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Administering Relational Databases on Microsoft Azure

DP-300 英文 PDF 練習題,共 373 題,含題目、原格式支持的選項、答案及已有解析。單門考試,一次付費,不自動續費。

考試介紹

面向數據庫管理員,考覈 Azure SQL 數據庫的安全、性能、自動化、高可用與災難恢復。

考試代碼
DP-300
官方考試/認證名稱
Administering Relational Databases on Microsoft Azure
考試形式
監考考試,可能包含交互題
考試時長
100 分鐘
官方可選考試語言
英文、簡體中文、日文、韓文、法文、德文、葡萄牙文(巴西)、意大利文、繁體中文、西班牙文

官方考試語言與下方練習題文件的語言分別列出;實際考試版本及可選語種以官方預約頁面爲準。

官方來源:官方資料
信息覈對日期:2026-10-20

支持的語言

  • 英文
  • 簡體中文
先試閱,再決定

前20 題免費試閱

題庫共 373 題

題目按題庫原始順序展示。展開查看答案和解析。

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第 11 題

Question#11Topic1

hotspot
您正在Azure Synapse Analytics無服務器SQL池中構建數據庫。
您將數據存儲在Azure Data Lake Storage gen2容器中的Parquet文件中。

記錄是結構化的如以下樣本所示。
Question illustration
記錄最多包含兩個申請人。
您需要構建一個僅包含地址字段的表。
您應該如何完成Transact-SQL語句?要回答,請在答案區域中選擇適當的選項。
注意:每個正確的選擇都值得一分。
熱區:
Question illustration

查看答案與解析

答案

AC

解析

框1:創建外部表格
一個外部表指向位於Hadoop,Azure存儲BLOB或Azure Data Lake Storage中的數據。外部表用於從文件中讀取數據或將數據寫入Azure存儲中的文件。使用Synapse SQL,您可以使用外部表使用專用的SQL池或無服務器SQL池讀取外部數據。
語法:
創建外部表{database_name.schema.schema_name.table_name | schema_name.table_name | table_name}
(<column_definition> [,... n])
with(
location ='folder_or_filepath',
data_source = external_data_source_name,
br/>
方框2。openrowset-
使用無服務器SQL池時,CETAS用於創建外部表並將查詢結果導出到Azure Storage Blob或Azure Data Lake Lake Storage gen2。
示例:

AS
選擇十年級,stateName,sum(sum)作爲人口

來自
Openrowset(bulk'https:/https://azureopendatastastorage。 blob.core.windows.net/censusdatacontainer/release/us_population_county/year=*garquet',
格式='parquet ='parquet')作爲[r]


by
GO
參考:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/synapse-analytics/sql/develoveling-tevelovel-tables-external-external-tables

第 12 題

Question#12Topic1

您有一個名爲pool1的Azure Synapse分析Apache Spark Pool。結構和數據類型因文件而異。
您需要將文件加載到表中。解決方案必須維護源數據類型。
您該怎麼辦?

  1. A.使用Pyspark加載數據。
  2. B.使用OpenRowset Transact-SQL命令在Azure Synapse Analytics無服務器SQL池中加載數據。
  3. C.在Azure數據工廠使用GET元數據活動。
  4. D.在Azure突觸數據流中使用有條件的拆分轉換。
查看答案與解析

答案

A

解析

Synapse筆記本電腦支持四種Apache Spark語言:
Pyspark(Python)
Spark(Scala)

Spark SQL
.net .net .net Spark(c#)
注意:將數據帶到筆記本上。
您可以從Azure Blob存儲,Azure Data Lake Store 2和SQL池中加載數據,如下所示。

從Azure讀取CSV Data Lake Store Gen2作爲火花數據框架。來自pyspark.sql import sparksession從pyspark.sql.sql.types import * account_name ='您的帳戶名稱'container_name ='您的容器name'selver__path ='your path'y hour path'adls_path ='abfss://; abfss://%s@; 。 br/>。csv(adls_path +'/testfile.csv')
參考:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/synapse/synapse-analytics/spark/spark/apache-spark-apache-spark 開發 使用註釋

第 13 題

Question#13Topic1

您正在設計一個日期維度表中的日期尺寸表中專用SQL池。所有事實表都將使用日期維度表。
您應該推薦哪種分發類型來最大程度地減少數據移動?

  1. A.哈希
  2. B.複製
  3. C.Round_robin
查看答案與解析

答案

B

解析

一個複製的表具有每個計算節點上可用的表的完整副本。查詢在複製表上快速運行,因爲在複製表上加入不需要數據移動。但是,複製需要額外的存儲空間,並且對於大表格而言。
不正確的答案:
C:一個圓形旋轉的分佈式表在所有分佈中均勻地分佈錶行。行分配給分佈是隨機的。與分佈的表不同,不能保證具有相等值的行被分配給相同的分佈。
結果,該系統有時需要調用數據移動操作以更好地組織您的數據,然後才能解決查詢查詢.
Reference:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/synapse-analytics/sql-data-warehouse/sql-data-warehouse-tables-distribute

第 14 題

Question#14Topic1

熱點
從網站分析系統中,您收到有關用戶交互的數據提取,例如下載,鏈接點擊,表單提交和視頻播放。
數據包含以下列:
Question illustration
您需要設計一個星模架以支持數據的分析查詢。 Star模式將包含四個表,包括日期維度。
您應該在哪個表上添加每個列?要回答,請在答案區域中選擇適當的選項。
注意:每個正確的選擇都值得一分。
熱區:
Question illustration

查看答案與解析

答案

CAD

解析

框1:dimevent

框2:dimChannel
維度表描述業務實體ג'您建模的東西。實體可以包括產品,人員,地方和概念,包括時間本身。您在Star模式中找到的最一致的表是日期維度表。尺寸表包含一個鍵列(或列),該列(或列)充當唯一的標識符和描述性列。

box 3:factevents
FACT TABLES商店觀察值或事件,可以是銷售訂單,股票餘額,匯率,溫度等

第 15 題

Question#15Topic1

阻力滴
您計劃在Azure Synapse Analytics專用SQL池中創建一個表。
表中的數據將保留五年。一年一次,將刪除超過五年的數據。
您需要確保數據均勻分佈在各個分區之間。解決方案必須最大程度地減少刪除舊數據所需的時間。
您應該如何完成Transact-SQL語句?要回答,請將適當的值拖到正確的目標。每個值可以使用一次,一次不止一次,或者根本不使用。
您可能需要在窗格或滾動之間拖動拆分條才能查看內容。
注意:每個正確的選擇都值得一分。
選擇並放置:
Question illustration

查看答案與解析

答案

BE

解析

框1:哈希

框2:orderdatekey
在大多數情況下,在日期列上創建表分區。
消除回滾的方法是使用元數據只有用於數據管理的分區切換之類的操作。例如,您可以儘早將delete語句執行刪除語句刪除所有行,而是可以提早分配數據。然後,您可以從另一個表中使用一個空分區的數據切換分區。
參考:
https://docs.microsoft.com/en-us/sql/sql/t-sql/statements/createtable-azure-sql-data-warehouse https://docs.microsoft.com/en-us/azure/synapse-analytics/sql/sql/best-practices-dedicated-sql-pool

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