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A. JavaScript
B. Python
C. 上記のすべて。
D. Php
E. Perl
A. ジャーナル
B. 元帳
C. プライマリシャード
D. マスターレプリカ
A. :
B. $
C. #
D. @
A. バイナリデータログ
B. 地理的データ座標
C. 名前付きコレクションのドキュメントインデックス
D. タブ分離されたテキストフィールド
A. ODBオブジェクト
B. JavaScriptオブジェクト
C. bsonオブジェクト
D. JSONオブジェクト
A. findandModify()
B. query()
C. 探す()
D. findone()
A. アトミック(ドキュメントごと)操作
B. マルチテーブル結合
C. 酸に準拠したトランザクション
D. Multi-Objectはロールバックでコミットします
A. _ドキュメントの_idは、ドキュメントが収容されているシャード上でのみ一意である必要があります
B. 挿入を行うときに指定して_idを指定していない場合、ドライバーはあなたのためにそれを作成します
C. ドキュメントを挿入するときは、指定して_idする必要があります
D. デフォルトでは、_IDにインデックスはありません。 _IDに基づいてクエリを期待する場合、1つを追加することがベストプラクティスです。
A. 1000ノードへのスケーリング
B. 自動フェールオーバー
C. これらすべて
D. 負荷とデータ分布の変化のための自動バランス
E. ダウンタイムなしで新しいマシンを簡単に追加します
A. {name:schoolify、url: 'www.schoolifybd.com'}
B. {name: "schoolify"、url:www.schoolifybd.com}
C. {name: "schoolify":url: 'www.schoolifybd.com'}
D. {name: "schoolify"、url: 'www.schoolifybd.com'}
E. {名前: "Schoolify"。 url: 'www.schoolifybd.com'}
A. JavaScript
B. Php
C. Python
D. Java
E. JSON
A. 8メガバイト
B. 16メガバイト
C. 4メガバイト
D. 12メガバイト
A. 非同期
B. 同期
A. db.inventory.find({type: "food"、price:{$ lte:34}})
B. db.inventory.find({type: "food"、price:{$ lt:34}})。説明()
C. db.inventory.find({type: "food"、price:{$ lt:34}})
A. posts.search({'title': 'Big News Story'});
B. db.posts.find(title: 'Big News Story');
C. posts.search( 'title': 'Big News Story');
D. db.posts.find({title: 'Big News Story'});
A. Python
B. ルビー
C. JavaScript
D. スカラ
A. ドキュメント内の短いフィールド名を使用します
B. (これらすべて)
C. 明示的で小さく_ID値を指定します
D. 他のドキュメントに小さなドキュメントを埋め込みました
A. 構成可能なキャッシュ
B. 静的スキーマ
C. ドキュメント指向のDBMS
D. リレーショナルデータベース
A. いつも
B. 一度もない
C. 時々
A. タプル
B. ページ
C. マップ
D. コレクション
A. 真実
B. 間違い
A. 上記のすべて
B. Mac OS X
C. ウィンドウズ
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. 名前付きコレクションで実行された場合よりも安全です
B. 中間状態に影響を与えることなく、同じコレクションで同時に実行できます
C. データベース内の追加スペースを占有しないでください
D. ライブデータで実行された場合よりも正確です
A. Reindex()
B. createIndex()
C. checkindex()
D. surseindex()
A. MongoDBはトランザクションをサポートします
B. MongoDBはトランザクションをサポートしておらず、操作は原子ではありません。
C. MongoDBは参加をサポートします
D. MongoDBはトランザクションをサポートしていませんが、操作は原子です。
A. 作成、選択、更新、削除
B. 作成、読み取り、更新、ドロップ
C. 作成、選択、更新、ドロップ
D. 作成、読み取り、更新、削除
A. アービターメンバー
B. マスター/スレーブ
C. レプリカペア
D. レプリカセット
A. crud
B. JSON
C. MDB
D. Bson
A. upsert()
B. 集計()
C. アップデート()
D. findandModify()
A. 書き込み集約型のコレクション
B. 読み取りの数が書き込みの数よりもはるかに大きいコレクション。
A. gridfs
B. Bson
C. レプリカセット
D. 地理空間インデックス
E. シャード
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. クラッシュまたはハードシャットダウン後のデータ損失を防ぎます
B. 大規模なデータ構造を削減して要約します
C. 大きなファイルを保存し、小さなピースとして配布します
D. 非常に大きなドキュメントセットのインデックスとソート
A. JavaScriptCore
B. クモザル
C. V8
D. Futhark
E. サイ
A. 真実
B. 間違い
A. ビュー
B. によるグループ
C. 外国の鍵
D. 制約
A. シャード
B. 上記のどれでもありません
C. 複製
D. レプリカセット
A. モンゴフ
B. gridfs
C. Bson
D. どれでもない
A. $プッシュ
B. $ポップ
C. $ addtoset
D. $ inc
E. $プル
A. バージョン1.8以降、シャーディングで利用できます。
B. Mongodに標準以外のポートを使用する場合は不要です。
C. Mongodとクライアントの接続の間のU UDPファイアウォール。
D. Linuxユーザー認証に基づいています。
E. デフォルトでオフ。
A. 上記のいずれも正しいものはありません。
B. save()既に存在する場合はドキュメントを更新します(既に「_id」が含まれている場合は裁判官);新しい場合は挿入します。
C. それらの間に違いはありません。
D. save()既に存在する場合はドキュメントを更新します(byteごとにバイトを比較して裁判官)。新しい場合は挿入します。
E. save()既に存在する場合はドキュメントを更新します(インデックス付きキーによる裁判官)。新しい場合は挿入します。
A. 確かに、MongoDBはアレイの最初の空でない要素をインデックス化します。
B. 確かに、MongoDBは配列の各要素をインデックスします。
C. 確かに、MongoDBは配列の最初の要素をインデックスします。
D. 間違い
A. 有効期間
B. テーブルの時間制限
C. 一時的なテーブルリスト
D. 総時間制限
A. gridfs
B. Bson
C. レプリカセット
D. シャード
E. 埋め込まれたドキュメント
A. クラッシュ後のより速く、より信頼性の高い回復を可能にします
B. ジャーナルデータベースの書き込みパフォーマンスを改善します
C. ジャーナルデータベースの読み取りパフォーマンスが向上します
D. レプリカのペアに加えて、レプリカセットを使用できます
A. インデックスをより速く含む書き込みを行います
B. すべてをより速く書きます
C. インデックスを含む読み取りを遅くします
D. スローダウンインデックスを含む書き込み
A. を持っている
B. 制限
C. グループ
D. 選別
A. 同じ入力であっても、複数回実行するとさまざまな結果が生成されます
B. 同じ入力で十分な回数を実行すると、最終的に一貫した結果が生じます
C. 同じ入力を考慮して、複数の実行にわたって一貫した結果を生成します
D. 入力の数と比較して、線形時間内に結果を生成します
A. モンゴッド
B. Mongorouter
C. マンゴス
D. マンゴ
A. $または。
B. ( または )
C. @ または #
D. ^または *
A. マップレディース
B. パディング
C. パーティション
D. PCAP
A. JSON
B. プロトコルバッファー
C. bson
D. 休む
A. ドキュメントの非常に大きく、注文されていないリスト
B. 高レベルの一貫性を必要とするレコード、例えばアカウントの残高または販売数値
C. ログのような非活性、時系列記録
D. ユーザーアカウントや請求書などの重要なレコード
A. Collectionは、size_incrementプロパティに基づいて、auto_resizeが有効になっている場合にのみ拡張されます
B. 最古のエントリは新しいドキュメントで上書きされます
C. 最新の保存されたエントリは、新しいドキュメントによって上書きされます
D. 操作に失敗します
A. データベースに応じて発火するイベントハンドラーを作成する
B. 各データベースの書き込み後に残っているスペースの量を追跡します
C. データストレージがサーバー間で均等に分散されていることを確認してください
D. データベースの成功または失敗を観察する
A. プライマリーメンバーになることはできません
B. フェールオーバー中に選挙で投票しません
C. 読み取り操作を受け入れません
D. データセットの完全なコピーを維持していません
A. から読むためにレプリカセットメンバーを選択します
B. 読み取り操作の結果を並べ替えます
C. 読み取り操作のドキュメントコレクションを選択します
D. ドキュメントを検索するときに使用するインデックスを選択します
A. デフォルトでは真ですが、オーバーライドできます
B. 真実
C. 間違い
D. デフォルトでは偽ですが、オーバーライデンになる可能性があります
A. Map-Reduceを使用します
B. 新しく実装された$ AVGおよび$総収集操作を使用します。
C. 集約フレームワークを使用
A. のみ(a、b、c)
B. (a)、(b)、または(c)
C. (a)、(a、b)、または(a、b、c)
D. a、b、cの任意の組み合わせ
A. db.test.aggregate([{$ 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({Interests:{$ in:["Football"、 "Reading"]}})
B. db.profile.find({$ or:[{tentss: "football"}、{antss: "reading"}]})))
C. db.profile.find({興味:「サッカー」、興味:「読書」})
D. db.profile.find({tentss:{$ all:["football"、 "reading"]}})
A. デフォルトでは強く一貫して、最終的に一貫性を作ることができます
B. 常に強く一貫しています
C. 最終的にはデフォルトで一貫しています
D. GetLasterRor Calで指定されたWパラメーターの値に依存します。
A. ハッシュ表
B. 正規表現
C. ObjectId
D. ダブル
A. 4
B. 2
C. 8
D. 6
A. LVM
B. TSV
C. GPS
D. WGS84
A. 任意のみ
B. 正規および任意は隠されていません
C. 通常のノードのみ
D. 通常の、隠された、arbiters
A. 注文を書き込みます
B. 並べ替え
C. oplog
D. 自然順序
A. {$ dec:{foo:1}}
B. {foo:{$ inc:-1}}
C. {foo:{$ dec:1}}
D. {$ inc:{foo:-1}}
A. 最初に「2D」インデックスを作成します。
B. 球形の追加:内側のgeonearクエリの真。
C. 最近のバージョンでは、複数の場所によるドキュメントのインデックス作成が可能です。
D. (経度、緯度)順序で10進数度を使用します。
E. {lat:-50、lon:13}のようなキーで指定
A. <= 2.2
B. <= 2.0
C. > = 2.0
D. > = 2.2
E. > = 1.8
A. クラスタータグ付け
B. シャード
C. データセンターの認識
D. Geoip
A. 512
B. 101
C. 4096
D. 256
A. 4
B. 3
C. 1
D. 2
A. 大規模な個別のドキュメント内でフルテキストのインデックス作成と検索を提供する
B. クイックキーワード検索のために、ドキュメントの大規模なセットをインデックスします
C. 2D地理空間クエリのパフォーマンスを向上させる
D. 球状の座標クエリのパフォーマンスを向上させます
A. 32,768
B. 65,536
C. 無制限
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. いいえ
B. はい
A. -Databasepath
B. - デス
C. -dbpath
D. - デス
次のMongo Shell JavaScriptの出力を説明してください:Object.Keys(db.Collection.findone())
A. デフォルトは、オブジェクトシステムキーのGUIDになります
B. すべてのコレクションのキーをリストします
C. スキーマレスデザインではキースペースが定義されていないため、エラーを返します
D. フィールドの存在のみを確認できるため、エラーを返します
以下のクエリの最良の説明を選択してくださいdb.foo.find({$ text:{$ search: "text"}});
A. 「テキスト」を含む文字列のクエリを一致させる
B. 「テキスト」のような文字列のクエリを一致させる
C. 「テキスト」を含むトークンのクエリを一致させる
D. 「テキスト」のようなトークンのクエリを一致させる
複数のMongosサーバーを備えたシェルドレプリカセット環境では、次のうちどれがMongosフェールオーバーを決定しますか?
A. モンゴッド
B. マンゴシェル
C. 個々の言語ドライバー
D. モンゴス
シャードとはどういう意味ですか?
A. データの成長の要求を満たすために、複数のマシンにデータレコードを保存します。
B. 複数のサーバーでデータを同期するプロセス。
C. データレコードを処理し、計算された結果を返すプロセス。
D. 上記のどれでもない
開発者マシンからコレクションをシャードクラスターにクローンするのに最適なコマンドを選択してください。
A. MongoimportとMongoExportには、オプションの - ホストと - リモートサーバーへのインポート /エクスポートのパラメーター
B. MongoimportとMongoExportの両方と、ファイルを宛先サーバーにコピーします。安全に
C. 構成されたネットワークでは、同じマシンから開発者と生産データベースの両方にアクセスできないはずです
D. MongodumpとMongorestoreは、MongoimportとMongoExportの両方でBSON形式のデータをエクスポートし、正しい認証で宛先サーバーにファイルをコピーします
シャードについては次のうちどれですか?
A. シャードは水平スケーリングを使用します。
B. シャードを使用すると、最大10台のマシンを追加できます。
C. 垂直スケーリングを使用したシャード。
D. 複製とシャードは同じです。
_____クライアントアプリケーションと適切なシャードまたはシャードへの直接操作とのインターフェース
A. クエリパーサー
B. クエリルーター
C. クエリエグゼキューター
D. 言及されていません
クエリでは、シャードクラスターに完全な結果セットを返すことができません。最も可能性の高い理由を選択
A. Shardversion Systemプロパティを更新する必要があります
B. Mongodプロセスの1つにはシステムロックがあります
C. シャードクラスターのすべてのメンバーは、他のすべてのメンバーに到達することはできません
D. レプリカセットの数を増やす必要があります
シャードクラスターには次のコンポーネントが存在しますか?
A. モンゴス
B. シャード
C. 構成サーバー
D. 上記のすべて
mongodbシャードについては、間違ったステートメントを選択してください:
A. ハッシュベースのシャードの場合、MongoDBは、ハッシュベースのパーティション化を提供するために、シャードキー値によって決定された範囲にデータセットを分割します。
B. クラウドベースのプロバイダーは、ユーザーがより小さなインスタンスのプロビジョニングのみを許可する場合があります。
C. ハッシュベースのパーティション化の場合、MongoDBはフィールドの値のハッシュを計算し、これらのハッシュを使用してチャンクを作成します。
D. 上記のすべて
以下のうちどれが最もよく説明されていますかmongodbのシャーディングの概念?
A. Tは、複数のマシンにデータを保存する方法です。 MongoDBは、非常に大きなデータセットと高スループット操作を備えた展開をサポートするために使用します。
B. これは、複数のサーバー全体でデータを同期し、冗長性を提供し、データの可用性を高めるプロセスであり、異なるデータベースサーバー上のデータの複数のコピーを使用します。
C. 複数のドキュメントから値をグループ化することにより、データレコードを処理し、計算された結果を返す操作であり、グループ化されたデータでさまざまな操作を実行して単一の結果を返すことができます。
D. これは、MongoDBがデータファイルをPrealLocainteしてスペースを予約し、サーバーをセットアップするときにファイルシステムの断片化を回避するプロセスです。
なぜシャード?
A. ローカルディスクは十分に大きくありません
B. シングルレプリカセットには、10個のノードの制限があります
C. 垂直方向のスケーリングはあまりにもはっきりとしています
D. アクティブなデータセットが大きい場合、メモリは十分に大きくすることができません
シェルディングが必要なのはなぜですか?
A. レプリケーションでは、すべての書き込みはマスターノードに移動します。
B. アクティブなデータセットが大きい場合、メモリは十分に大きくすることはできません。
C. ローカルディスクは十分に大きくありません。
D. 垂直スケーリングは高すぎます。
E. 上記のすべて
mongodb shardingについて、正しいステートメントを選択してください: < /p>
A. MongoDBは、コレクションレベルでデータまたはシャードを配布します
B. ドキュメントをシャードするには、シャードキーを選択する必要があります
C. MongoDBは、シャードキー値をレプリカセットに分割します
D. 言及されています
シャードと複製の違いは何ですか?
A. 複数のサーバー全体でデータを分割することにより、データの水平スケーリングが可能になり、Shardingがデータの追加のコピーを作成します。
B. レプリケーションはデータの追加のコピーを作成し、自動フェールオーバーを可能にしながら、シャードを使用すると、複数のサーバーでデータを分割することにより、データの水平スケーリングが可能になります。
C. 複製パラメーターを使用して複数のサーバー全体でデータをパーティション化することにより、データの水平スケーリングが可能になり、Shardingがデータの追加コピーを作成し、Shardキーを使用して自動フェールオーバーを可能にします。
D. レプリケーションは作業セットのコピーを作成し、シャードはMongodインスタンス全体で並行してクエリを配布します。
次の操作のうち、Mongodbのコレクションに集約パイプラインの結果のドキュメントを書くのはどれですか?
A. $ in
B. $ out
C. $ output
D. 上記のどれでもない
クエリの形状は、クエリ、ソート、_____仕様の組み合わせで構成されています。
A. 選択
B. 投影
C. コレクション
D. 言及されていません
Mongodbでは、書き込み操作は(.............)レベルでアトミックです。
A. コレクション
B. 書類
C. 生
D. 上記のすべて
MongoDB集約で次のコマンドのうち、指定された条件を次のパイプライン段階に一致させるドキュメントのみを渡すためにドキュメントをフィルタリングするために使用されます。
A. $ sum
B. $グループ
C. $ match
D. $集約