DP-900 · Données non-relationnelles

Données non-relationnelles : 12 questions DP-900 corrigées

« Données non-relationnelles » est l'un des 0 domaines évalués à l'examen Microsoft DP-900. Voici 12 questions de ce domaine, chacune avec sa bonne réponse et son explication.

12 questions corrigées ici125 sur ce domaine dans la préparation500 pour toute la DP-900

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  1. 1. Dans une base de données graphe, comment sont modélisées les entités et leurs relations ?

    • Par des nœuds (sommets) reliés entre eux par des arêtes
    • Par des documents JSON imbriqués les uns dans les autres
    • Par des paires clé-valeur indexées séquentiellement
    • Par des colonnes regroupées en familles de colonnes

    Réponse : Par des nœuds (sommets) reliés entre eux par des arêtes

    Une base graphe représente les entités comme des nœuds (sommets) et les relations entre elles comme des arêtes, idéale pour les données fortement interconnectées.

  2. 2. Quel service Azure Storage est conçu pour stocker de grandes quantités de données non structurées comme des images ou des vidéos ?

    • Azure Blob Storage
    • Azure Table Storage
    • Azure Queue Storage
    • Azure File Storage

    Réponse : Azure Blob Storage

    Azure Blob Storage (Binary Large Object) est optimisé pour stocker d'énormes volumes de données non structurées telles que des fichiers, images ou vidéos.

  3. 3. Quel service Azure Storage fournit un partage de fichiers dans le cloud accessible via le protocole SMB ?

    • Azure File Storage
    • Azure Blob Storage
    • Azure Queue Storage
    • Azure Table Storage

    Réponse : Azure File Storage

    Azure File Storage propose des partages de fichiers entièrement managés dans le cloud, accessibles via les protocoles SMB et NFS.

  4. 4. À quoi sert Azure Queue Storage ?

    • À stocker et récupérer de grands nombres de messages pour la communication entre composants
    • À stocker des données tabulaires clé-attribut de type NoSQL
    • À héberger des partages de fichiers montables sur des machines virtuelles
    • À stocker des objets binaires volumineux non structurés

    Réponse : À stocker et récupérer de grands nombres de messages pour la communication entre composants

    Azure Queue Storage permet de stocker un grand nombre de messages, servant de file d'attente pour la communication asynchrone entre composants d'une application.

  5. 5. Azure Table Storage est un exemple de quel type de magasin de données non-relationnel ?

    • Un magasin clé-attribut (key-value / NoSQL)
    • Un magasin de documents JSON
    • Un magasin de graphe
    • Un magasin relationnel normalisé

    Réponse : Un magasin clé-attribut (key-value / NoSQL)

    Azure Table Storage est un magasin NoSQL clé-attribut qui stocke de grandes quantités de données semi-structurées sans schéma fixe.

  6. 6. Dans Azure Table Storage, quels éléments composent la clé qui identifie de manière unique une ligne ?

    • La clé de partition et la clé de ligne
    • La clé primaire et la clé étrangère
    • L'index de colonne et le timestamp
    • Le nom du conteneur et le nom du blob

    Réponse : La clé de partition et la clé de ligne

    Dans Azure Table Storage, chaque entité est identifiée de manière unique par la combinaison d'une clé de partition (PartitionKey) et d'une clé de ligne (RowKey).

  7. 7. Quel format de fichier texte est le plus couramment utilisé pour représenter des documents dans les bases de données documentaires ?

    • JSON
    • CSV
    • Parquet
    • Avro

    Réponse : JSON

    Le format JSON (JavaScript Object Notation) est le plus utilisé pour représenter les documents, grâce à sa structure flexible de champs et de valeurs.

  8. 8. Quelle API d'Azure Cosmos DB permet à des applications existantes conçues pour une base de documents open source populaire de fonctionner sans modification majeure ?

    • API pour MongoDB
    • API pour Gremlin
    • API pour Table
    • API pour Cassandra

    Réponse : API pour MongoDB

    L'API pour MongoDB d'Azure Cosmos DB assure la compatibilité avec le protocole de MongoDB, permettant de migrer des applications MongoDB existantes.

  9. 9. Quelle API d'Azure Cosmos DB est adaptée aux données en colonnes (columnar) et compatible avec un système open source distribué ?

    • API pour Cassandra
    • API pour NoSQL
    • API pour Gremlin
    • API pour MongoDB

    Réponse : API pour Cassandra

    L'API pour Cassandra d'Azure Cosmos DB prend en charge le modèle de données en colonnes et est compatible avec Apache Cassandra.

  10. 10. Que signifie le terme « données semi-structurées » ?

    • Des données qui possèdent une certaine organisation interne sans schéma rigide et uniforme
    • Des données organisées strictement en tables avec un schéma fixe
    • Des données totalement dépourvues de toute structure ou métadonnée
    • Des données uniquement numériques stockées en binaire

    Réponse : Des données qui possèdent une certaine organisation interne sans schéma rigide et uniforme

    Les données semi-structurées, comme le JSON, ont une organisation interne (champs, balises) mais n'imposent pas un schéma fixe et identique à tous les enregistrements.

  11. 11. Un magasin de données en colonnes (columnar) organise les données de quelle manière ?

    • En lignes regroupant des champs eux-mêmes organisés en familles de colonnes
    • En documents JSON indépendants sans lien entre eux
    • En paires clé-valeur uniques et opaques
    • En sommets et arêtes formant un réseau

    Réponse : En lignes regroupant des champs eux-mêmes organisés en familles de colonnes

    Un magasin en colonnes stocke les données en lignes, mais les champs sont regroupés en familles de colonnes, ce qui optimise l'accès à des ensembles de colonnes précis.

  12. 12. Quel est l'avantage principal de la distribution mondiale (global distribution) d'Azure Cosmos DB ?

    • Répliquer les données dans plusieurs régions pour réduire la latence et augmenter la disponibilité
    • Réduire à zéro le coût de stockage des données
    • Convertir automatiquement les données NoSQL en tables relationnelles
    • Chiffrer les données uniquement dans la région primaire

    Réponse : Répliquer les données dans plusieurs régions pour réduire la latence et augmenter la disponibilité

    La distribution mondiale d'Azure Cosmos DB réplique les données dans plusieurs régions Azure, réduisant la latence pour les utilisateurs et améliorant la disponibilité.