Explanation:
ボックス 1: sys.resource_stats
sys.resource_stats は、Azure SQL データベースの CPU 使用率とストレージ データを返します。database_name 列と start_time 列があります。
ボックス2: 日付追加
次の例では、過去 1 週間のコンピューティング使用率が平均で 80% 以上であるすべてのデータベースを返します。
@s datetime を宣言します。
DECLARE @e 日時;
@s を DateAdd(d,-7,GetUTCDate()) に設定します。
@e = GETUTCDATE() を設定します。
SELECT database_name, AVG(avg_cpu_percent) AS Average_Compute_Utilization FROM sys.resource_stats WHERE start_time BETWEEN @s AND @e GROUP BY database_name HAVING AVG(avg_cpu_percent) >= 80 不正解:
sys.dm_exec_requests:
sys.dm_exec_requests は、SQL Server で実行されている各要求に関する情報を返します。database_name という名前の列はありません。
sys.dm_db_resource_stats:
sys.dm_db_resource_stats には start_time 列がありません。
注: sys.dm_db_resource_stats は、Azure SQL Database データベースの CPU、I/O、およびメモリの消費量を返します。データベースにアクティビティがない場合でも、15 秒ごとに 1 行が存在します。履歴データは、約 1 時間保持されます。
Sys.dm_user_db_resource_governance は、現在のデータベースまたはエラスティック プールのリソース ガバナンス メカニズムによって使用される実際の構成と容量設定を返します。start_time 列はありません。
参照：
https://docs.microsoft.com/en-us/sql/relational-databases/system-catalog-views/sys-resource-stats-azure-sql- database クエリ パフォーマンスの最適化テストレット 1 これはケース スタディです。ケース スタディは個別に時間制限がありません。各ケースを完了するのに必要なだけの試験時間を使用できます。ただし、この試験には追加のケース スタディとセクションが含まれる場合があります。与えられた時間内にこの試験に含まれるすべての質問を完了できるように、時間を管理する必要があります。
ケース スタディに含まれる質問に答えるには、ケース スタディで提供される情報を参照する必要があります。ケース スタディには、ケース スタディで説明されているシナリオに関する詳細情報を提供する展示物やその他のリソースが含まれている場合があります。各質問は、このケース スタディ内の他の質問とは独立しています。
このケース スタディの最後に、確認画面が表示されます。この画面では、試験の次のセクションに進む前に回答を確認し、変更を加えることができます。新しいセクションを開始した後は、このセクションに戻ることはできません。
ケーススタディを始めるには
このケース スタディの最初の質問を表示するには、[次へ] ボタンをクリックします。質問に答える前に、左側のペインのボタンを使用してケース スタディの内容を調べてください。これらのボタンをクリックすると、ビジネス要件、既存の環境、問題の説明などの情報が表示されます。ケース スタディに [すべての情報] タブがある場合、表示される情報は後続のタブに表示される情報と同じであることに注意してください。質問に回答する準備ができたら、[質問] ボタンをクリックして質問に戻ります。
既存の環境
ネットワーク環境
製造データセンターと研究データセンターは、VPN を使用してプライマリ データセンターに接続します。
プライマリ データセンターには、Microsoft ピアリングとプライベート ピアリングの両方を使用する ExpressRoute 接続があります。
プライベート ピアリングは、HubVNet という名前の Azure 仮想ネットワークに接続します。
アイデンティティ環境
Litware には、litwareinc.com というドメインを使用するハイブリッド Azure Active Directory (Azure AD) デプロイメントがあります。
すべての Azure サブスクリプションは、litwareinc.com Azure AD テナントに関連付けられています。
データベース環境
営業部門には次のようなデータベース ワークロードがあります。
* オンプレミスの SERVER1 は、Microsoft SQL Server 2012 のインスタンスと 2 つの 1 TB データベースをホストします。
* SalesSrv01A という名前の論理サーバーには、SalesSQLDb1 という名前の地理的にレプリケートされた Azure SQL データベースが含まれています。
SalesSQLDb1 は、SalesSQLDb1Pool という名前のエラスティック プール内にあります。SalesSQLDb1 は、データベース ファイアウォール ルールと包含データベース ユーザーを使用します。
* SalesSQLDb1App1 というアプリケーションは SalesSQLDb1 を使用します。
製造オフィスには、SERVER2 と SERVER3 という名前の 2 つのオンプレミス SQL Server 2016 サーバーがあります。これらのサーバーは、同じ Always On 可用性グループ内のノードです。可用性グループには、ManufacturingSQLDb1 という名前のデータベースが含まれています。データベース管理者は、HubVnet に VM1 と VM2 という名前の 2 つの Azure 仮想マシンを所有しており、これらは Windows Server 2019 を実行し、すべての Azure データベースの管理に使用されます。
ライセンス契約
Litware は、ソフトウェア アシュアランスによるライセンス モビリティを備えた Microsoft ボリューム ライセンスの顧客です。
現在の問題
SalesSQLDb1 では、古い統計と頻繁なクエリのブロックが原因でパフォーマンスの問題が発生している可能性があります。
要件
計画された変更
Litware は以下の変更を実施する予定です。
* さまざまな使用パターンを持つ、時間に敏感な製造アプリで使用される 30 個の新しいデータベースを Azure に実装します。各データベースは約 20 GB になります。
* ResearchSrv01 という名前の論理サーバー上に ResearchDB1 という名前の新しい Azure SQL データベースを作成します。
ResearchDB1 には、個人を特定できる情報 (PII) データが含まれます。
* 研究部門が ResearchDB1 にデータを入力したりアクセスしたりするために使用する ResearchApp1 という名前のアプリを開発します。
* ManufacturingSQLDb1 を Azure 仮想マシン プラットフォームに移行します。
* SERVER1 データベースを Azure SQL Database プラットフォームに移行します。
技術要件
Litware では、次の技術要件を特定しています。
* メンテナンスタスクは自動化する必要があります。
* 30 個の新しいデータベースは自動的に拡張される必要があります。
* オンプレミス インフラストラクチャの使用を最小限に抑える必要があります。
* Azure SQL Database の展開には、Azure ハイブリッド使用特典を活用する必要があります。
* CPU とストレージの使用状況および制限に関連するすべての SQL Server および Azure SQL Database メトリックは、Azure の組み込み機能を使用して分析する必要があります。
セキュリティとコンプライアンスの要件
Litware では、次のセキュリティとコンプライアンスの要件を特定しています。
* 暗号化キーを Azure Key Vault に保存します。
* PII データのバックアップを 2 か月間保持します。
* 保存中、転送中、使用中の PII データを暗号化します。
* 可能な限り、最小権限の原則を適用します。
* Active Directory 資格情報を使用してデータベース ユーザーを認証します。
* データベース レベルのファイアウォール ルールを使用して Azure SQL Database インスタンスを保護します。
* パブリック エンドポイントに依存せずに、Azure でホストされているすべてのデータベースに VM1 および VM2 からアクセスできることを確認します。
ビジネス要件
Litware では、次のビジネス要件を特定しています。
* すべての Azure デプロイメントで 99.99% の可用性の SLA を満たします。
* SERVER1 データベースの移行中のダウンタイムを最小限に抑えます。
* ワークロードを Azure に移行するときは、Azure ハイブリッド使用特典を使用します。
* すべての要件が満たされたら、可能な限りコストを最小限に抑えます。

参照：
https://docs.microsoft.com/en-us/sql/relational-databases/security/contained-database-users-making-your-database-portable?view=sql-server-ver15

アラートに応答して通知を送信するには、まず SQL Server エージェントがメールを送信するように構成する必要があります。
SQL Server Management Studio を使用して、データベース メールを使用するように SQL Server エージェントを構成するには、次の手順を実行します。
1. オブジェクト エクスプローラーで、SQL Server インスタンスを展開します。
2. SQL Server エージェントを右クリックし、[プロパティ] をクリックします。
3. 「アラートシステム」をクリックします。
4. メールプロファイルを有効にするを選択します。
5. メール システム リストで、データベース メールを選択します。
6. メール プロファイル リストで、データベース メールのメール プロファイルを選択します。
7. SQL Server エージェントを再起動します。
注: 前提条件は次のとおりです:
* データベースメールを有効にします。
* SQL Server エージェント サービス アカウントが使用するデータベース メール アカウントを作成します。
* 使用する SQL Server エージェント サービス アカウントのデータベース メール プロファイルを作成し、ユーザーを msdb データベースの DatabaseMailUserRole に追加します。
* プロファイルを msdb データベースの既定のプロファイルとして設定します。
参照：
https://docs.microsoft.com/en-us/sql/relational-databases/database-mail/configure-sql-server-agent-mail-to- use-database-mail 高可用性および災害復旧 (HADR) 環境の計画と実装 テストレット 1 これはケース スタディです。ケース スタディは個別に時間制限がありません。各ケースを完了するのに必要なだけの試験時間を使用できます。ただし、この試験には追加のケース スタディとセクションが含まれる場合があります。与えられた時間内にこの試験に含まれるすべての質問を完了できるように、時間を管理する必要があります。
ケース スタディに含まれる質問に答えるには、ケース スタディで提供される情報を参照する必要があります。ケース スタディには、ケース スタディで説明されているシナリオに関する詳細情報を提供する展示物やその他のリソースが含まれている場合があります。各質問は、このケース スタディ内の他の質問とは独立しています。
このケース スタディの最後に、確認画面が表示されます。この画面では、試験の次のセクションに進む前に回答を確認し、変更を加えることができます。新しいセクションを開始した後は、このセクションに戻ることはできません。
ケーススタディを始めるには
このケース スタディの最初の質問を表示するには、[次へ] ボタンをクリックします。質問に答える前に、左側のペインのボタンを使用してケース スタディの内容を調べてください。これらのボタンをクリックすると、ビジネス要件、既存の環境、問題の説明などの情報が表示されます。ケース スタディに [すべての情報] タブがある場合、表示される情報は後続のタブに表示される情報と同じであることに注意してください。質問に回答する準備ができたら、[質問] ボタンをクリックして質問に戻ります。
既存の環境
ネットワーク環境
製造データセンターと研究データセンターは、VPN を使用してプライマリ データセンターに接続します。
プライマリ データセンターには、Microsoft ピアリングとプライベート ピアリングの両方を使用する ExpressRoute 接続があります。
プライベート ピアリングは、HubVNet という名前の Azure 仮想ネットワークに接続します。
アイデンティティ環境
Litware には、litwareinc.com というドメインを使用するハイブリッド Azure Active Directory (Azure AD) デプロイメントがあります。
すべての Azure サブスクリプションは、litwareinc.com Azure AD テナントに関連付けられています。
データベース環境
営業部門には次のようなデータベース ワークロードがあります。
* オンプレミスの SERVER1 は、Microsoft SQL Server 2012 のインスタンスと 2 つの 1 TB データベースをホストします。
* SalesSrv01A という名前の論理サーバーには、SalesSQLDb1 という名前の地理的にレプリケートされた Azure SQL データベースが含まれています。
SalesSQLDb1 は、SalesSQLDb1Pool という名前のエラスティック プール内にあります。SalesSQLDb1 は、データベース ファイアウォール ルールと包含データベース ユーザーを使用します。
* SalesSQLDb1App1 というアプリケーションは SalesSQLDb1 を使用します。
製造オフィスには、SERVER2 と SERVER3 という名前の 2 つのオンプレミス SQL Server 2016 サーバーがあります。これらのサーバーは、同じ Always On 可用性グループ内のノードです。可用性グループには、ManufacturingSQLDb1 という名前のデータベースが含まれています。データベース管理者は、HubVnet に VM1 と VM2 という名前の 2 つの Azure 仮想マシンを所有しており、これらは Windows Server 2019 を実行し、すべての Azure データベースの管理に使用されます。
ライセンス契約
Litware は、ソフトウェア アシュアランスによるライセンス モビリティを備えた Microsoft ボリューム ライセンスの顧客です。
現在の問題
SalesSQLDb1 では、古い統計と頻繁なクエリのブロックが原因でパフォーマンスの問題が発生している可能性があります。
要件
計画された変更
Litware は以下の変更を実施する予定です。
* さまざまな使用パターンを持つ、時間に敏感な製造アプリで使用される 30 個の新しいデータベースを Azure に実装します。各データベースは約 20 GB になります。
* ResearchSrv01 という名前の論理サーバー上に ResearchDB1 という名前の新しい Azure SQL データベースを作成します。
ResearchDB1 には、個人を特定できる情報 (PII) データが含まれます。
* 研究部門が ResearchDB1 にデータを入力したりアクセスしたりするために使用する ResearchApp1 という名前のアプリを開発します。
* ManufacturingSQLDb1 を Azure 仮想マシン プラットフォームに移行します。
* SERVER1 データベースを Azure SQL Database プラットフォームに移行します。
技術要件
Litware では、次の技術要件を特定しています。
* メンテナンスタスクは自動化する必要があります。
* 30 個の新しいデータベースは自動的に拡張される必要があります。
* オンプレミス インフラストラクチャの使用を最小限に抑える必要があります。
* Azure SQL Database の展開には、Azure ハイブリッド使用特典を活用する必要があります。
* CPU とストレージの使用状況および制限に関連するすべての SQL Server および Azure SQL Database メトリックは、Azure の組み込み機能を使用して分析する必要があります。
セキュリティとコンプライアンスの要件
Litware では、次のセキュリティとコンプライアンスの要件を特定しています。
* 暗号化キーを Azure Key Vault に保存します。
* PII データのバックアップを 2 か月間保持します。
* 保存中、転送中、使用中の PII データを暗号化します。
* 可能な限り、最小権限の原則を適用します。
* Active Directory 資格情報を使用してデータベース ユーザーを認証します。
* データベース レベルのファイアウォール ルールを使用して Azure SQL Database インスタンスを保護します。
* パブリック エンドポイントに依存せずに、Azure でホストされているすべてのデータベースに VM1 および VM2 からアクセスできることを確認します。
ビジネス要件
Litware では、次のビジネス要件を特定しています。
* すべての Azure デプロイメントで 99.99% の可用性の SLA を満たします。
* SERVER1 データベースの移行中のダウンタイムを最小限に抑えます。
* ワークロードを Azure に移行するときは、Azure ハイブリッド使用特典を使用します。
* すべての要件が満たされたら、可能な限りコストを最小限に抑えます。
高可用性および災害復旧 (HADR) 環境の計画と実装 質問セット 2

この機能 (Rowstore のバッチ モード) により、バッチ モードが有効になっているすべての演算子が SQL Server でバッチ モードとして動作できるようになります。
これは何を意味するのでしょうか。クエリ操作でデータをより高速かつ効率的に処理し、列ストアの高速化を実現できることを意味します。行ごとに読み取る (行ストア モード) 代わりに、チャンク単位で、つまり一度に 900 行のバッチ単位で読み取ることができます。これによりパフォーマンスへの影響は大きく、CPU をより効率的に使用できます。
https://sqlespresso.com/2020/06/16/what-is-batch-mode-on-rowstore-in-sql-server/

説明
テキスト、表の説明は自動的に生成されます

ボックス1: 涼しい保管場所へ移動
クール アクセス層は、ホット ストレージに比べてストレージ コストが低く、アクセス コストが高くなります。この層は、クール層に少なくとも 30 日間保持されるデータを対象としています。クール アクセス層の使用シナリオの例は次のとおりです。
短期的なバックアップと災害復旧
頻繁に使用されないが、アクセス時にすぐに使用可能になると予想される古いデータ。将来の処理のためにさらに多くのデータが収集されている一方で、コスト効率よく保存する必要がある大規模なデータセット。注: ホット - 頻繁にアクセスされるデータの保存に最適化されています。
Cool - 頻繁にアクセスされず、少なくとも 30 日間保存されるデータの保存に最適化されています。
アーカイブ - めったにアクセスされず、数時間単位の柔軟なレイテンシ要件で少なくとも 180 日間保存されるデータを保存するように最適化されています。
ボックス2: アーカイブストレージに移動する
アーカイブ アクセス層の使用シナリオの例は次のとおりです。
長期バックアップ、セカンダリバックアップ、アーカイブデータセット
最終的に使用可能な形式に処理された後でも保存する必要がある元の（生の）データ 長期間保存する必要があり、ほとんどアクセスされないコンプライアンスおよびアーカイブデータ 参照:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/storage/blobs/storage-blob-storage-tiers