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Oracle Cloud Database Services 2025 Professional 認定 1z0-1093-25 試験問題 (Q81-Q86):

質問 # 81
How does HeatWave address the challenges of Online Analytical Processing (OLAP) compared to traditional row-based database systems?

A. HeatWave employs a columnar data format in memory, enabling faster scans and aggregations for complex queries.
B. HeatWave uses a specialized indexing technique to speed up data retrieval.
C. HeatWave leverages a distributed caching mechanism to store frequently accessed data.
D. HeatWave automatically shards the database to distribute the workload across multiple nodes.
E. HeatWave leverages AI-powered indexing to optimize the data retrieval.

正解：A

解説：
HeatWave's Columnar Processing:
HeatWave improves OLAP performance by storing data in acolumnar formatin memory. This format is particularly efficient foranalytical queriesbecause:
* It minimizes the amount of data read by only scanning thenecessary columns.
* Columnar storage supportsvectorized processing, which significantly speeds up aggregation operations.
* Beingin-memory, it eliminates disk I/O bottlenecks, crucial for high-speed analytics.
Why the other options are incorrect:
* A:Indexing is useful, but columnar storage is the primary driver of speed.
* C:Caching improves access times but does not address the fundamental OLAP challenge of processing large datasets.
* D:HeatWave distributes workload usingparallel processing, not simple sharding.
* E:AI-powered indexing is not a core feature of HeatWave.

質問 # 82
Which is NOT a typical function provided by a NoSQL Database Cloud Service SDK related to data operations?

A. Handling pagination of query results.
B. Constructing requests to insert, update, or delete data records.
C. Serializing and deserializing data between application objects and database records.
D. Automatically optimizing query execution plans for best performance.

正解：D

解説：
A: Automatically optimizing query execution plans for best performance.
Query Optimization:
* Query optimization is handled by the database engine itself, not the SDK.
* SDKs are primarily focused on providing an interface for data operations, not on internal query optimization.
Why the other options are typical SDK functions:
* B. Constructing requests:SDKs facilitate building and sending data manipulation requests.
* C. Serializing data:Converting data between application objects and database formats is a core SDK function.
* D. Handling pagination:SDKs often include utilities to manage large result sets.

質問 # 83
When cloning a BaseDB database for development and testing, which of the following considerations is MOST critical to ensure compliance with data privacy regulations?

A. Maintaining the same network security group (NSG) rules as the production database.
B. Scheduling the cloning operation during off-peak hours.
C. Ensuring the compute shape of the cloned database is identical to the production database.
D. Masking or anonymizing sensitive data in the cloned database.
E. Using the same database version as the production database.

正解：D

解説：
B: Masking or anonymizing sensitive data:
* Data privacy regulations (likeGDPR,HIPAA) mandate thatpersonally identifiable information (PII) is protected, even in non-production environments.
* Cloning a database without masking sensitive data could expose confidential information to unauthorized users.
* Techniques include:
* Data masking:Replacing real data with realistic, but non-sensitive values.
* Data anonymization:Irreversibly removing personally identifiable information.
Why the other options are incorrect:
* A. Matching compute shape:Relevant to performance, not privacy.
* C. Using the same database version:Important for compatibility, but not related to data privacy.
* D. Same NSG rules:Important for network security, but does not directly address data exposure.
* E. Off-peak scheduling:Minimizes disruption but does not address data protection.

質問 # 84
Oracle NoSQL Database Cloud Service utilizes a key-value data model. Which of the following statements accurately describes the fundamental structure of data within this model?

A. Data is stored as JSON documents with flexible structures, allowing for nested elements.
B. Relationships between data items are explicitly defined through foreign keys and joins.
C. Data is organized into tables with predefined schemas, similar to relational databases.
D. Data is structured in a graph format, representing entities as nodes and relationships as edges.
E. Each data item is uniquely identified by a key, and the associated value can be any data type or structure.

正解：E

解説：
C: Each data item is uniquely identified by a key, and the associated value can be any data type or structure.
Key-Value Data Model:
* The key-value model is fundamentally based on a simple association between a unique key and its corresponding value.
* The value can be a simple data type (string, number) or a complex structure (like JSON).
* Oracle NoSQL Database Cloud Service uses this model to ensure efficient, scalable data access.
Why the other options are incorrect:
* A. Organized into tables with schemas:This represents a relational database model.
* B. Stored as JSON documents:Although NoSQL can store JSON, the fundamental model is still key- value.
* D. Relationships defined through foreign keys and joins:This is typical of relational databases.
* E. Graph format with nodes and edges:Represents a graph database model, not key-value.

質問 # 85
While operating a MySQL HeatWave cluster, you need to resize the HeatWave cluster to accommodate an increased workload. Which method is the most efficient and recommended way to scale the HeatWave cluster?

A. Modifying the underlying VM shapes of the MySQL Database System.
B. Manually altering the innodb_buffer_pool_size and restarting the MySQL server.
C. Performing a manual data export and import into a new, larger MySQL Database System.
D. Recreating the HeatWave cluster with the desired size.
E. Using the OCI CLI or Console to adjust the HeatWave cluster's shape and node count.

正解：E

解説：
Scaling HeatWave Efficiently:
TheOCI CLI or Consoleprovides a streamlined way to scale the HeatWave cluster. You can easily change the shape and node countthrough the console without significant downtime. The system handles the necessary data redistribution and configuration updates automatically.
* This method minimizes disruption and is significantly faster than manual reconfiguration.
* OCI's automated scaling ensures that the cluster maintainsoptimal performancethroughout the operation.
Why the other options are incorrect:
* A:Adjusting buffer size affects memory, not cluster size.
* C:Changing VM shapes does not directly affect HeatWave.
* D:Recreating the cluster is inefficient and time-consuming.
* E:Manual export/import introduces downtime and is not efficient for scaling.

質問 # 86
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