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NEW QUESTION: 2
You received complaints from users about slow response time in some parts of the application. On investigation, you find that this happens whenever the application runs any query against the PROD_DET table that contains detailed information about all the products.
You gathered the table statistics and executed the following statements to find more information about this table:
SQL> SELECT chain_cnt, 2 round(chain_cnt/num_rows*100,2) pct_chained, 3 avg_row_len, pct_free , pct_used 4 FROM user_tables 5 WHERE table_name = 'PROD_DET';CHAIN_CNT PCT_CHAINED AVG_ROW_LEN PCT_FREE PCT_USED---------- ----------- ----------- ---------- ----------4789 100 3691 10 40 Which methods can you use to improve the performance? (Choose all that apply.)
A. online table redefinition
B. export and import the table
C. move the table using the ALTER TABLE command
D. decrease the PCTFREE value
Answer: A,B,C

NEW QUESTION: 3
You have a new Azure Data Factory environment.
You need to periodically analyze pipeline executions from the last 60 days to identify trends in execution durations. The solution must use Azure Log Analytics to query the data and create charts.
Which diagnostic settings should you configure in Data Factory? To answer, select the appropriate options in the answer area.
NOTE: Each correct selection is worth one point.

Answer:
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Log type: PipelineRuns
A pipeline run in Azure Data Factory defines an instance of a pipeline execution.
Storage location: An Azure Storage account
Data Factory stores pipeline-run data for only 45 days. Use Monitor if you want to keep that data for a longer time. With Monitor, you can route diagnostic logs for analysis. You can also keep them in a storage account so that you have factory information for your chosen duration.
Save your diagnostic logs to a storage account for auditing or manual inspection. You can use the diagnostic settings to specify the retention time in days.
References:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/data-factory/concepts-pipeline-execution-triggers
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/data-factory/monitor-using-azure-monitor