制限しなくて勉強する

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行き届いたアフターサービス

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フェンスには3つのステークのサポートが必要であるという諺によれば、1人には3人の助けが必要です。それで、MongoDB Certified Developer Associate Exam試験練習問題集は「三」です。結局に、より有能な人になる機会を避けるのは愚かなことです。だから、C100DEV　MongoDB Certified Developer Associate Examテスト模擬問題集を使用してみて、自分をより良くさせます。

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MongoDB C100DEV 試験シラバストピック:

MongoDB Certified Developer Associate 認定 C100DEV 試験問題：

1. We have the following index in a movies collection: { title: 1, genres: 1 } We want to insert the following document: { "title": "The Immigrant", "year": 1917, "genres": [ "Short", "Comedy", "Drama" ] } Select proper index entries.

A) "Drama", "The Immigrant"
B) "Comedy", "The Immigrant"
C) "The Immigrant", "Drama"
D) "The Immigrant", "Short", "Comedy", "Drama"
E) "The Immigrant", "Comedy"
F) "Short", "The Immigrant"
G) "The Immigrant", "Short"

2. We have a movies collection with the following document structure: { _id: ObjectId("573a1390f29313caabcd6223"), genres: [ 'Comedy', 'Drama', 'Family' ], title: 'The Poor Little Rich Girl', released: ISODate("1917-03-05T00:00:00.000Z"), year: 1917, imdb: { rating: 6.9, votes: 884, id: 8443 } } We need to extract all movies from this collection where genres includes both 'Crime' and 'Mystery'. Which query should we use?

A) db.movies.find( { genres: { $nin: ["Crime", "Mystery"] } } )
B) db.movies.find( { genres: { $any: ["Crime", "Mystery"] } } )
C) db.movies.find( { genres: { $in: ["Crime", "Mystery"] } } )
D) db.movies.find( { genres: { $all: ["Crime", "Mystery"] } } )

3. You have the following index in a movies collection: { "title": 1, "imdb.rating": -1, "imdb.votes": -1, "type": 1 } Can the following query use the given index for both filtering and sorting?
db.movies.find( { "imdb.rating": 8, "title": "James Bond" } ).sort( { "imdb.votes": -1 } )

A) Yes
B) No

4. Which of the following rules (when ordering) should be followed when building query indexes?

A) equality, sort, range
B) range, sort, equality
C) equality, range, sort

5. In your database there is a collection named sales with the following document structure: { _id: ObjectId("5bd761dcae323e45a93ccfe8"), saleDate: ISODate("2015-03-23T21:06:49.506Z"), items: [ { name: 'printer paper', tags: [ 'office', 'stationary' ], price: Decimal128("40.01"), quantity: 2 }, { name: 'notepad', tags: [ 'office', 'writing', 'school' ], price: Decimal128("35.29"), quantity: 2 }, { name: 'pens', tags: [ 'writing', 'school', 'stationary' ], price: Decimal128("56.12"), quantity: 5 } ], storeLocation: 'Denver', customer: { gender: 'M', age: 42, email: '[email protected]', satisfaction: 4 }, purchaseMethod: 'Online' } { _id: ObjectId("5bd761dcae323e45a93ccfe9"), saleDate: ISODate("2015-08-25T10:01:02.918Z"), items: [ { name: 'binder', tags: [ 'school', 'general', 'organization' ], price: Decimal128("28.31"), quantity: 9 }, { name: 'backpack', tags: [ 'school', 'travel', 'kids' ], price: Decimal128("83.28"), quantity: 2 } ], storeLocation: 'Seattle', customer: { gender: 'M', age: 50, email: '[email protected]', satisfaction: 5 }, couponUsed: false, purchaseMethod: 'Phone' } How can you extract all documents from this collection where the first tag in the tags field (Array) is 'office' in at least one item?

A) db.sales.find( { 'items.tags.[0]': 'office' } )
B) db.sales.find( { 'items.tags$0': 'office' } )
C) db.sales.find( { 'items.tags.0': 'office' } )

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