Question#20(AZ-204)

小売店舗向けソリューションの読み取り遅延（Read Latency）を削減する必要があります。目標を達成するための2つの可能な方法は何ですか？

（2つ選択）

A. Azure Cosmos DB の店舗ロケーションデータクエリ用に新しい複合インデックス（Composite Index）を作成する。クエリをパラメータ化された SQL をサポートするように変更し、新しいクエリを呼び出すように Azure Function アプリを更新する。
B. Azure Cosmos DB 専用ゲートウェイ（Dedicated Gateway）をプロビジョニングする。新しい専用ゲートウェイエンドポイントを使用するように Azure Function アプリの接続文字列を更新する。
C. Azure Cosmos DB の一貫性をセッション一貫性に構成する。書き込みごとに新しい Azure Redis Cache インスタンスにセッショントークンをキャッシュする。Azure Redis に保存されたセッショントークンを使用するように読み取りを更新する。
D. Azure Cosmos DB 専用ゲートウェイをプロビジョニングする。新しい専用ゲートウェイエンドポイントを使用するように Blob Storage を更新する。
E. Azure Cosmos DB の一貫性を強力な一貫性（Strong Consistency）に構成する。店舗ロケーションデータをサポートするコンテナーの RU を増やす。

正解：A, B

読み取り遅延を削減するためには、「クエリ自体の効率化（インデックス）」と「通信・キャッシュによる効率化（ゲートウェイ）」の両面からのアプローチが有効です。

複合インデックス（Composite Index）: 複数のフィールド（例：City と StoreType）を組み合わせてフィルタリングやソートを行うクエリの場合、単一インデックスよりも複合インデックスの方が圧倒的に高速で、消費する RU（リクエストユニット）も少なくなります。
パラメータ化 SQL: クエリをパラメータ化することで、クエリプランの再利用性が高まり、実行効率が向上します。

専用ゲートウェイ (Dedicated Gateway): これをプロビジョニングすると、**「統合キャッシュ (Integrated Cache)」**が利用可能になります。
統合キャッシュの利点: 同じクエリが繰り返し実行される場合、専用ゲートウェイ内のメモリから結果を直接返すため、Cosmos DB のデータベースエンジンまでリクエストが飛ばず、遅延が劇的に減少します。また、キャッシュから返されたリクエストは RU を消費しません。

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