DP-900 · Données non-relationnelles

Données non-relationnelles : 12 questions DP-900 corrigées

« Données non-relationnelles » est l'un des 4 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 ici120 sur ce domaine dans la préparation481 pour toute la DP-900

Masque les réponses pour te tester avant de lire les corrigés.
  1. 1. Dans une base de données graphe, comment sont modélisées les entités et leurs relations ?

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

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

    Le graphe modélise les entités en nœuds et les relations en arêtes, ce qui rend le parcours naturel. Les familles de colonnes appartiennent aux magasins en colonnes, les paires clé-valeur aux magasins les plus simples, et les documents JSON imbriqués aux bases documentaires.

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

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

    Réponse : Azure Blob Storage

    Blob Storage est fait pour les objets volumineux et sans schéma : images, vidéos, sauvegardes. File Storage expose un partage réseau, Queue Storage transporte de courts messages, et Table Storage stocke des entités clé-attribut.

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

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

    Réponse : Azure File Storage

    Azure File Storage expose un partage réseau que Windows et Linux montent en SMB ou NFS. Blob Storage s'adresse par API à des objets, Queue Storage transporte des messages, et Table Storage stocke des entités clé-attribut.

  4. 4. À quoi sert Azure Queue Storage ?

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

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

    Queue Storage conserve des messages jusqu'à leur traitement : c'est ce qui découple deux composants. Stocker des objets binaires revient à Blob Storage, héberger un partage montable à Azure Files, et conserver des entités clé-attribut à Table Storage.

  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 relationnel normalisé
    • Un magasin de graphe
    • Un magasin de documents JSON

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

    Table Storage associe à chaque entité une clé et des attributs libres : magasin clé-attribut. Un magasin relationnel normalisé imposerait un schéma, un magasin de graphe des relations, et un magasin de documents JSON une structure imbriquée.

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

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

    Réponse : La clé de partition et la clé de ligne

    Clé de partition et clé de ligne forment ensemble l'identifiant d'une entité, la première décidant aussi de la répartition. La clé primaire et la clé étrangère appartiennent au monde relationnel, et le couple conteneur-blob désigne un objet dans Blob Storage.

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

    • Avro
    • CSV
    • Parquet
    • JSON

    Réponse : JSON

    JSON s'est imposé pour les documents : structure flexible, champs nommés, lisibilité. Le CSV est tabulaire et sans hiérarchie, tandis qu'Avro et Parquet sont des formats binaires destinés à l'analytique et non au stockage documentaire interrogeable.

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

    Réponse : API pour MongoDB

    L'API pour MongoDB parle le protocole de MongoDB : l'application migre sans réécrire ses requêtes. Les API pour Cassandra, Table et Gremlin exposent d'autres modèles et obligeraient à reprendre entièrement le code d'accès aux données.

  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 Gremlin
    • API pour NoSQL
    • API pour MongoDB

    Réponse : API pour Cassandra

    L'API pour Cassandra reprend le modèle en colonnes larges et le langage CQL d'Apache Cassandra. L'API pour NoSQL et celle pour MongoDB travaillent sur des documents, et Gremlin sur un graphe — trois modèles étrangers aux colonnes larges.

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

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

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

    Une organisation interne existe — champs, balises — mais aucun schéma uniforme n'est imposé : c'est le semi-structuré. Des données organisées strictement en tables seraient structurées, des données dépourvues de toute métadonnée non structurées, et le format binaire ne définit pas la catégorie.

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

    • En sommets et arêtes formant un réseau
    • 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

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

    Le magasin en colonnes garde des lignes, mais regroupe les champs en familles de colonnes, ce qui accélère la lecture d'un sous-ensemble. Les sommets et arêtes décrivent un graphe, les documents JSON une base documentaire, et les paires clé-valeur opaques un magasin plus rudimentaire.

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

    • Chiffrer les données uniquement dans la région primaire
    • 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

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

    Répliquer dans plusieurs régions rapproche la donnée de l'utilisateur et permet de survivre à la perte d'une région. Cela ne réduit pas le coût de stockage — au contraire, chaque copie se paie — ne limite pas le chiffrement à une région, et ne convertit rien en tables relationnelles.