DP-900-CORE#97-1
注: この問題は、同じ前提を持つ一連の問題の一部です。それぞれの問題には異なる解決策が提示されます。
前提
アプリケーションが扱う様々なデータについて、データ分類 (構造化 / 半構造化 / 非構造化) が正しく行われているかを判定してください。分類により、適切なストア (RDB / NoSQL / Blob) とクエリ手段 (SQL / API / AI) を選択する必要があります。
解決策
Azure SQL Database に格納された顧客テーブル (顧客 ID + 名前 + 住所などの固定列) を、固定スキーマと型強制を持つ構造化データとして分類し、SQL でクエリ可能な分析基盤を構築する。
この分類は正しいですか?
解説
【判定: はい】の理由
顧客テーブル (固定列 + 型強制) は構造化データの定義そのものに合致します。
Azure SQL Database / Managed Instance / SQL Server on Azure VMs はすべて構造化データの代表的な格納先です。
【「いいえ」が違う理由】
顧客テーブルは構造化データの典型例で、本分類は正確です。他の分類 (半構造化 / 非構造化) は柔軟性が高い反面、SQL クエリや ACID トランザクションが標準的に使えないため、この用途には適しません。
出典: Microsoft Learn — Explore core data concepts › Structured data
顧客テーブル (固定列 + 型強制) は構造化データの定義そのものに合致します。
| 構造化データの特徴 | 顧客テーブルでの該当 |
|---|---|
| 事前定義された固定スキーマ | ✅ CREATE TABLE 文で列定義済 |
| 型強制 (整数列に文字列不可) | ✅ 顧客 ID は INT、住所は VARCHAR 等 |
| テーブル (行と列) | ✅ RDB の標準形式 |
| SQL でクエリ可 | ✅ ACID トランザクション付き |
Azure SQL Database / Managed Instance / SQL Server on Azure VMs はすべて構造化データの代表的な格納先です。
【「いいえ」が違う理由】
顧客テーブルは構造化データの典型例で、本分類は正確です。他の分類 (半構造化 / 非構造化) は柔軟性が高い反面、SQL クエリや ACID トランザクションが標準的に使えないため、この用途には適しません。
出典: Microsoft Learn — Explore core data concepts › Structured data
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