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NEW QUESTION 39
You are designing an inventory updates table in an Azure Synapse Analytics dedicated SQL pool. The table will have a clustered columnstore index and will include the following columns:

You identify the following usage patterns:
Analysts will most commonly analyze transactions for a warehouse.
Queries will summarize by product category type, date, and/or inventory event type.
You need to recommend a partition strategy for the table to minimize query times.
On which column should you partition the table?

• A. EventDate
• B. EventTypeID
• C. ProductCategoryTypeID
• D. WarehouseID

Answer: D

Explanation:
The number of records for each warehouse is big enough for a good partitioning.
Note: Table partitions enable you to divide your data into smaller groups of data. In most cases, table partitions are created on a date column.
When creating partitions on clustered columnstore tables, it is important to consider how many rows belong to each partition. For optimal compression and performance of clustered columnstore tables, a minimum of 1 million rows per distribution and partition is needed. Before partitions are created, dedicated SQL pool already divides each table into 60 distributed databases.

NEW QUESTION 40
You have an Azure subscription that contains the following resources:
An Azure Active Directory (Azure AD) tenant that contains a security group named Group1 An Azure Synapse Analytics SQL pool named Pool1 You need to control the access of Group1 to specific columns and rows in a table in Pool1.
Which Transact-SQL commands should you use? To answer, select the appropriate options in the answer area.

Answer:

Explanation:

Reference:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/synapse-analytics/sql-data-warehouse/column-level-security

NEW QUESTION 41
You are designing an Azure Databricks table. The table will ingest an average of 20 million streaming events per day.
You need to persist the events in the table for use in incremental load pipeline jobs in Azure Databricks. The solution must minimize storage costs and incremental load times.
What should you include in the solution?

• A. Sink to Azure Queue storage.
• B. Use a JSON format for physical data storage.
• C. Include a watermark column.
• D. Partition by DateTime fields.

Answer: D

Explanation:
The Databricks ABS-AQS connector uses Azure Queue Storage (AQS) to provide an optimized file source that lets you find new files written to an Azure Blob storage (ABS) container without repeatedly listing all of the files.
This provides two major advantages:
Lower latency: no need to list nested directory structures on ABS, which is slow and resource intensive.
Lower costs: no more costly LIST API requests made to ABS.
Reference:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/databricks/spark/latest/structured-streaming/aqs

NEW QUESTION 42
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