DP-900のサンプル問題（本番形式・解説付き）

DP-900（Microsoft・Azure Data Fundamentals）の出題形式を、実際の問題で確かめられます。ここに掲載する5問は、無料の会員登録で解ける模試第1回（50問）の冒頭から抜粋したオリジナル問題です。当サイトは全750問を本番CBT準拠の形式で収録しており、この5問はそのごく一部にあたります。

設問1

Azure Data Explorer と Azure Stream Analytics の使い分けの説明として、最も適切なものはどれか。

Data Explorer は流れている最中のデータを集計し、Stream Analytics は蓄積後の探索に使う
どちらも蓄積したデータの探索に使う道具で、流れている最中のデータは扱わない
Data Explorer は蓄積したテレメトリを KQL で探索し、Stream Analytics は流れる最中のデータを集計する（正解）
どちらも流れている最中のデータ専用で、蓄積したデータを後から照会する用途には使わない

解説

Azure Data Explorer は取り込んで蓄積した時刻付きのテレメトリを KQL で探索するサービス、Azure Stream Analytics は流れている最中のストリームをその場で集計するサービスです。役割が入れ替わっており、流れている最中の集計を担うのは Stream Analytics、蓄積後の探索に使うのは Data Explorer です。Stream Analytics は流れている最中のデータを対象にする道具で、蓄積したデータの探索だけに使うものではありません。Data Explorer は蓄積したデータを後から照会する用途で使われます。

他の選択肢が誤りである理由

「Data Explorer は流れている最中のデータを集計し、Stream Analytics は蓄積後の探索に使う」役割が入れ替わっており、流れている最中の集計を担うのは Stream Analytics 側です。
「どちらも蓄積したデータの探索に使う道具で、流れている最中のデータは扱わない」Stream Analytics は流れている最中のデータを対象にします。
「どちらも流れている最中のデータ専用で、蓄積したデータを後から照会する用途には使わない」Data Explorer は蓄積したデータを後から照会する用途で使われます。

設問2

リレーショナルデータベースにおける主キーと外部キーの役割に関する説明として正しいものはどれか。（2つ選択）

主キーは、テーブル内の各行を一意に識別するための列（群）である（正解）
主キーは、複数の行で同じ値が繰り返し使われることを前提とする列である
外部キーは、別のテーブルの主キーを参照し、テーブル間の関連を表す列である（正解）
外部キーは、参照先のテーブルに無い値も登録できるよう、制約を外して使う列である
外部キーは、同じテーブルの中で各行を一意に識別するために設定する列である
外部キーは、検索を速くするために列の値を並べ替えて持つ索引の仕組みである

解説

主キーはテーブル内の各行を一意に識別するための列（群）で、値の重複は許されません。外部キーは別のテーブルの主キーを参照し、テーブル間の関連を表す列です。主キーは各行を一意に識別するため、複数の行で同じ値が繰り返される前提にはなりません。外部キーは参照先の主キーに無い値の登録を防ぐ制約で、参照整合性を保ちます。同じテーブルの中で各行を一意に識別するのは主キーの役割で、外部キーの説明ではありません。検索を速くするための索引はインデックスの役割で、外部キーとは別の仕組みです。

他の選択肢が誤りである理由

「主キーは、複数の行で同じ値が繰り返し使われることを前提とする列である」主キーは各行を一意に識別するための列で、複数の行で同じ値が繰り返し使われることは想定されていない。
「外部キーは、参照先のテーブルに無い値も登録できるよう、制約を外して使う列である」外部キーは参照先の主キーに無い値の登録を防ぐ制約で、参照整合性を保ちます。
「外部キーは、同じテーブルの中で各行を一意に識別するために設定する列である」各行を一意に識別するのは主キーの役割で、外部キーは別のテーブルの主キーを参照する列です。
「外部キーは、検索を速くするために列の値を並べ替えて持つ索引の仕組みである」検索を速くする索引はインデックスの役割で、外部キーは参照整合性を保つための仕組みです。

設問3

世界中のユーザーに低遅延で書き込みを提供するため、Azure Cosmos DBを複数リージョンに配置し、どのリージョンでも書き込みを受け付けられるようにしたい。有効にすべき機能はどれか。

リハイドレート
マルチリージョン書き込み（マルチマスター）（正解）
ローカル冗長ストレージ（LRS）
PolyBase

解説

複数リージョンのいずれでも書き込みを受け付け、地理的に近い拠点で低遅延に処理できるのがマルチリージョン書き込みです。LRSはストレージ冗長性の話、リハイドレートやPolyBaseは別機能で、グローバル分散書き込みとは無関係です。

他の選択肢が誤りである理由

「リハイドレート」Blobのアーカイブ層をオンライン層に復元する操作で、Cosmos DBのリージョン書き込み設定とは無関係。
「ローカル冗長ストレージ（LRS）」ストレージアカウントの単一データセンター内冗長化設定であり、グローバルな書き込み分散とは別の機能。
「PolyBase」T-SQLで外部データを参照するデータ仮想化機能で、マルチリージョン書き込みとは関係がない。

設問4

事前に集計・多次元化したデータ（キューブ）に対し、年・地域・製品などの軸で高速に集計値を切り出す分析の仕組みはどれか。

ETL（分析の前にデータを抽出・変換・格納する処理）
ストリーム分析（到着したイベントを時間の窓で集計する処理）
OLTP（オンライントランザクション処理）
OLAPキューブ（多次元分析）（正解）

解説

事前集計した多次元キューブで軸を組み替えながら高速集計するのがOLAP（多次元分析）です。ETLは分析の前にデータを抽出・変換・格納するプロセスで、多次元の軸で集計値を切り出す仕組みではありません。ストリーム分析は到着したイベントを時間の窓で区切って集計する処理で、事前に集計したキューブを使うものではありません。OLTPは日々の取引を1件ずつ処理するもので、分析向けの事前集計とは目的が逆です。

他の選択肢が誤りである理由

「ETL（分析の前にデータを抽出・変換・格納する処理）」ETLは分析の前にデータを抽出・変換・格納するプロセスで、多次元の軸で集計値を切り出す仕組みではありません。
「ストリーム分析（到着したイベントを時間の窓で集計する処理）」ストリーム分析は到着したイベントを時間の窓で区切って集計する処理で、事前集計した多次元キューブへの問い合わせとは異なります。
「OLTP（オンライントランザクション処理）」OLTPは個々のトランザクションを高速・確実に処理するためのもので、事前集計した多次元データの軸別高速集計とは正反対の用途です。

設問5

工場の設備から温度の値が数秒ごとに送られてくる。こうしたストリーム処理が扱うデータの性質として、最も適切なものはどれか。

開始と終了がはっきりせず、次々と届き続ける前提で扱う必要がある（正解）
処理を始める前に全件がそろっており、件数を数えてから処理に入れる
決まった時刻に一括で届き、その後は追加のデータが届かない前提で扱う
1日分ごとにまとめて届き、翌日にならないと前日分を参照できない

解説

ストリームデータは開始と終了がはっきりせず、終わりなく届き続けるのが特徴です。だからこそ時間の窓で区切って集計します。全件がそろってから処理に入るのは、まとめて処理する側の考え方です。決まった時刻に一括で届くのは、まとめて処理する側の考え方です。1日分ごとにまとめて届く扱いも、一括処理するバッチ側の考え方です。

他の選択肢が誤りである理由

「処理を始める前に全件がそろっており、件数を数えてから処理に入れる」全件がそろってから処理に入るのは、まとめて処理する側の考え方です。
「決まった時刻に一括で届き、その後は追加のデータが届かない前提で扱う」決まった時刻に一括で届くのは、まとめて処理する側の考え方です。
「1日分ごとにまとめて届き、翌日にならないと前日分を参照できない」1日分ごとにまとめて届く扱いは、定期的に一括処理する側の考え方です。

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