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Banco de Dados
Aprovado Ai
2026
Otimização de Consultas e Indexação

Banco de Dados · Aprovado.ai 2026

Considerando a otimização de consultas em bancos de dados relacionais e a importância do índice para o desempenho, analise a seguinte situação: Uma tabela 'Produto' possui milhões de registros e frequentes consultas utilizam a cláusula WHERE para filtrar dados pelo atributo 'data_lancamento', que é do tipo DATE. Qual das seguintes opções representa a estratégia de indexação mais eficaz para otimizar essas consultas, assumindo que as buscas por intervalos de datas são comuns?

  1. A)Criar um índice B-tree não agrupado (non-clustered) no atributo 'data_lancamento'.
    gabarito
  2. B)Definir o atributo 'data_lancamento' como a chave primária da tabela, tornando-o automaticamente um índice agrupado (clustered).
  3. C)Criar um índice bitmap no atributo 'data_lancamento', para otimizar as buscas por valores distintos.
  4. D)Adicionar um índice de texto completo (full-text index) no atributo 'data_lancamento' para buscas por padrões.
  5. E)Remover todos os índices da tabela 'Produto', pois a performance de leitura será naturalmente otimizada pela análise sequencial completa.

Resposta correta: alternativa A

Criar um índice B-tree não agrupado (non-clustered) no atributo 'data_lancamento'.

Ver comentário resumido

Um índice B-tree não agrupado no atributo 'data_lancamento' é ideal para buscas por intervalo (range searches) e filtragem por valores específicos, comuns em atributos do tipo DATE. Ele oferece boa performance para consultas WHERE sem alterar a ordenação física dos dados, sendo m…

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