DP-600日本語練習試験テスト最新問題2025年04月
DP-600日本語試験を一発合格保証問題集！
質問 # 54
Stage という名前のテーブルを含むデータ ウェアハウスがあります。お客様。 Stage-Customers には、顧客関係管理 (CRM) システムからのすべての顧客レコードの更新が含まれています。顧客ごとに複数の更新が存在する可能性があります。各顧客 ID の顧客 ID、名前、郵便番号、および最新行の最終更新時刻を返す T-SQL クエリを作成する必要があります。
コードをどのように完成させるべきでしょうか?回答するには、回答エリアで適切な選択肢を選択してください。 注 正しい選択肢はそれぞれ 1 ポイントの価値があります。
正解：
解説：
質問 # 55
lakehouse1 という名前のレイクハウスを含むファブリック テナントがあります。 Lakehouse1 には、Table1 という名前のパーティション化されていないテーブルが含まれています。
データを Table1 にコピーし、ソース データの日付列に基づいてテーブルをパーティション化することを計画しています。
データを Table1 にコピーするコピー アクティビティを作成します。
コピー アクティビティの宛先設定でパーティション列を指定する必要があります。
まず何をすべきでしょうか?
- A. [宛先] タブからパーティション列を選択します。
- B. [宛先] タブで、[モード] を [上書き] に設定します。
- C. [宛先] タブで、[モード] を [追加] に設定します。
- D. [ソース] タブから、[パーティション検出を有効にする] を選択します。
正解：B
解説：
Before specifying the partition column in the Destination settings of the Copy activity, you should set Mode to Append (A). This will allow the Copy activity to add data to the table while taking the partition column into account. Reference = The configuration options for Copy activities and partitioning in Azure Data Factory, which are applicable to Fabric dataflows, are outlined in the official Azure Data Factory documentation.
質問 # 56
Microsoft Power Bl レポートを含むファブリック テナントがあります。
あなたは新しいセマンティック モデルを模索しています。
次の列統計を表示する必要があります。
* カウント
* 平均
* ヌル数
* 個別のカウント
* 標準偏差
どの Power Query 関数を実行する必要がありますか?
- A. テーブル.プロファイル
- B. テーブルスキーマ
- C. テーブルビュー
- D. テーブル。ファジーグループ
正解：A
解説：
The Table.Profile function in Power Query is used to generate column statistics such as count, average, null count, distinct count, and standard deviation. You can use this function as follows:
Invoke the Power Query Editor.
Apply the Table.Profile function to your table.
The result will be a table where each row represents a column from the original table, and each column in the result represents a different statistic such as those listed in the requirement.
質問 # 57
Repo1 という名前の Azure Repos Git リポジトリと、ファブリック対応の Microsoft Power Bl Premium 容量があります。この容量には、「Workspace!」という名前の 2 つのワークスペースが含まれています。とワークスペース2。 Git 統合はワークスペース レベルで有効になります。
Microsoft Power Bl デスクトップとワークスペースを使用する予定です。 Repo1 に保存されているセマンティック モデルにバージョン管理された変更を加えます。変更は、Azure Pipelines を使用して Workspace2 に構築およびデプロイされます。
レポートとセマンティック モデルの定義がフォルダー階層内の個別のテキスト ファイルとして保存されていることを確認する必要があります。ソリューションでは、開発とメンテナンスの労力を最小限に抑える必要があります。
どのファイル形式で変更を保存する必要がありますか?
- A. PBIT
- B. PBIX
- C. PBIP
- D. PBIDS
正解：B
解説：
When working with Power BI Desktop and Git integration for version control, report and semantic model definitions should be saved in the PBIX format. PBIX is the Power BI Desktop file format that contains definitions for reports, data models, and queries, and it can be easily saved and tracked in a version-controlled environment. The solution should minimize development and maintenance effort, and saving in PBIX format allows for the easiest transition from development to deployment, especially when using Azure Pipelines for CI/CD (continuous integration/continuous deployment) practices.
References: The use of PBIX files with Power BI Desktop and Azure Repos for version control is discussed in Microsoft's official Power BI documentation, particularly in the sections covering Power BI Desktop files and Azure DevOps integration.
質問 # 58
倉庫を含む Fabric テナントがあります。
ユーザーは、通常はレンダリングに 2 分かかるレポートが 45 分間実行されていてもまだレンダリングされていないことに気付きました。
レポート クエリの完了を妨げている原因を特定する必要があります。
どの動的管理ビュー (DMV) を使用する必要がありますか?
- A. sys.dn_.exec._sessions
- B. sys.dm._exec._connections
- C. sys.dm_pdw_exec_requests
- D. sys.dm-exec_requests
正解：C
解説：
The correct DMV to identify what is preventing the report query from completing is sys.dm_pdw_exec_requests (D). This DMV is specific to Microsoft Analytics Platform System (previously known as SQL Data Warehouse), which is the environment assumed to be used here. It provides information about all queries and load commands currently running or that have recently run. References = You can find more about DMVs in the Microsoft documentation for Analytics Platform System.
質問 # 59
ローカル コンピューター上のフォルダーにソース データがあります。
Fabric を使用してデータ ストアにデータを設定するソリューションを作成する必要があります。ソリューションは次の要件を満たす必要があります。
* データ ストアへのデータの読み込みと追加のためのデータフローの使用をサポートします。
* デルタ テーブルが V-Order に最適化され、自動的に圧縮されていることを確認します。
どのタイプのデータ ストアを使用する必要がありますか?
- A. Azure SQL データベース
- B. KQL データベース
- C. a lakehouse
- D. 倉庫
正解：A、D
解説：
A lakehouse (A) is the type of data store you should use. It supports dataflows to load and append data and ensures that Delta tables are Z-Order optimized and compacted automatically. Reference = The capabilities of a lakehouse and its support for Delta tables are described in the lakehouse and Delta table documentation.
質問 # 60
Lakehouse1 という名前のレイクハウスを含む Fabric テナントがあります。
Lakehouse1 に追加された新しいテーブルが、Lakehouse のデフォルトのセマンティック モデルに自動的に追加されないようにする必要があります。
何を設定すればよいでしょうか? (5)
- A. Lakehouse1 の設定
- B. SQL 分析エンドポイント設定
- C. ワークスペースの設定
- D. セマンティック モデルの設定
正解：D
解説：
To prevent new tables added to Lakehouse1 from being automatically added to the default semantic model, you should configure the semantic model settings. There should be an option within the settings of the semantic model to include or exclude new tables by default. By adjusting these settings, you can control the automatic inclusion of new tables.
References: The management of semantic models and their settings would be covered under the documentation for the semantic layer or modeling features of the Fabric tenant's lakehouse solution.
質問 # 61
倉庫を含む Fabric テナントがあります。
顧客ディメンションを含むスター スキーマ モデルを設計しています。顧客ディメンション テーブルは、タイプ 2 のゆっくりと変化するディメンション (SCD) になります。
テーブルに追加する列を推奨する必要があります。列はソース内にすでに存在していてはなりません。
どの 3 種類のカラムをお勧めしますか?それぞれの正解は、解決策の一部を示しています。
注: 各正解は 1 ポイントの価値があります。
- A. 外部キー
- B. 代理キー
- C. 有効な開始日時
- D. 自然キー
- E. 有効な終了日時
正解：B、C、E
解説：
For a Type 2 slowly changing dimension (SCD), you typically need to add the following types of columns that do not exist in the source system:
An effective start date and time (E): This column records the date and time from which the data in the row is effective.
An effective end date and time (A): This column indicates until when the data in the row was effective. It allows you to keep historical records for changes over time.
A surrogate key (C): A surrogate key is a unique identifier for each row in a table, which is necessary for Type 2 SCDs to differentiate between historical and current records.
質問 # 62
Woritspace1 と Workspace2 という 2 つのワークスペースを含む Fabric テナントがあります。Workspace1 には Lakehouse1 というレイクハウスが含まれています。Workspace2 には Lakehouse2 というレイクハウスが含まれています。Lakehouse! には dbo.Sales というテーブルが含まれています。Lakehouse2 には dbo.Customers というテーブルが含まれています。
テーブルの追加コピーを作成せずに、同じ SQL クエリで dbo.Sales と dbo.Customers の両方を参照するクエリを記述できることを確認する必要があります。
何を使うべきでしょうか?
- A. 管理対象テーブル
- B. ビュー
- C. ショートカット
- D. データフロー
正解：B
質問 # 63
Lakehousel という名前のレイクハウスを含むファブリック テナントがあります。 Lakehousel には 8 つの列を持つデルタ テーブルが含まれています。同じ 8 列と追加の 2 列を含む新しいデータを受け取ります。
Spark DataFrame を作成し、その DataFrame を df という名前の変数に割り当てます。 DataFrame には新しいデータが含まれています。次の要件を満たすために、新しいデータをデルタ テーブルに追加する必要があります。
* 既存の行はすべて保持します。
* すべての新しいデータがテーブルに追加されていることを確認してください。
コードをどのように完成させるべきでしょうか?回答するには、回答領域で適切なオプションを選択してください。
正解：
解説：
Explanation:
o add new data to the Delta table while meeting the specified requirements:
* You should use the append mode to ensure that all new data is added to the table without affecting the existing rows.
* You should set the mergeSchema option to true to allow the schema of the Delta table to be updated with the new columns found in the DataFrame.
The completed code would look like this:
df.write.format("delta").mode("append")
option("mergeSchema", "true")
saveAsTable("Lakehouse1.TableName")
質問 # 64
注: この質問は、同じシナリオを提示する一連の質問の一部です。一連の質問にはそれぞれ、定められた目標を満たす可能性のある独自の解決策が含まれています。質問セットによっては、正しい解決策が複数ある場合もあれば、正しい解決策がない場合もあります。
このセクションで質問に答えた後は、そのセクションに戻ることはできません。そのため、これらの質問はレビュー画面に表示されません。
Lakehousel という名前のレイクハウスを含む Fabric テナントがあります。Lakehousel には、Customer という名前の Delta テーブルが含まれています。
Customer にクエリを実行すると、クエリの実行が遅いことがわかります。テーブルでメンテナンスが実行されていないことが疑われます。
顧客に対してメンテナンス タスクが実行されたかどうかを特定する必要があります。
解決策: 次の Spark SQL ステートメントを実行します。
詳細を記述する顧客
これは目標を満たしていますか?
- A. いいえ
- B. はい
正解：A
質問 # 65
Warehouse1 という名前の倉庫を含むファブリック テナントがあります。 Warehouse1 には、schemaA、schemaB という名前の 3 つのスキーマが含まれています。 User1 という名前のユーザーが schemaA のテーブルのみを切り詰めることができるようにする必要があります。
T-SQL ステートメントはどのように完成させるべきでしょうか?回答するには、回答領域で適切なオプションを選択してください。
注: 正しく選択するたびに 1 ポイントの価値があります。
正解：
解説：
質問 # 66
lakehouse1 という名前のレイクハウスを含むファブリック テナントがあります。 Lakehouse1 には、Table1 という名前のパーティション化されていないテーブルが含まれています。
データを Table1 にコピーし、ソース データの日付列に基づいてテーブルをパーティション化することを計画しています。
データを Table1 にコピーするコピー アクティビティを作成します。
コピー アクティビティの宛先設定でパーティション列を指定する必要があります。
まず何をすべきでしょうか?
- A. [宛先] タブからパーティション列を選択します。
- B. [宛先] タブで、[モード] を [上書き] に設定します。
- C. [宛先] タブで、[モード] を [追加] に設定します。
- D. [ソース] タブから、[パーティション検出を有効にする] を選択します。
正解：B
解説：
Before specifying the partition column in the Destination settings of the Copy activity, you should set Mode to Append (A). This will allow the Copy activity to add data to the table while taking the partition column into account. References = The configuration options for Copy activities and partitioning in Azure Data Factory, which are applicable to Fabric dataflows, are outlined in the official Azure Data Factory documentation.
質問 # 67
OneLake に 30 個の CSV ファイルを含む Fabric テナントがあります。ファイルは毎日更新されます。
CSV ファイルをデータ ソースとして使用する Modell という名前の Microsoft Power Bl セマンティック モデルを作成します。モデル 1 の増分更新を構成し、そのモデルをファブリック テナントのプレミアム容量に公開します。
Model1 の更新を開始すると、リソースが不足すると更新が失敗します。
失敗の考えられる原因は何ですか?
- A. クエリの折りたたみが発生しています。
- B. 更新完了日のみが選択されています。
- C. XMLA エンドポイントは読み取り専用に設定されています。
- D. クエリの折りたたみは発生していません。
- E. データのパーティション化に使用される列のデータ型が変更されました。
正解：E
解説：
A possible cause for the failure is that query folding is NOT occurring (D). Query folding helps optimize refresh by pushing down the query logic to the source system, reducing the amount of data processed and transferred, hence conserving resources. References = The Power BI documentation on incremental refresh and query folding provides detailed information on this topic.
質問 # 68
データフローを含む Microsoft Fabric テナントがあります。
あなたは新しいセマンティック モデルを模索しています。
Power Query からは、次の図に示すように列情報を表示する必要があります。
どの 3 つのデータ ビュー オプションを選択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。注記：
正解ごとに 1 ポイントの価値があります。
- A. 列値の分布を表示します。
- B. 詳細ペインに列プロファイルを表示します
- C. 列品質の詳細を表示します
- D. 列プロファイルを有効にする
- E. 詳細ペインを有効にする
正解：C、D、E
解説：
To view column information like the one shown in the exhibit in Power Query, you need to select the options that enable profiling and display quality and distribution details. These are: A. Enable column profile - This option turns on profiling for each column, showing statistics such as distinct and unique values. B. Show column quality details - It displays the column quality bar on top of each column showing the percentage of valid, error, and empty values. E. Show column value distribution - It enables the histogram display of value distribution for each column, which visualizes how often each value occurs.
質問 # 69
セマンティック モデルを含む Microsoft Power B1 Premium Per User (PPU) ワークスペースがあります。
XMLA エンドポイントを使用してモデルの行レベル セキュリティ (RLS) を変更する、App1 という名前の Azure App Service アプリがあります。App1 では、XMLA エンドポイントにアクセスするために、ユーザーが Microsoft Entra 資格情報を使用してサインインする必要があります。サービス アカウントを使用してモデルにアクセスするように App1 を構成する必要があります。まず何をすべきでしょうか。
- A. ワークスペースにマネージド ID を追加します。
- B. ワークスペースを Premium 容量にアップグレードします。
- C. App1 にマネージド ID を追加します。
- D. XMLA エンドポイント設定を変更します。
正解：C
質問 # 70
価格グループの分類に関する問題を解決する必要があります。
T-SQL ステートメントをどのように完了する必要がありますか? 回答するには、回答領域で適切なオプションを選択します。
注意: 正しい選択ごとに 1 ポイントが付与されます。
正解：
解説：
質問 # 71
次の図に示すソース データ モデルがあります。
テーブルの主キーは、各キーに含まれる列の横にあるキー記号で示されます。
注文品目を日付、製品、顧客ごとに分析できるようにする次元データ モデルを作成する必要があります。
ソリューションには何を含めるべきでしょうか?回答するには、回答領域で適切なオプションを選択してください。
注: 正しく選択するたびに 1 ポイントの価値があります。
正解：
解説：
Reference:
Dimensional modeling
Star schema design
質問 # 72
次の図に示すソース データ モデルがあります。
テーブルの主キーは、各キーに含まれる列の横にあるキー記号で示されます。
注文品目を日付、製品、顧客ごとに分析できるようにする次元データ モデルを作成する必要があります。
ソリューションには何を含めるべきでしょうか?回答するには、回答領域で適切なオプションを選択してください。
注: 正しく選択するたびに 1 ポイントの価値があります。
正解：
解説：
Explanation:
* The relationship between OrderItem and Product must be based on: Both the CompanyID and the ProductID columns
* The Company entity must be: Denormalized into the Customer and Product entities In a dimensional model, the relationships are typically based on foreign key constraints between the fact table (OrderItem) and dimension tables (Product, Customer, Date). Since CompanyID is present in both the OrderItem and Product tables, it acts as a foreign key in the relationship. Similarly, ProductID is a foreign key that relates these two tables. To enable analysis by date, product, and customer, the Company entity would need to be denormalized into the Customer and Product entities to ensure that the relevant company information is available within those dimensions for querying and reporting purposes.
References =
* Dimensional modeling
* Star schema design
質問 # 73
ファブリック セマンティック モデルを使用する Report1 という名前の Microsoft Power Bl レポートがあります。
ユーザーは、Report1 のレンダリングが遅いことに気づきました。
パフォーマンス アナライザーを開くと、「Orders By Date」という名前のビジュアルのレンダリングが最も遅いことがわかります。「Orders By Date」の所要時間の内訳を次の表に示します。
Report1 のレンダリング時間を最も短縮できるものは何でしょうか?
- A. Report1 のビジュアルの数を減らします。
- B. Orders By Dale のビジュアル タイプを変更します。
- C. ページの自動更新を有効にします。
- D. DAX Studio を使用して、日付別注文の DAX クエリを最適化します。
正解：A
解説：
Based on the duration breakdown provided, the major contributor to the rendering duration is categorized as
"Other," which is significantly higher than DAX Query and Visual display times. This suggests that the issue is less likely with the DAX calculation or visual rendering times and more likely related to model performance or the complexity of the visual. However, of the options provided, optimizing the DAX query can be a crucial step, even if "Other" factors are dominant. Using DAX Studio, you can analyze and optimize the DAX queries that power your visuals for performance improvements. Here's how you might proceed:
* Open DAX Studio and connect it to your Power BI report.
* Capture the DAX query generated by the Orders By Date visual.
* Use the Performance Analyzer feature within DAX Studio to analyze the query.
* Look for inefficiencies or long-running operations.
* Optimize the DAX query by simplifying measures, removing unnecessary calculations, or improving iterator functions.
* Test the optimized query to ensure it reduces the overall duration.
References: The use of DAX Studio for query optimization is a common best practice for improving Power BI report performance as outlined in the Power BI documentation.
質問 # 74
Lakehouse1 という名前のレイクハウスを含む Fabric テナントがあります。 Lakehouse1 には、CSV ファイルを含む Subfolder1 という名前のサブフォルダーが含まれています。 CSV ファイルを、V-Order 最適化が有効になっているデルタ形式に変換する必要があります。 Lakehouse エクスプローラーから何をすればよいですか?
- A. [テーブル] セクションに新しいショートカットを作成します。
- B. 最適化機能を使用します。
- C. テーブルへのロード機能を使用します。
- D. [ファイル] セクションに新しいショートカットを作成します。
正解：B
解説：
To convert CSV files into the delta format with Z-Order optimization enabled, you should use the Optimize feature (D) from Lakehouse Explorer. This will allow you to optimize the file organization for the most efficient querying. References = The process for converting and optimizing file formats within a lakehouse is discussed in the lakehouse management documentation.
質問 # 75
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