무료 온라인 액세스 SAP.C-BW4H-2505.v2026-02-23.q54 모의 시험 (Page 7)

C-BW4H-2505 문제 26

쿼리 정의에서 어떤 외부 계층 구조 속성을 변경할 수 있나요? 참고: 이 질문에 대한 정답은 3개입니다.

A. 시간 종속성

B. 정렬 방향

C. 자식 노드의 위치

D. 레벨업 경험치

E. 텍스트 노드 표시

C-BW4H-2505 문제 27

InfoObject "ADDRESS"에 대해 High Cardinality 플래그가 설정되었습니다. 그러나 "ADDRESS"에는 다음 속성이 있습니다.
높은 카디널리티 플래그가 없는 "CITY". 이 시나리오에서 SID 값에 어떤 영향을 미치나요?

A. SID 값은 InfoObject "ADDRESS"에 저장되지 않습니다.

B. InfoObject "CITY"가 활성화되면 SID 값이 생성됩니다.

C. InfoObject "ADDRESS"가 활성화되면 SID 값이 생성됩니다.

D. InfoObject "ADDRESS"에 대한 데이터가 로드되면 SID 값이 생성됩니다.

정답: D

SAP BW(Business Warehouse)에서 높은 카디널리티 개념은 InfoObject의 데이터 저장 및 관리 방식을 결정하는 데 중요한 역할을 합니다. 질문에 설명된 시나리오를 분석하고 SID(Surrogate ID) 값에 미치는 영향을 분석해 보겠습니다.
* InfoObject: InfoObject는 SAP BW의 기본 구성 요소로 비즈니스 엔터티를 나타냅니다.
"주소" 또는 "도시".
* 높은 카디널리티 플래그: 이 플래그가 InfoObject에 설정되면 InfoObject가 매우 많은 수의 고유 값(높은 카디널리티)을 가지고 있음을 나타냅니다. 이는 SID 생성 및 관리 방식에 영향을 미칩니다.
* SID(Surrogate ID): InfoObject의 각 값에 할당된 고유 식별자입니다. SID는 쿼리 성능을 최적화하고 저장 공간 요구 사항을 줄이는 데 사용됩니다.
* InfoObject "ADDRESS": 이 InfoObject에 대해 높은 카디널리티 플래그가 설정되어 있습니다. 즉, 시스템은 "ADDRESS"에 대해 많은 수의 고유 값을 예상합니다. 따라서 SID 생성은
"ADDRESS"는 실제 데이터가 시스템에 로드될 때까지 보류됩니다. 이러한 접근 방식은 활성화 과정에서 불필요한 오버헤드를 방지하고 효율적인 저장을 보장합니다.
* 속성 "CITY": 이 속성에는 높은 카디널리티 플래그가 설정되어 있지 않습니다. 따라서 SID는
InfoObject가 활성화되면 "CITY"가 생성되는데, 이는 높은 기수가 없는 표준 InfoObject의 경우 일반적인 현상입니다.
* InfoObject "ADDRESS"의 경우, 높은 카디널리티 플래그가 설정되어 있으므로 SID 값은 활성화 중에 생성되지 않습니다. 대신 "ADDRESS"에 대한 데이터가 시스템에 로드될 때 동적으로 생성됩니다. 이는 높은 카디널리티 객체의 설계 원칙에 따라 SID 생성을 런타임까지 연기하는 것과 일치합니다.
* "CITY" 속성의 경우, 높은 기수 플래그가 설정되어 있지 않기 때문에 활성화 중에 SID 값이 생성됩니다.
핵심 개념: 시나리오 분석: SID 값에 미치는 영향: 옵션 D가 정답인 이유: 정답은 D입니다.
SID 값은 InfoObject "ADDRESS"에 대한 데이터가 로드될 때 생성됩니다. 이는 SAP BW에서 높은 카디널리티를 가진 InfoObject의 동작과 일치합니다. 성능과 저장 공간 최적화를 위해 SID 생성은 데이터 로드 시점까지 지연됩니다.
참고: SAP BW의 고카디널리티 관련 문서: SAP BW 시스템은 고카디널리티 플래그를 사용하여 대용량 데이터 세트를 효율적으로 관리합니다. 고카디널리티 객체의 경우, SID는 활성화 시점이 아닌 데이터 로드 시점에 생성됩니다.
SID 생성에 대한 SAP 참고 사항: SID 생성과 관련된 SAP 참고 사항(예: 참고 사항 2008578)은 높은 기수 개체의 동작과 SID 관리에 미치는 영향을 설명합니다.
SAP Data Fabric 모범 사례: 높은 기수가 관련된 시나리오에서는 최적의 성능과 리소스 활용을 보장하기 위해 데이터 로딩까지 SID 생성을 연기하는 것이 좋습니다.
높은 기수 플래그와 속성과의 상호 작용의 의미를 이해하면 "ADDRESS"에 대한 SID 값은 데이터가 로드될 때만 생성된다는 결론을 내릴 수 있습니다.

C-BW4H-2505 문제 28

CompositeProvider에서 어떤 조인 유형을 사용할 수 있나요?참고: 이 질문에 대한 정답은 3개입니다.

A. 내부 조인

B. 시간 계층 조인

C. 텍스트 조인

D. 참조자

E. 전체 외부 조인

C-BW4H-2505 문제 29

표준 데이터 저장소 개체(고급)에 대해 어떤 데이터 삭제 옵션이 제공됩니까?참고: 이 질문에 대한 정답은 3개입니다.

A. 요청 기반 데이터 삭제

B. 데이터 선택적 삭제

C. 후속 대상의 데이터를 포함한 선택적 삭제

D. 모든 테이블의 데이터 삭제

E. 활성 테이블에서만 모든 데이터 삭제

C-BW4H-2505 문제 30

DataMart DataStore 개체에서 어떤 요청 기반 삭제가 가능합니까?

A. 활성 데이터 테이블에서 가장 최근의 요청만

B. 인바운드 테이블의 활성화되지 않은 요청

C. 인바운드 테이블에서 가장 최근에 활성화되지 않은 요청만

D. 활성 데이터 테이블의 모든 요청

정답: A

SAP BW/4HANA에서는 데이터마트 데이터스토어 객체(DSO)를 사용하여 보고 및 분석을 위한 상세 데이터를 저장합니다. 요청 기반 삭제 기능을 사용하면 DSO에서 특정 데이터 요청을 제거할 수 있습니다. 하지만 삭제 가능한 요청은 인바운드 테이블인지 활성 데이터 테이블인지에 따라 제한됩니다. 정답에 대한 설명은 다음과 같습니다.
A). 활성 데이터 테이블에서 가장 최근 요청만 DataMart DSO에서 요청 기반 삭제는 활성 데이터 테이블에서 가장 최근 요청에 대해서만 가능합니다. 요청이 활성화되면 인바운드 테이블에서 활성 데이터 테이블로 이동합니다. SAP BW/4HANA는 데이터 일관성을 유지하기 위해 활성 데이터 테이블에서 가장 최근 요청만 삭제할 수 있다는 규칙을 적용합니다. 이전 요청을 삭제하면 데이터 무결성이 손상됩니다.
* 요청 삭제 단계:
* SAP BW/4HANA 환경에서 DataStore 개체로 이동합니다.
* 활성 데이터 테이블에서 가장 최근의 요청을 식별합니다.
* 요청 삭제 기능을 사용하여 요청을 제거합니다.
* SAP BW/4HANA 데이터 모델링 가이드에서는 데이터 일관성을 보장하기 위해 활성 데이터 테이블에서 요청 기반 삭제가 가장 최근 요청으로 제한된다고 명시적으로 언급합니다.
잘못된 옵션 B. 인바운드 테이블의 활성화되지 않은 모든 요청 활성화되지 않은 요청은 인바운드 테이블에 있으며 제한 없이 개별적으로 삭제할 수 있습니다. 그러나 이 옵션은 질문이 인바운드 테이블이 아닌 활성화된 데이터 테이블을 구체적으로 언급하고 있기 때문에 올바르지 않습니다.
참고: SAP BW/4HANA 문서에서는 인바운드 테이블에서 활성화되지 않은 요청은 자유롭게 삭제할 수 있다고 확인하지만, 이는 이 질문의 범위를 벗어납니다.
C). 인바운드 테이블에서 가장 최근에 활성화되지 않은 요청만 삭제합니다. 이 문장은 인바운드 테이블에서 활성화되지 않은 요청을 삭제하는 데 제한이 없으므로 올바르지 않습니다. 인바운드 테이블에서 활성화되지 않은 모든 요청은 순서에 관계없이 개별적으로 삭제할 수 있습니다.
참고: SAP BW/4HANA 데이터 모델링 가이드에서는 인바운드 테이블의 활성화되지 않은 요청에는 활성 데이터 테이블의 요청과 동일한 제한이 적용되지 않는다고 설명합니다.
D). 활성 데이터 테이블의 모든 요청 이 옵션은 SAP BW/4HANA가 활성 데이터 테이블의 모든 요청을 삭제할 수 없도록 허용하기 때문에 올바르지 않습니다. 데이터 무결성을 유지하기 위해 가장 최근 요청만 삭제할 수 있습니다.
참고: SAP BW/4HANA 관리 가이드에서는 활성 데이터 테이블에서 임의의 요청을 삭제하는 것을 명시적으로 금지합니다. 이는 불일치가 발생할 수 있기 때문입니다.
결론DataMart DataStore 개체에서 요청 기반 삭제에 대한 올바른 답은 다음과 같습니다. 활성 데이터 테이블에서 가장 최근의 요청만 삭제합니다.
이러한 제한을 통해 필요한 경우 사용자가 최신 데이터를 제거하는 동시에 데이터 일관성이 유지됩니다.

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