A. 스키마를 동일하게 유지하고 모든 테이블을 조인하는 뷰를 생성하고 항상 뷰를 쿼리합니다.

B. 작성자의 이름, 성, 생년월일 등을 포함하여 각 속성에 대한 열이 포함된 넓은 테이블을 만듭니다.

C. 스키마를 동일하게 유지하고, 책과 각 속성에 대한 다른 테이블을 유지하고 오늘 하는 것처럼 쿼리합니다.

D. 책과 저자에 대한 정보를 포함하는 테이블을 생성하지만 저자 열 내부에 저자 필드를 중첩합니다.

A. MySQL 클러스터에 노드를 추가하고 거기에 OLAP 큐브를 구축합니다.

B. ETL 도구를 사용하여 MySQL에서 Google BigQuery로 데이터를 로드합니다.

C. 온프레미스 Apache Hadoop 클러스터를 MySQL에 연결하고 ETL을 수행합니다.

D. 백업을 Google Cloud SQL에 마운트한 다음 Google Cloud Dataproc을 사용하여 데이터를 처리합니다.

A. NoSQL 개념에 기반한 스키마 디자인은 피하세요.

B. 관계형 데이터베이스 디자인을 기반으로 하는 스키마 디자인을 만듭니다.

C. 행 전체에 걸쳐 원자성을 요구하는 스키마 디자인은 피하세요.

D. 행 전체에 걸쳐 원자성이 필요한 스키마 디자인을 만듭니다.

A. 가중치

B. 편견

C. 연속적 특징

D. 입력값

A. 집계 결과를 제공하는 승인된 뷰를 만들고 공유합니다.

B. 집계 결과를 제공하는 새로운 데이터 세트와 보기를 만들고 공유합니다.

C. 집계 결과가 포함된 새 데이터 세트와 테이블을 만들고 공유합니다.

D. 데이터 세트에 대한 dataViewer Identity and Access Management(IAM) 역할을 생성하여 공유를 활성화합니다.