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Ein Schnitt ins Fleisch tut not, Bald bin ich Pferd, bald Eber, Hund und FCSS_EFW_AD-7.6 Zertifizierungsprüfung Bдr, Erschein als Werwolf und als Feuer bald, Will grunzen, wiehern, bellen, brummen, flammen Wie Eber, Pferd, Hund, Bдr und Feur zusammen.

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Das beschämte ihn.

NEW QUESTION: 1
次の展示に示すように、Azure SQLデータウェアハウスに実装する予定のデータモデルがあります。

圧縮後、すべてのディメンションテーブルは5 GB未満になり、ファクトテーブルは約6 TBになります。
各テーブルにどのタイプのテーブルを使用する必要がありますか？ 回答するには、回答エリアで適切なオプションを選択します。
注：それぞれの正しい選択には1ポイントの価値があります。

Answer:
Explanation:

Explanation

Box 1: Replicated
Replicated tables are ideal for small star-schema dimension tables, because the fact table is often distributed on a column that is not compatible with the connected dimension tables. If this case applies to your schema, consider changing small dimension tables currently implemented as round-robin to replicated.
Box 2: Replicated
Box 3: Replicated
Box 4: Hash-distributed
For Fact tables use hash-distribution with clustered columnstore index. Performance improves when two hash tables are joined on the same distribution column.
References:
https://azure.microsoft.com/en-us/updates/reduce-data-movement-and-make-your-queries-more-efficient-with-th
https://azure.microsoft.com/en-us/blog/replicated-tables-now-generally-available-in-azure-sql-data-warehouse/

NEW QUESTION: 2
An administrator has configured a strict RPF check on FortiGate. Which statement is true about the strict RPF check?
A. Strict RPF checks the best route back to the sourceusingtheincoming interface.
B. The strict RPF check is run on the first sent and reply packet of any new session.
C. Strict RPF allows packets back to sources with all active routes.
D. Strict RPF checks only for the existence of at cast one active route back to the source using the incoming interface.
Answer: B

NEW QUESTION: 3
Which entity always applies to all users in the organization tree?
A. Dynamic role membership
B. Provisioning policy
C. Work flow
D. Static role membership
Answer: B

NEW QUESTION: 4
Note: This question is part of a series of questions that use the same scenario. For your convenience, the scenario is repeated in each question. Each question presents a different goal and answer choices, but the text of the scenario is exactly the same in each question on this series.
You have a database that tracks orders and deliveries for customers in North America. System versioning is enabled for all tables. The database contains the Sales.Customers, Application.Cities, and Sales.CustomerCategories tables.
Details for the Sales.Customers table are shown in the following table:

Details for the Application.Cities table are shown in the following table:

Details for the Sales.CustomerCategories table are shown in the following table:

The marketing department is performing an analysis of how discount affect credit limits. They need to know the average credit limit per standard discount percentage for customers whose standard discount percentage is between zero and four.
You need to create a query that returns the data for the analysis.
How should you complete the Transact-SQL statement? To answer, drag the appropriate Transact-SQL segments to the correct locations. Each Transact-SQL segments may be used once, more than once, or not at all. You may need to drag the split bar between panes or scroll to view content.

Answer:
Explanation:

Explanation

Box 1: 0, 1, 2, 3, 4
Pivot example:
-- Pivot table with one row and five columns
SELECT 'AverageCost' AS Cost_Sorted_By_Production_Days,
[0], [1], [2], [3], [4]
FROM
(SELECT DaysToManufacture, StandardCost
FROM Production.Product) AS SourceTable
PIVOT
(
AVG(StandardCost)
FOR DaysToManufacture IN ([0], [1], [2], [3], [4])
) AS PivotTable;
Box 2: [CreditLimit]
Box 3: PIVOT
You can use the PIVOT and UNPIVOT relational operators to change a table-valued expression into another table. PIVOT rotates a table-valued expression by turning the unique values from one column in the expression into multiple columns in the output, and performs aggregations where they are required on any remaining column values that are wanted in the final output.
Box 4: 0, 1, 2, 3, 4
The IN clause determines whether a specified value matches any value in a subquery or a list.
Syntax: test_expression [ NOT ] IN ( subquery | expression [ ,...n ] )
Where expression[ ,... n ]
is a list of expressions to test for a match. All expressions must be of the same type as test_expression.
References: https://technet.microsoft.com/en-us/library/ms177410(v=sql.105).aspx