Azure Cosmos DB Core (SQL) API アカウントに、container1 という名前のコンテナーがあります。container1 コンテナーには 120 GB のデータがあります。
以下は、container1 内のドキュメントのサンプルです。

orderId プロパティはパーティション キーとして使用されます。
次の各ステートメントについて、そのステートメントが true の場合は [はい] を選択します。それ以外の場合は、「いいえ」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。

Azure Cosmos DB for NoSQL アカウントに、マルチリージョン書き込み用に構成されたデータベースがあります。
コンテナーの競合解決ポリシーを実装するには、Azure Cosmos DB SDK を使用する必要があります。ソリューションでは、競合がすべて競合フィードに送信されるようにする必要があります。
解決策: ConfilictResolutionMode を Custom に設定しました。ResolutionProcedures をカスタム ストアド プロシージャに設定します。isTomstone パラメーターを使用して競合を解決するようにカスタム ストアド プロシージャを構成します。
これは目標を達成していますか?

Azure Cosmos 06 for NoSQL アカウントをクエリするアプリケーションがあります。
次の 2 つのクエリが頻繁に実行されることがわかります。

読み取りと書き込みによって消費される要求ユニット (RU) を最小限に抑える必要があります。何を作成する必要がありますか?

10 個の Web アプリで使用される Azure Cosmos DB Core (SQL) API アカウントがあります。
Apache Spark を使用してアカウントに保存されているデータを分析し、機械学習モデルを作成する必要があります。
ソリューションは Web アプリのパフォーマンスに影響を与えてはなりません。
どの 2 つのアクションを実行する必要がありますか? それぞれの正解は、解決策の一部を示しています。
注: 正しく選択するたびに 1 ポイントの価値があります。

次の図に示すインデックス作成ポリシーがあります。

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質問に答え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。