¿Que función en MYSQL se utiliza para devolver el valor de una expresión numérica redondeada al entero más cercano? FLOOR() ROUND() CEIL().
¿Que función en MySQL se utiliza para calcular el valor absoluto de un número? FLOOR() CEIL() ABS().
¿Que función en MySQL se utiliza para concatenar dos o más cadenas de caracteres?
UNION() JOIN() CONCAT().
¿Que función en MySQL se utiliza para convertir una cadena de caracteres en mayúsculas? UPPER() LOWER() PROPER().
¿Que función en MySQL se utiliza para devolver una cadena de caracteres con los caracteres en orden inverso? REVERSE() INVERSE() FLIP().
¿Qué función en MySQL se utiliza para devolver la longitud de una cadena de caracteres? LENGTH() MAX_LEGTH() LEN().
¿Qué función en MySQL se utiliza para devolver el valor mínimo de una lista de valores? MIN() AVG() MAX().
¿Qué función en MySQL se utiliza par devolver el valor de una fecha y hora en formato legible? FORMAT_DATE() DATE_FORMAT() TO_CHAR().
¿Que función en MySQL se utiliza para devolver el valor de una fecha en formato ISO-8601? ISO_DATE() FORMAT_DATE() DATE_FORMAT().
¿Qué función en MySQL se utiliza para devolver el valor máximo de una lista de valores? AVG() MAX MIN().
Significa que una transacción debe considerarse como un conjunto indivisible de operaciones. Coherencia Aislamiento Atomicidad Durabilidad o permanencia.
Significa que cada transacción debe parecer que se ejecuta de forma independiente, incluso si hay muchas transacciones ejecutándose al mismo tiempo. Atomicidad Coherencia Aislamiento Durabilidad o permanencia.
Garantiza que las transacciones se ejecuten de manera consistente/coherente. Coherencia Atomicidad Aislamiento Durabilidad o permanencia.
Se refiere al hecho, de que los cambios realizados en la base de datos por una transacción comprometida deben de ser permanentes y persistir en la base de datos, incluso en caso de fallas o interrupciones. Atomicidad Coherencia Aislamiento Durabilidad o permanencia.
El control de concurrencia es necesario en entornos de bases de datos multiusuario para garantizar que las transacciones se ejecuten de manera consistente y aislada, evitando conflictos e inconsistencias que pueden surgir de la ejecución concurrente. Verdadero Falso.
Se produce cuando una transacción lee datos que han sido modificados por otra transacción que aún no se ha confirmado o revertido. Lecturas sucias Lecturas no repetibles Lecturas fantasma Actualización perdida.
Se produce cuando una transacción lee los mismos datos varias veces y encuentra que los datos han cambiado entre lecturas debido a una modificación realizada por otra transacción. Lecturas sucias Lecturas no repetibles Lecturas fantasma Actualización perdida.
Se produce cuando una transacción realiza una consulta y obtiene un conjunto de resultados, pero cuando vuelve a realizar la misma consulta, obtiene un conjunto diferente de resultados debido a la inserción o eliminación de registros por otra transacción. Lecturas sucias Lecturas no repetibles Lecturas fantasma Actualización perdida.
Se produce cuando dos o más transacciones intentan actualizar los mismos datos simultáneamente y una de ellas sobrescribe la actualización de la otra sin ser consciente de ello. Esto puede llevar a que se pierda una actualización y los datos no reflejen los cambios deseados. Lecturas sucias Lecturas no repetibles Lecturas fantasma Actualización perdida.
En Hbase. Crea una nueva tabla y especifica una o varias familias de columnas asociadas a la tabla create put get scan.
En Hbase. Inserta nuevos datos o nuevas versiones de datos existentes create put get scan.
En Hbase. Recupera los datos asociados a una única fila. create put get scan.
En Hbase. Recupera todas las filas create put get scan.
Almacena documentos en JSON binario (BSON) MongoDB HBase Neo4j Casandra.
Sistemas NOSQL basados en grafos OrientDB Neo4J y GraphBase MongoDB y CouchDB Cassandra.
Almacenamiento basado en columnas o en columnas anchas Big table DynamoDB OrientDB Neo4J y GraphBase.
Almacén de datos clave-valor DynamoDB MongoDB y CouchDB Neo4J y GraphBase OrientDB.
Combina varios conceptos Big table DynamoDB OrientDB Cassandra.
Utiliza conceptos tanto de los almacenes de valores clave como de los sistemas basados en columnas. OrientDB MongoDB y CouchDB Cassandra DynamoDB.
Los sistemas NOSQL se centran en el almacenamiento de "big data" Verdadero falso.
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