微软DP420证书样板
详细考试大纲
设计和实现数据模型 (35--40%)
为 Azure Cosmos DB for NoSQL 设计和实现非关系数据模型
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通过在同一容器中存储多个实体类型来开发设计
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通过在同一文档中存储多个相关实体来开发设计
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开发可使多个文档中的数据非规范化的模型
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通过文档间的引用来开发设计
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标识主键和唯一键
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标识数据以及关联的访问模式
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在事务存储的容器上指定默认生存时间 (TTL)
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开发版本控制文档的设计
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开发文档架构版本控制设计
设计适用于 Azure Cosmos DB for NOSQL 的数据分区策略
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根据特定工作负载选择分区策略
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选择分区键
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在选择分区键时规划事务
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评估使用跨分区查询的成本
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根据分区键的选择计算和评估数据分布
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根据分区键的选择计算和评估吞吐量分布
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构造并实现综合分区键
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设计和实现分层分区键
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为需要多个分区键的工作负载设计分区
为使用 Azure Cosmos DB 创建的数据库规划和实现大小调整和缩放
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评估特定工作负载的吞吐量和数据存储要求
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在无服务器模型、免费预配模型之间进行选择
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选择何时使用数据库级别的预配吞吐量
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针对粒度缩放单元和资源调控进行设计
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评估在全局范围内分发数据的成本
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通过使用 Azure 门户为 Azure Cosmos DB 配置吞吐量
在 Azure Cosmos DB SDK 中实现客户端连接选项
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选择连接模式（网关连接或直接连接）
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实现连接模式
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创建与数据库的连接
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通过使用 Azure Cosmos DB 仿真器实现脱机开发
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处理连接错误
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为客户端实现单一实例
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指定全局分发的区域
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配置客户端线程和并行度选项
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启用 SDK 日志记录
通过使用适用于 Azure Cosmos DB for NoSQL 的 SQL 语言实现数据访问
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实现使用数组、嵌套对象、聚合和排序的查询
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实现相关子查询
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实现使用数组和类型检查函数的查询
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实现使用数学、字符串和日期函数的查询
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实现基于变量数据的查询
通过使用 Azure Cosmos DB for NoSQL SDK 实现数据访问
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选择何时使用点操作以及何时使用查询操作
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实现创建、更新和删除文档的点操作
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通过使用修补操作实现更新
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使用 SDK 事务性批处理管理多文档事务
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使用 SDK 中的批量支持执行多文档加载
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使用 ETag 实现乐观并发控制
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通过使用查询请求选项覆盖默认一致性
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通过使用会话令牌实现会话一致性
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实现包含分页的查询操作
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通过使用延续令牌实现查询操作
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处理暂时性错误和 429 错误
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为文档指定 TTL
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检索和使用查询指标
通过使用 JavaScript 在 Azure Cosmos DB for NoSQL 中实现服务器端编程
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编写、部署和调用存储过程
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设计存储过程，以事务方式处理多个文档
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实现和调用触发器
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实现用户定义的函数
设计和实现数据分发 (5--10%)
为 Azure Cosmos DB 设计和实现复制策略
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选择在何时分发数据
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针对 Azure Cosmos DB for NoSQL 的区域性故障定义自动故障转移策略
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执行手动故障转移以移动单个主写入区域
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选择一致性级别
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识别不同一致性模型的用例
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评估一致性模型选择对可用性以及相关请求单位 (RU) 成本的影响
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评估一致性模型选择对性能和延迟的影响
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指定与复制的数据的应用程序连接
设计和实现多区域写入
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选择何时使用多区域写入
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实现多区域写入
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为 Azure Cosmos DB for NoSQL 实现自定义冲突解决策略
集成 Azure Cosmos DB 解决方案 (5--10%)
启用 Azure Cosmos DB 分析工作负载
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启用 Azure Synapse Link
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在 Azure Synapse Link 和 Spark 连接器之间进行选择
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在容器上启用分析存储
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在 Azure Synapse Link 中实现自定义分区
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启用与分析存储的连接，并通过 Azure Synapse Spark 或 Azure Synapse SQL 进行查询
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通过 Spark 对事务性存储执行查询
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通过 Spark 将数据写回事务性存储
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在 Azure Cosmos DB 分析存储中实现变更数据捕获
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在 Azure Synapse Link for Azure Cosmos DB 中实现按时间顺序查看
实现跨服务的解决方案
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通过使用 Azure Functions 和 Azure 事件中心将事件与其他应用程序集成
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通过使用更改源和 Azure Functions 使数据非规范化
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通过使用更改源和 Azure Functions 强制实施引用完整性
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通过使用更改源和 Azure Functions 聚合数据（包括报表）
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通过使用更改源和 Azure Functions 存档数据
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为 Azure Cosmos DB 解决方案实现 Azure AI 搜索
优化 Azure Cosmos DB 解决方案 (15--20%)
优化使用 API for Azure Cosmos DB for NoSQL 时的查询性能
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调整数据库上的索引
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计算查询的成本
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检索点操作或查询的请求单位成本
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实现 Azure Cosmos DB 集成缓存
为 Azure Cosmos DB for NoSQL 设计和实现更改源
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开发 Azure Functions 触发器以处理更改源
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通过使用 SDK 从应用程序内使用更改源
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通过使用更改源估算器管理更改源实例的数量
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通过使用更改源实现非规范化
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通过使用更改源实现引用强制
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通过使用更改源实现聚合持久性
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通过使用更改源实现数据存档
为 Azure Cosmos DB for NoSQL 定义并实现索引策略
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选择何时使用读取密集型索引策略与写入密集型索引策略
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选择适当的索引类型
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通过使用 Azure 门户配置自定义索引策略
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实现组合索引
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优化索引性能
维护 Azure Cosmos DB 解决方案 (25--30%)
监视 Azure Cosmos DB 解决方案并排查其问题
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评估响应状态代码和失败指标
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通过使用 Azure Monitor 监视规范化吞吐量使用情况的指标
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通过使用 Azure Monitor 监视服务器端延迟指标
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监视数据复制的延迟和可用性
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为 Azure Cosmos DB 配置 Azure Monitor 警报
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实现和查询 Azure Cosmos DB 日志
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监视不同分区间的吞吐量
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监视不同分区间的数据分布情况
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通过使用日志记录和审核监视安全性
为 Azure Cosmos DB 解决方案实现备份和还原
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在定期备份和连续备份之间进行选择
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配置定期备份
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配置连续备份和恢复
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查找时间点恢复的恢复点
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从恢复点恢复数据库或容器
实现 Azure Cosmos DB 解决方案的安全性
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在服务管理的加密密钥和客户管理的加密密钥之间进行选择
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为 Azure Cosmos DB 配置网络级别的访问控制
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为 Azure Cosmos DB 配置数据加密
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使用 Azure 基于角色的访问控制 (RBAC) 管理对 Azure Cosmos DB 的控制平面访问
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通过使用密钥管理对 Azure Cosmos DB 的数据平面访问
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通过使用 Microsoft Entra ID 管理对 Azure Cosmos DB 的数据平面访问
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配置跨源资源共享 (CORS) 设置
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通过使用 Azure Key Vault 管理帐户密钥
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实现客户管理的密钥以进行加密
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实现 Always Encrypted
为 Azure Cosmos DB 解决方案实现数据移动
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选择数据移动策略
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通过使用客户端 SDK 批量操作移动数据
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通过使用 Azure 数据工厂和 Azure Synapse 管道移动数据
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使用 Kafka 连接器移动数据
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通过使用 Azure 流分析移动数据
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使用 Azure Cosmos DB Spark 连接器移动数据
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将 Azure Cosmos DB 配置为 Azure IoT 中心的自定义终结点
为 Azure Cosmos DB 解决方案实现 DevOps 过程
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选择何时使用声明性操作以及何时使用命令性操作
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通过使用 Azure 资源管理器模板预配和管理 Azure Cosmos DB 资源
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通过使用 PowerShell 或 Azure CLI 在标准和自动缩放吞吐量之间迁移
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通过使用 PowerShell 或 Azure CLI 启动区域故障转移
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通过使用 Azure 资源管理器模板在生产环境中维护编制索引策略
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