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QUESTION NO: 1
Microsoft SQL Server 2012データベースを管理します。
データベースにはEmployeeという名前のテーブルが含まれています。
展示会には従業員テーブルの一部が示されています。
従業員に関する機密情報は、EmployeeDataという別のテーブルに格納されます。
従業員表の各レコードのEmployeeData内に1つのレコードが存在します。
データの整合性と可視性を確保するために、適切な制約とテーブルのプロパティを割り当て
る必要があります。 Employeeテーブルのどの列にユニーク制約を作成するべきであるか？
A. DateHired
B. DepartmentID
C. EmployeelD
D. EmployeeNum
E. FirstName
F. JobTitle
G. LastName
H. MiddleName
I. ReportsToID
Answer: D

QUESTION NO: 2
Salesという名前のデータベースとDataWという名前のデータウェアハウスがあります。
Salesから、2TBを超えるDataWのテーブルに一括挿入する予定です。
このプロセスでは、少なくとも1100万行も挿入されます。
ロード時間を最小限に抑えるために、どのデータ・ストレージ戦略を使用する必要があるか
を特定する必要があります。
どのデータストレージ戦略を識別するべきですか？
A. a nonclustered columnstore
B. FileStream
C. a durable In-Memory OLTP
D. non-durable staging table
Answer: D

QUESTION NO: 3
Project Deployment Modelを使用するSQL Server Integration
Services（SSIS）プロジェクトをデザインしています。
プロジェクトには10個のパッケージが含まれます。
すべてのパッケージは、同じデータソースと宛先に接続する必要があります。.
最小限の開発努力で、すべてのパッケージの接続マネージャーを定義して再利用する必要が
あります。
あなたは何をするべきであるか？
A. 親パッケージ変数を実装します。
B. 1つのパッケージから他のパッケージに接続マネージャをコピー＆ペーストします。
C. プロジェクト接続マネージャーを実装します。
D. パッケージ接続マネージャを実装します。
Answer: C

QUESTION NO: 4
あなたはSQL Server Integration
Services（SSIS）パッケージを開発しています。開発努力の最小量の使用によりパッケージ
実行の間に変数値を変更するためにパッケージを設計する必要があります。
何を使うべきでしょうか。
A. Expressionタスク
B. スクリプト・タスク
C. Execute SQLタスク
D. Execute Processタスク
E. Term Extraction変換
Answer: A
Reference:
http://msdn.microsoft.com/en-us/library/hh213137.aspx

QUESTION NO: 5
SQL Server Integration Services（SSIS）パッケージを開発しています。
このパッケージでは、データフロータスクを使用してSQL
Serverデータベースからデータを取得し、データウェアハウスのディメンションテーブルに
ロードします。
最後に処理されてから変更されたデータ用に、別のデータフローパスを作成する必要があり
ます。
修正されたデータを識別するために、どのデータフローコンポーネントを使用するべきであ
るか？（正解ごとに完全な解答が表示されますので、該当するものをすべて選択してくださ
い）。
A. Multicast
B. Data Conversion
C. Lookup
D. Slowly Changing Dimension
E. Aggregate
Answer: A C
Explanation
A: The transformation that distributes data sets to multiple outputs.
The transformation that distributes data sets to multiple outputs.
C: Lookup Transformation
The transformation that looks up values in a reference table using an exact match.
Note:
* SQL Server Integration Services provides three different types of data flow components:
sources, transformations, and destinations. Sources extract data from data stores such as tables and views in relational databases, files, and Analysis Services databases.
Transformations modify, summarize, and clean data.
Destinations load data into data stores or create in-memory datasets.
Incorrect:
Not B: Data Conversion Transformation
The transformation that converts the data type of a column to a different data type.
Not D: Slowly Changing Dimension Transformation
The transformation that configures the updating of a slowly changing dimension.
Not E: The Aggregate transformation applies aggregate functions, such as Average, to column values and copies the results to the transformation output. Besides aggregate functions, the transformation provides the GROUP BY clause, which you can use to specify groups to aggregate across.

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Updated: May 28, 2022