무료 온라인 액세스 Oracle.1Z0-931-26.v2026-11-03.q51 모의 시험 (Page 6)

1Z0-931-26 문제 21

자율형 데이터베이스를 지원하는 자율형 Exadata 인프라를 사용할 때 Exadata의 유지 관리 기록을 어디에서 확인할 수 있습니까?

A. 코어 인프라 > 컴퓨팅 > 자율형 Exadata 순으로 나열됩니다.

B. 데이터베이스 > 자율 트랜잭션 처리 > 자율 엑사데이터

C. 솔루션 및 플랫폼 > 플랫폼 서비스 > 자율형 Exadata 순으로 이동합니다.

D. 코어 인프라 하에서 자율형 Exadata

1Z0-931-26 문제 22

자율형 데이터베이스(ADB) 인스턴스를 프로비저닝할 때 생성되는 사전 정의된 사용자는 무엇이며, 이 사용자에 연결하여 다른 사용자를 생성하고 역할을 부여할 수 있습니까?

A. 시스템

B. 관리자

C. DWDEV

D. 스콧

정답: B

Oracle은 자율형 데이터베이스(ADB) 인스턴스를 프로비저닝할 때 광범위한 권한을 가진 기본 관리자 사용자를 생성합니다. 올바른 사용자는 다음과 같습니다.
ADMIN(B): ADMIN 사용자는 ADB 프로비저닝 중에 자동으로 생성되며 기본 관리자 계정 역할을 합니다. 이 계정은 사용자 생성, 역할 부여, 관리 작업(예: 스케일링, 백업) 수행 등 데이터베이스 관리에 필요한 모든 권한을 갖습니다. 예를 들어, OCI 콘솔을 통해 ADB를 프로비저닝한 후에는 설정한 암호를 사용하여 ADMIN 계정으로 연결한 다음 다음과 같은 명령을 실행합니다. CREATE USER analyst1 IDENTIFIED BY "password"; GRANT CONNECT, RESOURCE TO analyst1;. 이 사용자는 초기 구성 및 지속적인 관리를 위한 진입점이며, 안전한 접근을 위해 클라이언트 지갑을 통해 인증됩니다(예: sqlplus admin/password@adb_high). ADB는 관리형 데이터베이스이므로 시스템 수준의 직접적인 접근이 제한되고 관리 작업은 ADMIN 계정을 통해 이루어지기 때문에 ADMIN 사용자는 SYS와 같은 기존 Oracle 사용자 계정과 구별됩니다.
틀린 선택지는 다음과 같습니다.
SYS(A): 기존 Oracle 데이터베이스에서 SYS는 데이터 사전 소유권 등 최종 제어 권한을 가진 슈퍼유저입니다. 하지만 ADB에서는 SYS 계정이 존재하지만 완전 관리형 환경으로 인해 고객이 접근할 수 없도록 잠겨 있습니다. Oracle이 시스템 수준의 운영을 관리하고 사용자는 ADMIN 계정으로 접속합니다.
DWDEV(C): ADB에는 DWDEV라는 사전 정의된 사용자가 없습니다. 이는 DWROLE(데이터 웨어하우스 개발자용)과 같은 역할과 혼동될 수 있지만, 기본적으로 이러한 사용자는 생성되지 않습니다.
SCOTT(D): SCOTT는 이전 Oracle 버전(EMP 및 DEPT와 같은 테이블이 있는 버전)의 샘플 사용자이며 ADB에서 생성되지 않았습니다. 따라서 최신 관리 환경에서는 관련이 없습니다.
ADMIN 사용자 역할은 고객이 Oracle의 개입 없이 ADB를 관리할 수 있도록 보장하며, 이는 자율적인 설계 원칙과 일치합니다.

1Z0-931-26 문제 23

어떤 자율형 데이터베이스 클라우드 서비스가 기본적으로 SQL 문의 힌트를 무시합니까?

A. 두 서비스 모두 기본적으로 힌트를 무시합니다

B. 두 서비스 모두 기본적으로 힌트를 무시하지 않습니다.

C. 자율 데이터 웨어하우스

D. 자율 트랜잭션 처리

1Z0-931-26 문제 24

자율형 데이터베이스에 대해 몇 개의 네트워크 보안 그룹(NSG)을 구성할 수 있습니까?

A. 3

B. 9

C. 7

D. 5

1Z0-931-26 문제 25

객체 스토리지에 저장된 데이터 레이크 데이터의 세 가지 특징은 무엇입니까? (세 가지를 선택하십시오.)

A. 높은 동시성

B. 높은 거래 성능

C. 읽기 시 스키마

D. 다양한 주제 영역

E. 혼합 데이터 유형

정답: C,D,E

OCI 객체 스토리지의 데이터 레이크는 분석을 위한 원시 데이터를 저장합니다. 올바른 세 가지 특징은 다음과 같습니다.
읽기 시 스키마 적용(C): 데이터 레이크는 사전 정의된 스키마 없이 데이터를 원시 형식(예: JSON, CSV, Parquet)으로 저장합니다. 스키마는 데이터를 쓰거나 처리할 때 적용되므로 유연성이 뛰어납니다. 예를 들어, 매출 데이터가 포함된 Parquet 파일은 데이터베이스처럼 미리 구조화하지 않고 분석할 때만 SQL로 쿼리할 수 있습니다.
다양한 주제 영역(D): 데이터 레이크는 영업, 인사, IoT 등 다양한 주제 영역에 걸쳐 여러 소스의 데이터를 집계합니다. 이를 통해 고객 데이터와 날씨 데이터를 결합하여 인사이트를 도출하는 등 도메인 간 분석이 가능하며, 모든 데이터는 단일 OCI 버킷에 저장됩니다.
혼합 데이터 유형(E): 데이터 레이크는 구조화된 데이터(예: CSV 테이블), 반구조화된 데이터(예: JSON 문서) 및 비구조화된 데이터(예: 비디오)와 같은 다양한 형식을 지원합니다. 예를 들어, 버킷에는 CSV 로그, JSON 이벤트 및 이미지 파일이 저장될 수 있으며, 이러한 모든 데이터에 접근하여 처리할 수 있습니다.
틀린 선택지는 다음과 같습니다.
높은 동시성(A): 객체 스토리지의 데이터 레이크는 높은 동시성 트랜잭션 액세스(예: 수천 건의 동시 업데이트)를 위해 설계되지 않았습니다. ATP의 동시성 중심 접근 방식과는 달리, 데이터 레이크는 배치 처리 또는 분석에 최적화되어 있습니다.
높은 트랜잭션 성능(B): 트랜잭션 성능(예: 빠른 커밋)은 데이터베이스의 강점이지 데이터 레이크의 강점이 아닙니다. 객체 스토리지는 트랜잭션 속도보다 확장성과 내구성을 우선시하므로 OLTP 워크로드에는 적합하지 않습니다.
이러한 특성 때문에 데이터 레이크는 실시간 트랜잭션보다는 빅데이터 분석에 이상적입니다.

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