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A. Javascript
B. Pitón
C. Todas las de arriba.
D. Php
E. Perl
A. Diario
B. Libro mayor
C. Fragmento primario
D. Réplica maestra
A. :
B. ps
C. #
D. @
A. Registros de datos binarios
B. Coordenadas de datos geográficos
C. Indexación de documentos para una colección con nombre
D. Campos de texto separados por pestañas
A. Objetos ODB
B. Objetos JavaScript
C. Objetos BSON
D. Objetos JSON
A. findandModify ()
B. consulta()
C. encontrar()
D. Encuentra uno()
A. Operaciones atómicas (por documento)
B. Juntas de múltiples tablas
C. Transacciones que cumplen con el ácido
D. Conjuntos de objetos múltiples con reversiones
A. El _id de un documento solo necesita ser único en el fragmento en el que se encuentra el documento
B. Si no especifica y _id al hacer un inserto, el controlador creará uno para usted
C. Debe especificar y _id al insertar documentos
D. Por defecto, no hay un índice en _id. Es la mejor práctica agregar una si espera consultar según _id.
A. Escalar a mil nodos
B. Conmoción automática
C. Todos estos
D. Equilibrio automático para cambios en la distribución de carga y datos
E. Fácil adición de máquinas nuevas sin tiempo de inactividad
A. {Nombre: Schoolify, URL: 'www.schoolifybd.com'}
B. {Nombre: "Schoolify", URL: www.schoolifybd.com}
C. {Nombre: "Schoolify": url: 'www.schoolifybd.com'}
D. {Nombre: "Schoolify", URL: 'www.schoolifybd.com'}
E. {Nombre: "Schoolify". URL: 'www.schoolifybd.com'}
A. JavaScript
B. Php
C. Pitón
D. Java
E. Json
A. 8 megabytes
B. 16 megabytes
C. 4 megabytes
D. 12 megabytes
A. asíncrono
B. sincrónico
A. db.inventory.find ({type: "Food", Price: {$ lte: 34}})
B. db.inventory.find ({type: "Food", Price: {$ lt: 34}}). Explicar ()
C. db.inventory.find ({type: "Food", Price: {$ lt: 34}})
A. posts.search ({'title': 'Big News Story'});
B. db.posts.find (título: 'Big News Story');
C. posts.search ('título': 'Big News Story');
D. db.posts.find ({Título: 'Big News Story'});
A. Pitón
B. Rubí
C. JavaScript
D. Escala
A. Use nombres de campo más cortos dentro de los documentos
B. (Todos estos)
C. Especificar un valor _id explícito y más pequeño
D. Incrustar pequeños documentos dentro de otros documentos
A. Caché configurable
B. Esquema estático
C. DBMS orientado a documentos
D. Base de datos relacional
A. Siempre
B. Nunca
C. A veces
A. Tuplas
B. Páginas
C. Mapas
D. Colecciones
A. Verdadero
B. FALSO
A. Todas las de arriba
B. Mac OS X
C. Windows
D. Linux
A. db.user.createIndex ({user_name: 1});
B. db.user.attachindex ({user_name: 1});
C. db.user.saveIndex ({user_name: 1});
D. db.user.ensureIndex ({user_name: 1});
A. Son más seguros de lo que serían si se realicen en una colección con nombre
B. Se puede realizar simultáneamente en la misma colección, sin afectar los estados intermedios
C. No ocupe ningún espacio adicional en la base de datos
D. Son más precisos de lo que serían si se realicen en los datos en vivo
A. reindex ()
B. createIndex ()
C. checkIndex ()
D. AGUESTRODEX ()
A. MongoDB admite transacciones
B. MongoDB no admite las transacciones y las operaciones no son atómicas.
C. MongoDB Supports se une
D. MongoDB no admite transacciones, pero las operaciones son atómicas.
A. Crear, seleccionar, actualizar, eliminar
B. Crear, leer, actualizar, soltar
C. Crear, seleccionar, actualizar, soltar
D. Crear, leer, actualizar, eliminar
A. Miembros del árbitro
B. Maestro-esclavo
C. Parejas de réplica
D. Conjuntos de réplica
A. Crud
B. Json
C. MDB
D. BSON
A. Upsert ()
B. agregar()
C. actualizar()
D. findandModify ()
A. Colecciones que son intensivas en escritura
B. Colecciones donde el número de lecturas es mucho mayor que el número de escrituras.
A. Cuadrícula
B. BSON
C. Réplica
D. Indexación geoespacial
E. Fragmento
A. db.runcommand ({dropindexes: 'foo', index: '*'})
B. db.collection.dropindex ({x: 1, y: -1})
C. db.runcommand ({dropIndexes: 'foo', index: {y: 1}})
D. db.mycollection.reindex ()
E. db.collection.dropindexes ();
A. Evitar la pérdida de datos después de un bloqueo o apagado duro
B. Reducir y resumir grandes estructuras de datos
C. Almacene archivos grandes, distribuidos como piezas más pequeñas
D. Índice y ordene conjuntos de documentos extremadamente grandes
A. Javascriptcore
B. Mono araña
C. V8
D. Futhark
E. Rinoceronte
A. Verdadero
B. FALSO
A. puntos de vista
B. Agrupar por
C. llaves extranjeras
D. restricciones
A. Fragmento
B. Ninguna de las anteriores
C. Réplicas
D. Conjuntos de réplica
A. Mongofs
B. Gridfs
C. BSON
D. Ninguno de esos
A. $ push
B. $ pop
C. $ addtoset
D. $ Inc
E. $ Pull
A. Disponible con fragmentos desde la versión 1.8.
B. No es necesario si usamos un puerto no estándar para MongoD.
C. U UDP Firewall entre MongoD y las conexiones del cliente.
D. Basado en la autenticación de usuarios de Linux.
E. Apagado por defecto.
A. Ninguno de los anteriores es correcto.
B. save () actualiza el documento si ya existe (jueces por si ya contiene `_id`); Insertos si es nuevo.
C. No hay diferencia entre ellos.
D. save () actualiza el documento si ya existe (jueces comparándolos byte por byte); Insertos si es nuevo.
E. save () actualiza el documento si ya existe (jueces por sus claves indexadas); Insertos si es nuevo.
A. Es cierto que MongoDB indexa el primer elemento no vacío de la matriz.
B. Verdadero, MongoDB indexa cada elemento de la matriz.
C. Es cierto, MongoDB indexa el primer elemento de la matriz.
D. FALSO
A. Tiempo para vivir
B. Límite de tiempo de tabla
C. Listado de tabla temporal
D. Límite de tiempo total
A. Cuadrícula
B. BSON
C. Conjuntos de réplica
D. Fragmento
E. Documentos integrados
A. Permite una recuperación más rápida y confiable después de un bloqueo
B. Mejora el rendimiento de escritura en la base de datos diaria
C. Mejora el rendimiento de lectura en la base de datos diaria
D. Permite el uso de conjuntos de réplicas además de los pares de réplicas
A. Hace escrituras que involucran el índice más rápido
B. Hace todas las escrituras más rápido
C. Ralentiza lecturas que involucran el índice
D. Ralentiza las escrituras que involucran el índice
A. teniendo
B. límite
C. grupo
D. clasificar
A. Producir resultados variables cuando se ejecutan varias veces, incluso con la misma entrada
B. Eventualmente produce resultados consistentes, si se ejecutan un número suficiente de veces con las mismas entradas
C. Producir resultados consistentes en múltiples ejecuciones, dada la misma entrada
D. Produce resultados dentro del tiempo lineal, en comparación con el número de entradas
A. mongod
B. mongorouter
C. mongos
D. mongo
A. $ o.
B. ( o )
C. @ o #
D. ^ o *
A. Mapa reducido
B. relleno
C. dividir
D. PCAP
A. Json
B. Buffer de protocolo
C. Bson
D. DESCANSAR
A. Listas de documentos extremadamente grandes y desordenadas
B. Registros que requieren altos niveles de consistencia, p. Saldos de cuenta o cifras de ventas
C. Registros cronológicos no vitales, como los registros
D. Registros importantes como cuentas de usuario o facturas
A. La colección se expande, basada en la propiedad size_incement, solo si se habilita automáticamente Auto_Resize
B. La entrada más antigua se sobrescribe con el nuevo documento
C. La nueva entrada almacenada es sobrescribida por el nuevo documento
D. La operación falla
A. Crear manejadores de eventos que disparan en respuesta a la base de datos escriben
B. Rastrear la cantidad de espacio restante después de que se escriba cada base de datos
C. Asegúrese de que el almacenamiento de datos se distribuya uniformemente entre los servidores
D. Observe el éxito o el fracaso de la base de datos escribe
A. No puede convertirse en un miembro principal
B. No vota en las elecciones durante una conmutación por error
C. No acepta operaciones de lectura
D. No mantiene una copia completa del conjunto de datos
A. Selecciona un miembro de réplica para leer desde
B. Clasifica los resultados de una operación de lectura
C. Selecciona una recopilación de documentos para una operación de lectura
D. Selecciona el índice para usar al buscar un documento
A. Verdadero por defecto, pero se puede anular
B. Verdadero
C. FALSO
D. Falso de forma predeterminada, pero se puede anular
A. Use map-reduce
B. Use operaciones de recolección $ AVG y $ AVG recientemente implementadas.
C. Use el marco de agregación
A. Solo (A, B, C)
B. (a), (b) o (c)
C. (a), (a, b), o (a, b, c)
D. Cualquier combinación de A, B, C
A. db.test.aggregate ([{$ Project: {$ concat: {name: ['prefix', '$ name']}}}]);
B. db.test.aggregate ([{$ Project: {name: {$ concat: ['prefix', '$ name']}}}]);
C. db.test.aggregate ([{$ Group: {name: {'prefix' + '$ name'}}}]);
D. db.test.aggregate ([{$ Group: {name: ['prefix', '$ name']}}]);
A. 2
B. 3
C. 0
D. 1
A. db.profile.find ({intereses: {$ in: ["fútbol", "lectura"]}})
B. db.profile.find ({$ o: [{intereses: "fútbol"}, {intereses: "lectura"}]})
C. db.profile.find ({intereses: "fútbol", intereses: "lectura"})
D. db.profile.find ({intereses: {$ all: ["fútbol", "lectura"]}})
A. Muy consistente por defecto, se puede hacer eventualmente consistente
B. Siempre fuertemente consistente
C. Eventualmente consistente por defecto
D. Depende del valor del parámetro W especificado en GetLasterRor Cal.
A. Tabla de picadillo
B. Expresión regular
C. Objeto
D. Doble
A. 4
B. 2
C. 8
D. 6
A. LVM
B. TSV
C. GPS
D. WGS84
A. Solo árbitros
B. regular y arbitros pero no ocultos
C. Solo nodos regulares
D. Regular, oculto y árbitros
A. Orden de escritura
B. Orden de clasificación
C. oplog
D. orden natural
A. {$ dec: {foo: 1}}
B. {foo: {$ inc: -1}}
C. {foo: {$ dec: 1}}
D. {$ inc: {foo: -1}}
A. Creación de un índice "2D" primero.
B. Agregar esférico: verdadero dentro de la consulta de Geonear.
C. La indexación de documentos por múltiples ubicaciones es posible en versiones recientes.
D. Usando grados decimales en orden (longitud, latitud).
E. Especificando en clave como {lat: -50, lon: 13}
A. <= 2.2
B. <= 2.0
C. > = 2.0
D. > = 2.2
E. > = 1.8
A. Etiquetado de clúster
B. Fragmento
C. Conciencia del centro de datos
D. Geoip
A. 512
B. 101
C. 4096
D. 256
A. 4
B. 3
C. 1
D. 2
A. Proporcionar indexación y búsquedas de texto completo dentro de documentos individuales grandes
B. Índice grandes conjuntos de documentos para búsquedas rápidas de palabras clave
C. Mejorar el rendimiento de las consultas geoespaciales 2D
D. Mejorar el rendimiento de las consultas de coordenadas esféricas
A. 32,768
B. 65,536
C. Ilimitado
D. 24,000
E. 12,000
A. db.foo.find ({c: 1, b: 1})
B. db.foo.find ({c: 1})
C. db.foo.find ({b: 1})
D. db.foo.find ({A: 1, B: 1})
A. No
B. Sí
A. --databasepath
B. --dpath
C. --dbpath
D. --dpath
Describa la salida del siguiente Mongo Shell JavaScript: Object.Keys (db.collection.findone ())
A. El valor predeterminado a las claves del sistema GUID para objetos
B. Enumera todas las claves de la colección
C. Devuelve un error ya que el espacio clave no se define para un diseño sin esquema
D. Devuelve un error, ya que solo puede verificar la existencia de un campo
Elija la mejor descripción para la consulta a continuación db.foo.find ({$ text: {$ search: "text"}});
A. Consulta de coincidencia para cadenas que contienen 'texto'
B. Consulta de coincidencia para cuerdas como 'texto'
C. Consulta de coincidencia para tokens que contienen 'texto'
D. Consulta de coincidencia de tokens como 'texto'
En un entorno de conjunto de réplicas fragmentadas con múltiples servidores Mongos, ¿cuál de las siguientes opciones decidiría la conmutación por error de Mongos?
A. mongod
B. cáscara de mongo
C. Conductores de idiomas individuales
D. mongos
¿Qué quieres decir con fragmentar?
A. Almacenamiento de registros de datos en múltiples máquinas para satisfacer las demandas del crecimiento de los datos.
B. Proceso de sincronización de datos en múltiples servidores.
C. Proceso de procesamiento de registros de datos y devolución de resultados calculados.
D. Ninguna de las anteriores
Elija los mejores comandos para clonar una colección a un clúster fragmentado de una máquina de desarrolladores.
A. Tanto MongoImport como MongoExport tienen parámetros opcionales --host y --port para importar de / exportar a un servidor remoto
B. Tanto MongoImport como MongoExport y copiar el archivo al servidor de destino. En un
C. red configurada, no debería poder acceder a la base de datos de desarrollador y de producción desde la misma máquina
D. MongoDump y Mongorestore para exportar los datos en formato BSON tanto Mongoimport como MongoExport y copiar el archivo al servidor de destino con autenticación correcta
¿Cuál de las siguientes opciones es cierto sobre el fragmento?
A. El fragmento utiliza escala horizontal.
B. El fragmento permite agregar un máximo de 10 máquinas.
C. Fragmentación con escala vertical.
D. La replicación y el fragmento son los mismos.
_____ Interfaz con aplicaciones de clientes y operaciones directas al fragmento o fragmentos apropiados.
A. Analizadores de consultas
B. Enrutadores de consulta
C. Ejecutores de consultas
D. Ninguno de los mencionados
Una consulta no puede devolver un resultado completo establecido en un clúster fragmentado. Elija la razón más probable
A. Debe actualizar la propiedad del sistema Shardversion
B. Uno de los procesos de MongoD tiene un bloqueo del sistema
C. Todos los miembros del clúster fragmentado no pueden llegar a todos los demás miembros
D. Necesita aumentar el número de conjuntos de réplicas
¿Cuál de los siguientes componentes existe en el clúster fragmentado?
A. Mongos
B. Casco
C. Servidores de configuración
D. Todo lo anterior
Con respecto a los fragmentos de MongoDB, elija la declaración incorrecta:
A. Para el fragmento basado en hash, MongoDB divide el conjunto de datos en rangos determinados por los valores de la clave del fragmento para proporcionar partición basada en hash.
B. Los proveedores basados en la nube solo pueden permitir a los usuarios aprovisionar una instancia más pequeña.
C. Para la partición basada en hash, MongoDB calcula un hash del valor de un campo, y luego usa estos hash para crear fragmentos.
D. Todo lo anterior
¿Cuál de las siguientes opciones describe mejor El concepto de fragmentos en MongoDB?
A. Es un método para almacenar datos en múltiples máquinas. MongoDB lo utiliza para admitir implementaciones con conjuntos de datos muy grandes y operaciones de alto rendimiento.
B. Es el proceso de sincronización de datos en múltiples servidores, proporcionando redundancia y aumenta la disponibilidad de datos, con múltiples copias de datos en diferentes servidores de bases de datos.
C. Es la operación que procesa los registros de datos y devuelve los resultados calculados, al agrupar los valores de múltiples documentos, para que pueda realizar una variedad de operaciones en los datos agrupados para devolver un solo resultado.
D. Es el proceso en el que MongoDB preellocan archivos de datos para reservar el espacio y evitar la fragmentación del sistema de archivos cuando configure el servidor.
¿Por qué fragmentando?
A. El disco local no es lo suficientemente grande
B. El conjunto de réplica único tiene una limitación de 10 nodos
C. La escala vertical es demasiado rexpensiva
D. La memoria no puede ser lo suficientemente grande cuando el conjunto de datos activo es grande
¿Por qué es necesario fragmentar?
A. En replicación, todas las escrituras van al nodo maestro.
B. La memoria no puede ser lo suficientemente grande cuando el conjunto de datos activos es grande.
C. El disco local no es lo suficientemente grande.
D. La escala vertical es demasiado costosa.
E. Todo lo anterior
A. MongoDB distribuye datos, o fragmentos, en el nivel de recopilación
B. Para fragmentar un documento, debe seleccionar una llave de fragmentos
C. MongoDB divide los valores de la clave del fragmento en conjuntos de réplicas
D. Todo lo mencionado
¿Cuál es la diferencia entre fragmentar y replicación?
A. La replicación permite la escala horizontal de las escrituras de datos mediante la división de datos en múltiples servidores, mientras que el fragmento crea copias adicionales de los datos.
B. La replicación crea copias adicionales de los datos y permite la conmutación por error automática, mientras que el fragmento permite la escala horizontal de las escrituras de datos mediante la división de datos en múltiples servidores.
C. La replicación permite la escala horizontal de las escrituras de datos mediante la partición de datos en múltiples servidores utilizando un parámetro de replicación mientras que el fragmento crea copias adicionales de los datos y permite una conmutación por error automática utilizando una tecla de fragmentos.
D. La replicación crea copias del conjunto de trabajo mientras fragmentando distribuye consultas en paralelo a través de instancias de MongoD.
¿Cuál de las siguientes operaciones escribirá los documentos resultantes de la tubería de agregación en una colección en MongoDB?
A. $
B. $ out
C. $ salida
D. Ninguna de las anteriores
La forma de consulta consiste en una combinación de consulta, clasificación y especificaciones _____.
A. selección
B. proyección
C. recopilación
D. Ninguno de los mencionados
En MongoDB, las operaciones de escritura son atómicas en el nivel (...........).
A. recopilación
B. documento
C. crudo
D. Todo lo anterior
¿Cuál de los siguientes comando dentro del comando agregado se usa en la agregación de MongoDB para filtrar los documentos para pasar solo los documentos que coinciden con la condición especificada con la siguiente etapa de tubería?
A. $ suma
B. $ grupo
C. $ Match
D. $ agregado