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NEW QUESTION: 1
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A. 2U
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Answer: B

NEW QUESTION: 2
You are designing a data-oriented application that features a variety of storage schemas.
The application object model must be mapped to the various storage schemas.
You need to enable developers to manipulate the data.
Which ADO.NET data access strategy should you use? (Each correct answer presents a complete solution.
Choose all that apply.)
A. LINQ to SQL
B. Entity Framework
C. DataReader
D. DataAdapter
Answer: A,B,D

NEW QUESTION: 3
注：この質問は同じシナリオを使用する一連の質問の一部です。あなたの便宜のために、シナリオは各質問で繰り返されます。それぞれの質問は異なる目標と答えの選択を提示しますが、シナリオのテキストはこのシリーズのそれぞれの質問でまったく同じです。
複数のクライアントアプリケーションをサポートするMicrosoft SQL Serverデータウェアハウスインスタンスがあります。
データウェアハウスには、Dimension.SalesTerritory、Dimension.Customer、Dimension.Date、Fact.Ticket、およびFact.Orderの各テーブルがあります。 Dimension.SalesTerritoryテーブルとDimension.Customerテーブルは頻繁に更新されます。 Fact.Orderテーブルは毎週のレポート作成に最適化されていますが、会社はそれを毎日に変更したいと考えています。 Fact.OrderテーブルはETLプロセスを使用して読み込まれます。インデックスは時間の経過とともにテーブルに追加されましたが、これらのインデックスが存在するとデータのロードが遅くなります。
データウェアハウス内のすべてのデータは共有SANに保管されています。すべてのテーブルはDB1という名前のデータベースにあります。開発環境用の実動データのコピーを含む、DB2という名前の2番目のデータベースがあります。データウェアハウスは拡大し、ストレージのコストは増加しました。 1年を超えるデータはめったにアクセスされず、履歴と見なされます。
以下の要件があります。
*データウェアハウスの管理性を向上させ、毎晩すべてのトランザクションデータを再作成する必要性を回避するために、テーブル分割を実装します。できるだけ細かい区分化戦略を使用してください。
*Fact.Orderテーブルを分割し、合計7年間のデータを保持します。
*Fact.Ticketテーブルを分割し、7年間のデータを保持します。毎月末に、パーティション構造はスライディングウィンドウ方式を適用して、次の月に新しいパーティションが使用可能になり、最も古い月のデータがアーカイブされて削除されるようにする必要があります。
*Dimension.SalesTerritory、Dimension.Customer、およびDimension.Dateテーブルのデータロードを最適化します。
*データベース内のすべてのテーブルを増分ロードし、すべての増分変更が確実に処理されるようにします。
*Fact.Orderパーティションのデータロード処理中のパフォーマンスを最大化します。
*履歴データがオンラインのままであり、クエリに利用できることを確認します。
*現在のデータに対するクエリパフォーマンスを維持しながら、継続的なストレージコストを削減します。
クライアントアプリケーションを変更することは許可されていません。
テーブルのデータロードを設定する必要があります。
各テーブルにどのデータロードテクノロジを使用する必要がありますか。回答するには、回答領域で適切なオプションを選択します。

Answer:
Explanation:

Explanation

Scenario: The Dimension.SalesTerritory and Dimension.Customer tables are frequently updated Optimize data loading for the Dimension.SalesTerritory, Dimension.Customer, and Dimension.Date tables.
Box 1: Change Tracking
Box 2: Change Tracking
Box 3: Temporal Table
Temporal Tables are generally useful in scenarios that require tracking history of data changes.
We recommend you to consider Temporal Tables in the following use cases for major productivity benefits.
* Slowly-Changing Dimensions
Dimensions in data warehousing typically contain relatively static data about entities such as geographical locations, customers, or products.
References:
https://docs.microsoft.com/en-us/sql/relational-databases/tables/temporal-table-usage-scenarios