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QUESTION NO: 1
DRAG DROP
キューブ処理ジョブとディメンション処理ジョブを作成する必要があります。
どの処理タスクを各ジョブに使用する必要がありますか？
これに答えるには、適切な処理タスクを正しい場所にドラッグします。各処理タスクは、1
回、複数回、またはまったく使用されなくてもよい。
コンテンツを表示するには、分割バーをペインの間にドラッグするかスクロールする必要が
あります。
Answer:
Explanation:
Box 1: ProcessData
Processes data only without building aggregations or indexes.
If there is data is in the partitions, it will be dropped before re-populating the partition with source data.
Box 2: Process Update
Forces a re-read of data and an update of dimension attributes.
Flexible aggregations and indexes on related partitions will be dropped.
References: https://docs.microsoft.com/en-us/sql/analysis-services/multidimensional- models/processing-options-and-settings-analysis-services

QUESTION NO: 2
DRAG DROP
あなたはユーザーが報告する問題を解決する必要があります。
どの処理オプションを使用する必要がありますか？
それに答えるには、適切な処理オプションを正しい場所にドラッグします。各処理オプショ
ンは、1回、2回以上、または全く使用されないことがあります。
コンテンツを表示するには、分割バーをペインの間にドラッグするかスクロールする必要が
あります。
Answer:
Explanation:
Box1: Process Full:
When Process Full is executed against an object that has already been processed, Analysis
Services drops all data in the object, and then processes the object.
This kind of processing is required when a structural change has been made to an object, for example, when an attribute hierarchy is added, deleted, or renamed.
Box 2: Process Default
Detects the process state of database objects, and performs processing necessary to deliver unprocessed or partially processed objects to a fully processed state.
If you change a data binding, Process Default will do a Process Full on the affected object.
Box 3: Not Process Update: Forces a re-read of data and an update of dimension attributes.
Flexible aggregations and indexes on related partitions will be dropped.

QUESTION NO: 3
Order
Analysisキューブに基づいて午後のレポート生成を最適化するようにサーバーを構成する必
要があります。
どのプロパティを設定する必要がありますか？
A. LowMemoryLimit
B. VertiPaqPagingPolicy
C. TotalMemoryLimit
D. VirtualMemoryLimit
Answer: A
Explanation:
LowMemoryLimit: For multidimensional instances, a lower threshold at which the server first begins releasing memory allocated to infrequently used objects.
From scenario: Reports that are generated based on data from the OrderAnalysis cube take more time to complete when they are generated in the afternoon each day. You examine the server and observe that it is under significant memory pressure.

QUESTION NO: 4
DRAG DROP
CoffeeSaleファクトテーブル環境を設定する必要があります。
どの4つのアクションを順番に実行すべきですか？
答えるには、適切なアクションをアクションリストからアンサーエリアに移動し、正しい順
序で配置します。
注：1つ以上の回答選択肢が正しいです。
選択した正しい注文のクレジットが返金されます。
Answer:
Explanation:
Step 1: Partition the CoffeSale facto table.
Step 2: Set the storage mode for all partitions to HOLAP.
Partitions stored as HOLAP are smaller than the equivalent MOLAP partitions because they do not contain source data and respond faster than ROLAP partitions for queries involving summary data.
Step 3: Alter the processing job to ensure that it rearranges the partition structure each evening.
Step 4: Test that the cube meets the functional requirement for data currency and query performance.
From scenario:
Data analysts must be able to analyze sales for financial years, financial quarters, months, and days.
Many reports are based on analyzing sales by month.
The SalesAnalysis cube contains a fact table named CoffeeSale loaded from a table named
FactSale in the data warehouse.
The time granularity within the cube is 15 minutes.
The cube is processed every night at 23:00. You determine that the fact table cannot be fully processed in the expected time.
Users have reported slow query response times.
References: https://docs.microsoft.com/en-us/sql/analysis-services/multidimensional-models- olap-logical-cube-objects/partitions-partition-storage-modes-and-processing

QUESTION NO: 5
DRAG DROP
SalesAnalysisキューブを構成して、顧客分析による売上分析を修正する必要があります。
どの4つのアクションを順番に実行すべきですか？
答えるには、適切なアクションをアクションリストからアンサーエリアに移動し、正しい順
序で配置します。
Answer:
Explanation:
Step 1: Open the cube editor, and open the Dimension Usage tab.
Step 2: Configure a relationship between the Customer dimension and the Sales measure group.
Use Day as the granularity.
From scenario: The SalesAnalysis cube contains a fact table named CoffeeSale loaded from a table named FactSale in the data warehouse.
The time granularity within the cube is 15 minutes.
The cube is processed every night at 23:00.
You determine that the fact table cannot be fully processed in the expected time.
Users have reported slow query response times.
Step 3: Reprocess the cube.
Step 4: Deploy the project changes.

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Updated: May 28, 2022