DP-203 試験問題 46
Azure Synapse Analytics に、FactOnlineSales という名前のテーブルを含むエンタープライズ データ ウェアハウスがあります。この表には、2009 年の初めから 2012 年末までのデータが含まれています。
テーブル パーティションを使用して、FactOnlineSales に対するクエリのパフォーマンスを向上させる必要があります。ソリューションは次の要件を満たす必要があります。
注文日に基づいて 4 つのパーティションを作成します。
各パーティションに、特定の暦年中に行われたすべての注文が含まれていることを確認します。
T-SQL コマンドはどのように完了すればよいでしょうか? 回答するには、回答領域で適切なオプションを選択してください。
注: 正しく選択するたびに 1 ポイントの価値があります。
テーブル パーティションを使用して、FactOnlineSales に対するクエリのパフォーマンスを向上させる必要があります。ソリューションは次の要件を満たす必要があります。
注文日に基づいて 4 つのパーティションを作成します。
各パーティションに、特定の暦年中に行われたすべての注文が含まれていることを確認します。
T-SQL コマンドはどのように完了すればよいでしょうか? 回答するには、回答領域で適切なオプションを選択してください。
注: 正しく選択するたびに 1 ポイントの価値があります。
DP-203 試験問題 47
ゲーム データを取得するための Azure Stream Analytics ジョブを構築しています。
ジョブが各ゲームの 5 分間の時間間隔ごとに最高スコアのレコードを返すようにする必要があります。
Stream Analytics クエリをどのように完了する必要がありますか? 回答するには、回答領域で適切なオプションを選択してください。
注: 正しく選択するたびに 1 ポイントの価値があります。
ジョブが各ゲームの 5 分間の時間間隔ごとに最高スコアのレコードを返すようにする必要があります。
Stream Analytics クエリをどのように完了する必要がありますか? 回答するには、回答領域で適切なオプションを選択してください。
注: 正しく選択するたびに 1 ポイントの価値があります。
DP-203 試験問題 48
Azure Synapse Analytics 専用 SQL プールでデータ ウェアハウスのディメンションを作成しています。
次の例に示す Transact-SQL ステートメントを使用してテーブルを作成します。
ドロップダウン メニューを使用して、図に示されている情報に基づいて各ステートメントを完成させる回答の選択肢を選択します。
注: 正しく選択するたびに 1 ポイントの価値があります。
次の例に示す Transact-SQL ステートメントを使用してテーブルを作成します。
ドロップダウン メニューを使用して、図に示されている情報に基づいて各ステートメントを完成させる回答の選択肢を選択します。
注: 正しく選択するたびに 1 ポイントの価値があります。
DP-203 試験問題 49
Twitter フィード データが専用の SQL プールで分析できることを確認する必要があります。ソリューションは顧客感情分析の要件を満たしている必要があります。
どの 3 つの Transaction-SQL DDL コマンドを順番に実行する必要がありますか? 答えるには、コマンドのリストから適切なコマンドを回答領域に移動し、正しい順序で並べます。
注: 回答の選択肢は複数の順序で正解です。選択した正しい注文に対してクレジットを受け取ります。
どの 3 つの Transaction-SQL DDL コマンドを順番に実行する必要がありますか? 答えるには、コマンドのリストから適切なコマンドを回答領域に移動し、正しい順序で並べます。
注: 回答の選択肢は複数の順序で正解です。選択した正しい注文に対してクレジットを受け取ります。
DP-203 試験問題 50
16 個のパーティションを持つ、retailhub という名前の Azure イベント ハブがあります。トランザクションはretailhubに投稿されます。
各トランザクションには、トランザクション ID、個々の品目、および支払いの詳細が含まれます。トランザクション ID はパーティション キーとして使用されます。
あなたは、小売店での不正の可能性のある取引を特定するための Azure Stream Analytics ジョブを設計しています。このジョブは、retailhub を入力として使用します。このジョブは、トランザクション ID、個々の品目、支払詳細、不正スコア、および不正インジケータを出力します。
出力を、fraudhub という名前の Azure イベント ハブに送信する予定です。
不正検出ソリューションが拡張性が高く、トランザクションをできるだけ早く処理することを確認する必要があります。
Stream Analytics ジョブの出力をどのように構成すればよいでしょうか? 回答するには、回答領域で適切なオプションを選択してください。
注: 正しく選択するたびに 1 ポイントの価値があります。
各トランザクションには、トランザクション ID、個々の品目、および支払いの詳細が含まれます。トランザクション ID はパーティション キーとして使用されます。
あなたは、小売店での不正の可能性のある取引を特定するための Azure Stream Analytics ジョブを設計しています。このジョブは、retailhub を入力として使用します。このジョブは、トランザクション ID、個々の品目、支払詳細、不正スコア、および不正インジケータを出力します。
出力を、fraudhub という名前の Azure イベント ハブに送信する予定です。
不正検出ソリューションが拡張性が高く、トランザクションをできるだけ早く処理することを確認する必要があります。
Stream Analytics ジョブの出力をどのように構成すればよいでしょうか? 回答するには、回答領域で適切なオプションを選択してください。
注: 正しく選択するたびに 1 ポイントの価値があります。
