Sie verwalten eine Datenbank, die eine IoS-Lösung (Internet of Things) unterstützt. Die Datenbank zeichnet Metriken von über 100 Millionen Geräten pro Minute auf. Die Datenbank benötigt eine Verfügbarkeit von 99,995%.
Die Datenbank verwendet eine Tabelle namens Checkins mit einer Größe von 100 Gigabyte (GB). In der Checkins-Tabelle werden Metriken von den Geräten gespeichert. Die Datenbank enthält auch eine Tabelle mit dem Namen Archive, in der vier Terabyte (TB) Daten gespeichert sind.
Sie verwenden gespeicherte Prozeduren für den gesamten Zugriff auf die Tabellen.
Sie stellen fest, dass der Wartetyp PAGELATCH_IO große Mengen an Blockierungen verursacht.
Sie müssen die Blockierungsprobleme beheben und gleichzeitig die Ausfallzeiten für die Datenbank minimieren.
Welche beiden Aktionen sollten Sie ausführen? Jede richtige Antwort ist Teil der Lösung.

• A. Konvertieren Sie alle Tabellen in gruppierte Columnstore-Indizes.
• B. Konvertieren Sie alle gespeicherten Prozeduren, die auf die Checkins-Tabelle zugreifen, in nativ kompilierte Prozeduren.
• C. Konvertieren Sie die Checkins-Tabelle in einen gruppierten Columnstore-Index.
• D. Konvertieren Sie die Checkins-Tabelle in eine In-Memory-OLTP-Tabelle.

Sie haben eine Datenbank, bei der Deadlock-Probleme auftreten, wenn Benutzer Abfragen ausführen.
Sie müssen sicherstellen, dass alle Deadlocks im XML-Format aufgezeichnet werden.
Was tun?

• A. Verwenden Sie die Ereignisklasse Microsoft SQL Server Profiler Lock: Deadlock.
• B. Aktivieren Sie das Ablaufverfolgungsflag 1224 mit dem Database Cpmsistency Checker (BDCC).
• C. Erstellen Sie ein Microsoft SQL Server Integration Services-Paket, das sys.dm_tran_locks verwendet.
• D. Aktivieren Sie das Ablaufverfolgungsflag 1222 in den Startoptionen für Microsoft SQL Server.

Hinweis: Diese Frage ist Teil einer Reihe von Fragen, die dasselbe Szenario verwenden. Zur Vereinfachung wird das Szenario in jeder Frage wiederholt. Jede Frage stellt ein anderes Ziel und eine andere Antwortauswahl dar, aber der Text des Szenarios ist in jeder Frage dieser Reihe genau gleich.
Sie haben eine Datenbank mit dem Namen Sales, die die folgenden Datenbanktabellen enthält: Customer, Order und Products.
Die Tabelle "Produkte" und die Tabelle "Bestellung" sind in der folgenden Abbildung dargestellt.

Die Kundentabelle enthält eine Spalte, in der die Daten für die letzte Bestellung des Kunden gespeichert sind.
Sie planen, eine Tabelle mit dem Namen Leads zu erstellen. Es wird erwartet, dass die Tabelle Leads ungefähr 20.000 Datensätze enthält.
Der Speicherbedarf für die Leads-Tabelle muss minimiert werden.
Änderungen des Preises eines Produkts dürfen nicht mehr als 25 Prozent über dem aktuellen Preis liegen. Die Versandabteilung muss über Bestell- und Versanddetails informiert werden, wenn eine Bestellung in die Datenbank eingegeben wird.
Sie müssen die entsprechenden Tabellenobjekte implementieren.
Welches Objekt sollten Sie für jede Tabelle verwenden? Ziehen Sie zum Beantworten die entsprechenden Objekte in die richtigen Tabellen. Jedes Objekt kann einmal, mehrmals oder gar nicht verwendet werden. Möglicherweise müssen Sie die geteilte Leiste zwischen den Fenstern ziehen oder einen Bildlauf durchführen, um den Inhalt anzuzeigen.

Hinweis: Diese Frage ist Teil einer Reihe von Fragen, die dasselbe Szenario darstellen. Jede Frage in der Reihe enthält eine einzigartige Lösung. Stellen Sie fest, ob die Lösung die angegebenen Ziele erfüllt.
Sie haben eine Tabelle mit einem Clustered-Index und einem Nonclustered-Index. Die Indizes verwenden andere Spalten aus der Tabelle. Sie haben eine Abfrage mit dem Namen Benutzer melden, dass Query1 lange braucht, um Ergebnisse zu melden. Sie führen die folgenden Statistiken für eine Indexsuchoperation aus und überprüfen sie:

Sie müssen das Leistungsproblem beheben.
Lösung: Sie erstellen den Clustered-Index neu.
Erfüllt die Lösung das Ziel?

• A. Nein
• B. Ja