de base legal para o tratamento e a adoção de medidas de segurança, tema do guia de LGPD.

Como estudar

Comece pelo modelo relacional, pelas chaves e pela normalização, que são a base conceitual, e depois pratique SQL escrevendo consultas simples, com WHERE, ORDER BY, GROUP BY e JOIN. Muitos concursos de TI trazem comandos para o candidato interpretar, por isso a prática faz diferença. Complete com os conceitos de NoSQL e Big Data, cada vez mais cobrados.

Para quem estuda para cargos de TI, os guias de lógica de programação, engenharia de software e governança de TI completam a base.

Exemplos de como cai

Afirmação: "A chave primária pode conter valores nulos." Errado. Deve ser única e não nula.

Afirmação: "O comando TRUNCATE remove todas as linhas da tabela, mas mantém a sua estrutura." Certo. O DROP é que remove a tabela.

Afirmação: "A cláusula HAVING filtra linhas antes do agrupamento." Errado. Quem filtra linhas é o WHERE; o HAVING filtra grupos.

Resumo para revisar antes da prova

SGBD controla o banco; tabelas com linhas e colunas; chave primária única e não nula e chave estrangeira com integridade referencial; modelos conceitual, lógico e físico, com cardinalidades; primeira, segunda e terceira formas normais; DDL, DML, DCL e comandos de transação; WHERE filtra linhas e HAVING filtra grupos; DELETE, TRUNCATE e DROP; propriedades ACID; NoSQL, OLTP e OLAP, data warehouse e os Vs do Big Data.

Equipe SOS Concursos

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