DP-900 サンプル問題

正解：A

A（正解）　正解。事前定義されたスキーマに従い、行と列のテーブル形式で表現されるデータは構造化データに分類される

B　半構造化はJSONのようにタグやキーで構造を持つが固定のテーブルスキーマには従わないデータを指す

C　非構造化は画像・音声・動画のように内部に定義済みの構造を持たないデータを指す

D　ストリーミングは処理方式（逐次到着）の分類であり、データ構造の分類ではない

正解：B

A　構造化データはすべてのレコードが同一の固定スキーマに従う。フィールドが可変なJSONは該当しない

B（正解）　正解。JSONはキーと値で構造を表現するが固定スキーマを強制しないため、半構造化データの代表例

C　非構造化は構造情報を持たないデータ。JSONはキーによる自己記述的な構造を持つ

D　正規化はリレーショナル設計の手法であり、データ構造の3分類（構造化・半構造化・非構造化）ではない

正解：C

A　動画は行と列のスキーマで表現できないため構造化データではない

B　動画ファイル自体はタグやキーによる構造を持たない。メタデータと本体を混同させるひっかけ

C（正解）　正解。動画・画像・音声のように定義済みのデータ構造を持たないファイルは非構造化データ

D　リレーショナルはテーブルと関係で表す構造化データの格納モデルであり、動画には適用できない

正解：D

A　書き込み時にスキーマへの適合を強制する方式。リレーショナルデータベースの動作でありこのシナリオとは逆

B　正規化はテーブル設計で重複を排除する手法であり、スキーマ適用のタイミングの話ではない

C　シャーディングはデータを複数ノードへ水平分割する拡張手法であり、スキーマ解釈の方式ではない

D（正解）　正解。読み取り時にスキーマを適用する方式で、多様な生データを柔軟に扱えるためデータレイクで一般的

正解：B

A　これは構造化データの特徴。半構造化はレコードごとに構造が異なってもよい

B（正解）　正解。JSONやXMLのように自己記述的な構造を持ちながら、厳密なテーブルスキーマを強制しないのが半構造化

C　これは非構造化データの特徴。半構造化はキーやタグという構造情報を持つ

D　半構造化の代表であるJSONやXMLはテキスト形式。格納形式は分類の基準ではない

正解：C

A　キー・バリューは値の中身に固定スキーマを強制しないため構造化データには分類されない

B　キーによる最低限の構造を持つため、構造を一切持たない非構造化とは区別される

C（正解）　正解。キー・バリューやドキュメント、グラフなどNoSQL系のデータは半構造化データに分類される

D　バイナリかどうかは格納表現の話であり、構造化・半構造化・非構造化の分類軸ではない

正解：D

A　Blobは非構造化ファイルの格納向け。テーブル間の整合性や制約は提供しない

B　グラフはノード間の関係の探索に強いが、固定スキーマの業務データの整合性管理には過剰かつ不向き

C　ファイル共有はファイル単位の保存で、行レベルの整合性やトランザクションは提供しない

D（正解）　正解。固定スキーマ・制約・トランザクションによる厳密な整合性が必要な構造化データに最適

正解：D

A　リレーショナルデータベースは構造化データ向け。大容量の音声ファイル保存にはコストも構造も不向き

B　Table Storageはキー・バリューのエンティティ向けで、大きなバイナリファイルの格納には適さない

C　Cosmos DBはJSONドキュメントなど半構造化データ向け。音声ファイルの保存先としては不適切

D（正解）　正解。音声・動画・画像などの非構造化ファイルを大量かつ安価に保存するのに適したオブジェクトストレージ

正解：B

A　これは半構造化データの特徴。構造化データは全行が同一スキーマに従う

B（正解）　正解。構造化データは事前定義されたスキーマに基づき、全行が同一の列構成を持つ

C　スキーマオンリードは半構造化・非構造化データをデータレイクで扱う際の方式

D　構造化データはSQLなどで列を指定して照会できる。全文検索しかできないのはむしろ非構造化データの制約

正解：C

A　スキャン画像は行と列のスキーマを持たないため構造化データではない

B　画像化された文書はタグやキーによる機械可読な構造を持たないため半構造化には当たらない

C（正解）　正解。スキャン画像・写真・音声など定義済みの構造を持たないファイルは非構造化データ

D　時系列はタイムスタンプ順の計測値を指す用途分類であり、契約書のスキャン画像には該当しない

正解：A

A（正解）　正解。1行を1レコードとしカンマで列を区切るプレーンテキスト形式で、互換性が最も広い

B　Parquetは列指向のバイナリ形式。分析には強いが、単純なテキストとしての交換用途には当たらない

C　Avroはバイナリのシリアル化形式で、人間が読めるテキスト交換という要件に合わない

D　ORCも列指向のバイナリ形式で、テキストベースの単純な交換用途には不向き

正解：B

A　CSVはフラットな表形式で、入れ子（階層）構造を表現できない

B（正解）　正解。キーと値のペアを入れ子にでき、Web APIのデータ交換で事実上の標準となっている形式

C　Parquetは分析向けの列指向バイナリ形式で、Web APIの応答形式としては使われない

D　ORCはHadoop系の列指向バイナリ形式で、APIのデータ交換用途ではない

正解：B・D

A　履歴全体の集計は分析（OLAP）ワークロードの特徴

B（正解）　正解。OLTPは注文登録のような小さな読み書きを大量に処理する

C　OLTPは業務の発生都度即時に反映する。翌日バッチは分析側のロードで見られる方式

D（正解）　正解。業務データの正しさを守るため、原子性・一貫性・独立性・耐久性が求められる

E　OLTPは書き込みが中心的なワークロードであり、読み取り専用ではない

正解：A・C

A（正解）　正解。JSONはキーと値で構造を持つが固定スキーマに従わない半構造化データの代表例

B　映像は内部に定義された構造を持たない非構造化データ

C（正解）　正解。XMLはタグで自己記述的な構造を持つ半構造化データ

D　音声は構造情報を持たない非構造化データ

E　固定スキーマの行と列に従うテーブルは構造化データ

正解：A

A（正解）　正解。主キーは各行を一意に識別する列で、重複とNULLが許されない

B　外部キーは他のテーブルの主キーを参照して関係を表す列で、自テーブルの行の一意識別が目的ではない

C　インデックスは検索を高速化する構造で、一意性の定義そのものではない

D　ビューはクエリに基づく仮想テーブルで、行の識別子ではない

正解：B

A　主キーは自テーブルの行を識別する列。他テーブルの主キーを参照する側の列は外部キー

B（正解）　正解。他のテーブルの主キーを参照してテーブル間の関係を定義し、参照整合性を強制する列

C　複合キーは複数列を組み合わせたキーのことで、参照関係の定義とは別の概念

D　一意インデックスは値の重複を防ぐ仕組みで、テーブル間の参照関係を定義するものではない

正解：C

A　属性1つに対応するのは列。行は属性の集合を持つ1件のインスタンス

B　関係は主キーと外部キーで表現される。行そのものは関係ではない

C（正解）　正解。1行は顧客1人・注文1件のような、エンティティの個別のインスタンスを表す

D　スキーマはテーブルや列の定義の集合で、1行が表すものではない

正解：A

A（正解）　正解。列は氏名・価格のような、エンティティが持つ1つの属性を表し、データ型が定義される

B　インスタンスに対応するのは行。列は属性を表す

C　トランザクションは一連の操作の単位で、テーブル構造の要素ではない

D　物理配置はストレージエンジンの内部事情で、論理モデル上の列の意味ではない

正解：D

A　ビューはクエリの定義を保存する仮想テーブルで、検索経路を高速化する構造ではない

B　ストアドプロシージャは処理ロジックの保存であり、検索の高速化構造ではない

C　外部キーは参照整合性の制約で、検索の高速化が目的ではない

D（正解）　正解。列の値から行の位置を引ける構造を作り、全表走査を避けて検索を高速化する

正解：D

A　これはキー・バリューストアの説明

B　リレーショナルは書き込み時にスキーマを強制するスキーマオンライト方式

C　これはドキュメントDBなど半構造化ストアの特徴。リレーショナルでは全行が同じ列定義に従う

D（正解）　正解。行と列の構造化データをテーブルとして保持し、キーによる関係でテーブル同士を結び付けるモデル

正解：A

A（正解）　正解。NULLは0や空文字とは異なる「値がない・不明」という状態を表す

B　ゼロは確定した値であり、値の不在を表すNULLとは異なる

C　空文字は長さ0の確定した値で、NULLとは区別される

D　NULLはエラーではなく、値が存在しない正当な状態

正解：B

A　正規化はむしろテーブルを分割するため結合は増える。結合削減は非正規化の目的

B（正解）　正解。同じ情報を1か所にのみ保持することで、更新漏れによる不整合や記憶域の無駄を防ぐ

C　暗号化はセキュリティ対策で、正規化とは別の概念

D　正規化はテーブルを分割するため、テーブル数はむしろ増える

正解：C

A　非正規化は重複を許す手法で、この不整合の原因側。読み取り最適化のための分析系の手法

B　パーティションは大きなテーブルの分割管理で、重複データの整合性問題は解決しない

C（正解）　正解。住所を1つのテーブルにのみ保持し他からは参照する構造にすることで、更新漏れの不整合を防げる

D　バックアップは復旧手段であり、重複更新漏れの予防策ではない

正解：D

A　推移的関数従属の排除は第3正規形の観点で、第1正規形の条件ではない

B　分割数の規定はない。セルの原子性が第1正規形の本質

C　外部キーの有無は正規形の条件と無関係で、正規化ではむしろ参照に外部キーを使う

D（正解）　正解。1つのセルに複数の値やリストを入れず、行ごとに原子的な値を持つのが第1正規形

正解：D

A　整合性の向上は正規化の目的。非正規化は重複により更新整合性が下がる

B　非正規化は重複を持つため記憶域はむしろ増える

C　非正規化はテーブルを統合する方向で、制約を増やすことが目的ではない

D（正解）　正解。分析クエリでは結合コストが大きいため、重複を許して結合を減らし読み取り性能を優先する

正解：B

A　それは非正規化の極端な形。正規化はテーブルを分割する

B（正解）　正解。正規化はデータを多数の小さなテーブルに分けるため、照会には結合が増える

C　重複の保持は非正規化の特徴。正規化は重複を排除する

D　正規化はスキーマ設計の手法そのものであり、スキーマは必須

正解：B

A架空　架空の名称。実在するAzureサービスではない

B（正解）　正解。非構造化データ向けのオブジェクトストレージで、HTTP経由の配信と大規模なスケールに対応する

C　リレーショナルデータベースで、大容量メディアファイルの配信用途には不向き

D　キー・バリューのエンティティ格納向けで、大きなメディアファイルの保存には適さない

正解：A

A（正解）　正解。データをブロック単位で管理する種類で、ドキュメント・画像・動画など一般的なファイルに使われる

B　ページBlobは512バイトページのランダムアクセス向けで、主に仮想マシンのディスク（VHD）に使われる

C　追加Blobは末尾への追記に最適化されており、ログ収集などに使われる

D　アーカイブはBlobの種類ではなくアクセス層の名称。種類と層を混同させるひっかけ

正解：C

A　ブロックBlobは一般ファイルの保存向けで、VHDのランダム読み書き基盤にはページBlobが使われる

B　追加Blobは追記専用で、ランダム書き込みが必要なディスク用途には使えない

C（正解）　正解。512バイトのページ単位でランダム読み書きでき、仮想マシンのディスクの基盤となる

D　コンテナーはBlobを格納する入れ物であり、Blobの種類ではない

正解：B

A　一般ファイル向けで、末尾追記に特化した最適化は追加Blobのもの

B（正解）　正解。末尾への追加操作に最適化されたブロックBlobの一種で、ログ記録の用途に適する

C　ページBlobはランダムアクセス向けで、VHDなどに使われる

D　スナップショットはBlobの特定時点の読み取り専用コピーで、追記用の種類ではない

正解：C

A　アクセス頻度の高いデータ向けで、保存コストが最も高い。低頻度データではコスト最適でない

B　保存コストは最安だがオフライン保存で、読み取り前にリハイドレートが必要なため即時アクセス要件を満たせない

C（正解）　正解。低頻度アクセス向けに保存コストを抑えつつ、オンラインのため即時読み取りが可能

D　プレミアムは高頻度・低遅延向けの高性能ストレージで、コスト削減の方向と逆

正解：B

A　LRSは単一データセンター内で3コピーを保持する方式で、リージョン障害には耐えられない

B（正解）　正解。プライマリリージョンでの複製に加え、地理的に離れたセカンダリリージョンへも複製する

C　ZRSは同一リージョン内の複数の可用性ゾーンに複製する方式で、リージョン全体の障害には対応できない

D　アクセス層はコスト最適化の仕組みで、複製・冗長性とは無関係

正解：D

A　Azure Filesの拡張ではない。Data Lake Storage Gen2の基盤はBlob Storage

B　リレーショナルDBの拡張ではなく、ストレージサービスの機能追加

C　Cosmos DBとは別のサービス。ストレージ側の機能

D（正解）　正解。Blob Storageに階層型名前空間を有効化し、ディレクトリ操作やビッグデータ分析に最適化したもの

正解：D

A　geo冗長はリージョン間のデータ複製で、層の移動や自動削除は行わない

B　SASは期限付きのアクセス権付与の仕組みで、層の管理機能ではない

C　スナップショットは特定時点のコピー作成で、自動の層移動・削除機能ではない

D（正解）　正解。経過日数などの条件でアクセス層の移動や削除を自動化するルールを定義できる

正解：C

A　これはTable Storageの説明

B　これはAzure SQL Databaseなどデータベースサービスの説明

C（正解）　正解。クラウド上のフルマネージドなファイル共有で、SMB/NFSプロトコルでマウントして利用する

D　これはEvent Hubsなどのメッセージングサービスの説明

正解：A

A（正解）　正解。SMBでマウントすればドライブや共有パスとしてそのまま参照でき、アプリの変更なしに移行できる

B　BlobはHTTP APIでのアクセスが基本で、共有パス参照のアプリをそのまま動かす用途にはFilesが適する

C　NoSQLデータベースで、ファイル共有パスの代替にはならない

D　イベント取り込みサービスで、ファイル共有機能はない

正解：A

A（正解）　正解。多様なソースへのコネクタを持ち、データの移動と変換のパイプラインを構築・スケジュール実行できる

B　DNSは名前解決のサービスで、データ統合とは無関係

C　レポート作成ツールであり、大規模なデータ統合パイプラインの基盤ではない

D　ファイル共有サービスで、ETLの実行機能はない

正解：B

A　パイプラインは保存場所ではなく処理の定義。保存はストレージサービスの役割

B（正解）　正解。コピーや変換などのアクティビティをまとめ、依存関係を付けて実行する論理的なグループがパイプライン

C　専用線はExpressRouteなどネットワークサービスの概念

D　バックアップはデータベース側の運用機能で、パイプラインの定義ではない

正解：C

A　ETLはロード前に変換を行うパターンで、順序が異なる

B　CDCは変更データキャプチャの略で、変更差分の検出手法。変換順序のパターン名ではない

C（正解）　正解。Extract-Load-Transformの順で処理し、データレイクやDWHのスケーラブルな計算能力で変換する現代的なパターン

D　OLTPはトランザクション処理のワークロード分類で、データ統合のパターンではない

正解：A

A（正解）　正解。ETLは転送の途中で変換・整形を行い、整ったデータのみを格納先へ書き込む。機密列の除去などにも都合がよい

B　これはELTの説明。ETLは変換がロードより先

C　変換を伴わない単純コピーはETLの定義に当たらない

D　ETLは主にバッチ処理で使われる用語で、ストリーム専用ではない

正解：D

A　暗号化の要否はELTの採用理由ではなく、転送時の暗号化はどちらのパターンでも行う

B　ELTでも変換は行う。実行場所がロード後になるだけ

C　ELTは生データをそのまま転送するため、転送量はむしろ減らない

D（正解）　正解。データレイクやクラウドDWHの分散処理能力を変換に使えるため、大規模データで効率がよい

正解：B

A　WebアクティビティはREST呼び出し用で、データ移動の基本アクティビティではない

B（正解）　正解。ソースからシンクへのデータ移動を担う中心的なアクティビティで、多数のコネクタに対応する

C　検証はファイルの存在確認などに使うもので、データの移動は行わない

D　削除アクティビティはファイル削除用で、データ転送ではない

正解：C

A　Sparkジョブはコードベースの処理で、ローコードの変換体験ではない

B　KQLクエリセットはリアルタイム分析のクエリ用で、取り込み変換の定義ツールではない

C（正解）　正解。Power Queryベースのローコード体験でデータの取り込み・変換を定義できるFabricの機能

D　セマンティックモデルはPower BIの分析用データモデルで、取り込み処理の定義ではない

正解：A

A（正解）　正解。バッチは一定間隔や条件でデータを一括処理する方式で、大量データを効率よく扱える

B　到着都度の逐次処理はストリーム処理の特徴

C　バッチは処理間隔分の遅延があり、常時最新にはならない

D　バッチは少量でも使える。大量向けというのは効率の話であり制約ではない

正解：B

A　レポートの配布は可視化・共有の工程で、取り込みではない

B（正解）　正解。取り込みは分析パイプラインの最初の工程で、各ソースからデータを取得してレイクやDWHなどへ着地させるプロセス

C　暗号化はセキュリティ対策であり、データを取得・着地させる取り込み工程ではない

D　インデックス作成はクエリ性能の最適化で、データの取得・転送のプロセスではない

正解：D

A　レプリケーションはデータ複製の仕組みで、処理フローの調整ではない

B　正規化はテーブル設計手法で、処理の自動実行とは無関係

C　インデックスは検索高速化の構造で、ジョブの調整ではない

D（正解）　正解。依存関係のある複数の処理を順序立てて調整・自動実行することをオーケストレーションと呼ぶ

正解：D

A　これはデータレイクの説明。DWHは整形済みの構造化データを保持する

B　これはOLTPデータベースの説明

C　これはEvent Hubsなどイベント取り込みサービスの説明

D（正解）　正解。複数ソースから統合した構造化データを保持し、大規模な読み取り・集計に最適化されている

正解：B

A　第3正規形はOLTP向けの正規化水準で、分析向けの非正規化モデルとは方向が異なる

B（正解）　正解。ファクトを中心にディメンションを星形に配置する、分析向けの代表的なモデリング手法

C　キー・バリューはNoSQLのデータモデルで、DWHのモデリング手法ではない

D　ドキュメントモデルはJSON格納のNoSQLモデルで、DWHの次元モデリングではない

正解：C

A　説明的な属性を持つのはディメンションテーブル

B　アクセス権管理はセキュリティ機能で、ファクトテーブルの役割ではない

C（正解）　正解。ファクトテーブルは観測されたイベントの数値メジャーと、各ディメンションへのキーを保持する

D　日付の属性を持つのは日付ディメンション。ファクトはメジャーが中心

正解：A

A（正解）　正解。顧客・商品・日付などのエンティティの属性を保持し、メジャーを集計する切り口となる

B　取引の数値メジャーを保持するのはファクトテーブル

C　変更履歴の記録はトランザクションログや監査の役割

D　バッファリングはイベント取り込みサービスの役割で、ディメンションの役割ではない