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Er erteilte sie, Nicht nur Hüte, sondern auch Stiefel.
NEW QUESTION: 1
Examine this code
CREATE OR REPLACE PROCEDURE load bfile (p_flle_loc IN VARCHAR2)
IS
V_file BFILE;
V_filename VARCHAR2 (16);
CURSOR emp_cursor IS
SELECT employee_id
FROM employees
WHERE Job_id = 'IT_PROG'
FOR UPDATE;
BEGIN
FOR emp_record IN emp_cursor LOOP
V_filename:= emp_record.employee_id || '.GIF';
V_file := BFILENAME(p_flle_loc, v_filename);
END LOOP;
END;
/
What does the BFILENAME function do?
A. It returns a BFILE locator that is associated with a physical LOB binary file on the server's file system
B. It checks for the existence of an external BFILE
C. It creates a directory object for use with the external BFILEs
D. It reads data from an external BFILE
Answer: A
Explanation:
In Oracle/PLSQL, the BFILENAME function returns a BFILE locator for a physical LOB binary file.
Incorrect Answers:
A: DBMS_LOB.READ Procedure reads data from a BFILE.
B: DBMS_LOB.FILEEXISTS functions checks for the existence of the file on the Server.
D: You do not use the BFILENAME function to create a directory object. The syntax to create the directory object is:CREATE DIRECTORY <directory name> AS <operating system path>;
NEW QUESTION: 2
Sie müssen die Sicherheitsanforderungen von LabelMaker erfüllen.
Was sollte man tun?
A. Erstellen Sie eine Rollenbindung und weisen Sie sie dem Azure AD-Konto zu.
B. Platzieren Sie das Azure Active Directory-Konto in einer Azure AD-Gruppe. Erstellen Sie eine ClusterRoleBinding und weisen Sie sie der Gruppe zu.
C. Erstellen Sie eine Richtlinie für den bedingten Zugriff, und weisen Sie sie dem Azure Kubernetes-Dienstcluster zu
D. Erstellen Sie einen Microsoft Azure Active Directory-Dienstprinzipal und weisen Sie ihn dem AKS-Cluster (Azure Kubernetes Service) zu.
Answer: B
Explanation:
Explanation
Scenario: The LabelMaker applications must be secured by using an AAD account that has full access to all namespaces of the Azure Kubernetes Service (AKS) cluster.
Permissions can be granted within a namespace with a RoleBinding, or cluster-wide with a ClusterRoleBinding.
References:
https://kubernetes.io/docs/reference/access-authn-authz/rbac/
NEW QUESTION: 3
Note: This question is part of a series of questions that use the same scenario. For your convenience, the scenario is repeated in each question. Each question presents a different goal and answer choices, but the text of the scenario is exactly the same in each question in this series.
You have a Microsoft SQL Server data warehouse instance that supports several client applications.
The data warehouse includes the following tables: Dimension.SalesTerritory, Dimension.Customer, Dimension.Date, Fact.Ticket, and Fact.Order. The Dimension.SalesTerritory and Dimension.Customer tables are frequently updated. The Fact.Order table is optimized for weekly reporting, but the company wants to change it daily. The Fact.Order table is loaded by using an ETL process. Indexes have been added to the table over time, but the presence of these indexes slows data loading.
All data in the data warehouse is stored on a shared SAN. All tables are in a database named DB1. You have a second database named DB2 that contains copies of production data for a development environment. The data warehouse has grown and the cost of storage has increased. Data older than one year is accessed infrequently and is considered historical.
You have the following requirements:
* Implement table partitioning to improve the manageability of the data warehouse and to avoid the need to repopulate all transactional data each night. Use a partitioning strategy that is as granular as possible.
* Partition the Fact.Order table and retain a total of seven years of data.
* Partition the Fact.Ticket table and retain seven years of data. At the end of each month, the partition structure must apply a sliding window strategy to ensure that a new partition is available for the upcoming month, and that the oldest month of data is archived and removed.
* Optimize data loading for the Dimension.SalesTerritory, Dimension.Customer, and Dimension.Date tables.
* Incrementally load all tables in the database and ensure that all incremental changes are processed.
* Maximize the performance during the data loading process for the Fact.Order partition.
* Ensure that historical data remains online and available for querying.
* Reduce ongoing storage costs while maintaining query performance for current data.
You are not permitted to make changes to the client applications.
You need to implement the data partitioning strategy.
How should you partition the Fact.Order table?
A. Create 730 partitions.
B. Create 17,520 partitions.
C. Create 2,557 partitions.
D. Use a granularity of two days.
Answer: C
Explanation:
Explanation
We create on partition for each day. 7 years times 365 days is 2,555. Make that 2,557 to provide for leap years.
From scenario: Partition the Fact.Order table and retain a total of seven years of data.
Maximize the performance during the data loading process for the Fact.Order partition.
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