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MongoDB Certified Developer Associate 認定 C100DEV 試験問題:

1. A collection called players contains the following documents: [ { _id: 1, user: 'Tom', scores: [ 23, 56, 3, 52, 62 ], bonus: 5 }, { _id: 2, user: 'Jane', scores: [ 42, 50, 10 ], bonus: 3 } ] You want to add additional fields to each document: -> total_score (sum of the scores Array) -> avg_score (average score in scores Array) Expected output: [ { _id: 1, user: 'Tom', scores: [ 23, 56, 3, 52, 62 ], bonus: 5, total_score: 196, avg_score: 39.2 }, { _id: 2, user: 'Jane', scores: [ 42, 50, 10 ], bonus: 3, total_score: 102, avg_score: 34 } ] Which query do you need to use?

A) db.players.aggregate([{ $addFields: { total_score: { $sum: '$scores' }, avg_score: { $avg: '$scores' } } }])
B) db.players.aggregate([{ $addFields: { total_score: { $sum: 'scores' }, avg_score: { $avg: 'scores' } } }])
C) db.players.aggregate([{ $add: { total_score: { $sum: '$scores' }, avg_score: { $avg: '$scores' } } }])

2. Data modeling. You are considering the use of nesting or references in your data model. Documents can grow rapidly. Which option would be more appropriate?

A) Use of nesting.
B) Use of reference.

3. Select true statements about index performance.

A) Indexes cannot decrease insert throughput.
B) Indexes don't have to be completely stored in RAM, but permanent disk access to retrieve index information will have a performance impact.
C) For the fastest processing, we should make sure our indexes fit entirely in RAM.

4. Select all true statements regarding to $match stage in Aggregation Framework. In your database there is a movies collection with the following document structure: { _id: ObjectId("573a1390f29313caabcd42e8"), genres: [ 'Short', 'Western' ], title: 'The Great Train Robbery', rated: 'TV-G', year: 1903, imdb: { rating: 7.4, votes: 9847, id: 439 }, countries: [ 'USA' ] }, { _id: ObjectId("573a1390f29313caabcd4323"), genres: [ 'Short', 'Drama', 'Fantasy' ], rated: 'UNRATED', title: 'The Land Beyond the Sunset', year: 1912, imdb: { rating: 7.1, votes: 448, id: 488 }, countries: [ 'USA' ] }, { _id: ObjectId("573a1390f29313caabcd446f"), genres: [ 'Short', 'Drama' ], title: 'A Corner in Wheat', rated: 'G', year: 1909, imdb: { rating: 6.6, votes: 1375, id: 832 }, countries: [ 'USA' ] } How can you group these documents to extract all different values for rated field?

A) db.movies.aggregate( { $group: { _id: 'rated' } } )
B) db.movies.aggregate( { $group: { _id: '$rated' } } )
C) db.movies.aggregate( { $group: '$rated' } )

5. We have the following schema for a movies collection: { _id: ObjectId, title: String, genres: Array, languages: Array, year: 32-bit integer } And the following index on the movies collection: { title: 1 } Which of the following queries will use the given index to perform the sorting stage?

A) db.movies.find( {} ).sort( { title: -1 } )
B) db.movies.find( {} ).sort( { title: 1 } )
C) db.movies.find( { genres: "Drama" } ).sort( { year: 1 } )
D) db.movies.find( { genres: "Drama" } ).sort( { title: 1 } )

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