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Hier wird in der dritten Person Pluralis gesprochen, in Ermangelung H25-621_1.0 Musterprüfungsfragen einer vierten, dort beliebt man vielfach, auch vom jüngeren zum älteren, ein väterliches Du, sagte Ottilie halb leise.
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NEW QUESTION: 1
次のユースケースをサポートする病院向けのソリューションを開発しています。
*異なる場所にいる複数のユーザーが患者レコードを更新した場合でも、最新の患者ステータスの詳細を取得する必要があります。
*取得される患者の健康監視データは、現在のバージョンまたは以前のバージョンである必要があります。
*患者が退院し、すべての請求が査定された後、患者の請求記録には最終的な請求が含まれます。
Cosmos DB NoSQLデータベースをプロビジョニングし、データベースアカウントのデフォルトの整合性レベルをStrongに設定します。 IndexingModeの値をConsistentに設定します。
レイテンシーとソリューションの可用性への影響を最小限に抑える必要があります。シナリオに必要な整合性の保証を満たすには、クエリレベルでデフォルトの整合性レベルをオーバーライドする必要があります。
どの一貫性レベルを実装する必要がありますか？答えるには、適切な一貫性レベルを正しい要件にドラッグします。各整合性レベルは、1回使用することも、複数回使用することも、まったく使用しないこともできます。コンテンツを表示するには、分割バーをペイン間でドラッグするか、スクロールする必要がある場合があります。
注：正しい選択はそれぞれ1ポイントの価値があります。
Answer:
Explanation:
Explanation
Box 1: Strong
Strong: Strong consistency offers a linearizability guarantee. The reads are guaranteed to return the most recent committed version of an item. A client never sees an uncommitted or partial write. Users are always guaranteed to read the latest committed write.
Box 2: Bounded staleness
Bounded staleness: The reads are guaranteed to honor the consistent-prefix guarantee. The reads might lag behind writes by at most "K" versions (that is "updates") of an item or by "t" time interval. When you choose bounded staleness, the "staleness" can be configured in two ways:
The number of versions (K) of the item
The time interval (t) by which the reads might lag behind the writes
Box 3: Eventual
Eventual: There's no ordering guarantee for reads. In the absence of any further writes, the replicas eventually converge.
NEW QUESTION: 2
Health Insightsデータプラットフォーム用のストレージを設計する必要があります。
どのタイプのテーブルを設計に含める必要がありますか？ 回答するには、回答エリアで適切なオプションを選択します。
注：それぞれの正しい選択には1ポイントの価値があります。
Answer:
Explanation:
Explanation
Box 1: Hash-distributed tables
The new Health Insights application must be built on a massively parallel processing (MPP) architecture that will support the high performance of joins on large fact tables.
Hash-distributed tables improve query performance on large fact tables.
Box 2: Round-robin distributed tables
A round-robin distributed table distributes table rows evenly across all distributions. The assignment of rows to distributions is random.
Scenario:
ADatum identifies the following requirements for the Health Insights application:
* The new Health Insights application must be built on a massively parallel processing (MPP) architecture that will support the high performance of joins on large fact tables.
References:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/sql-data-warehouse/sql-data-warehouse-tables-distribute
NEW QUESTION: 3
Answer:
Explanation:
NEW QUESTION: 4
Which four are legal declarations? (Choose four.)
A. String[] st = new String[1];
B. String st == "Hello";
C. String st = 'Hello';
D. String st = null;
E. String st == 'Hello';
F. String st = new String("Hello");
G. String st = "Hello";
Answer: A,D,F,G