2026年最新の実際に出ると確認された 無料Microsoft DP-600日本語試験問題
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質問 # 60
Report 1 という名前の Microsoft Power Bl レポートを含むファブリック テナントがあります。
Report1 のレンダリングが遅い。非効率的な DAX クエリが実行されているのではないかと思われます。
最も遅い DAX クエリを特定し、そのクエリがストレージ エンジンと比較して数式エンジンでどれくらいの時間を費やしているかを確認する必要があります。
どの 5 つのアクションを順番に実行する必要がありますか?回答するには、アクションのリストから適切なアクションを回答領域に移動し、正しい順序で並べます。
正解：
解説：
Explanation:
To identify the slowest DAX query and analyze the time it spends in the formula engine compared to the storage engine, you should perform the following actions in sequence:
* From Performance analyzer, capture a recording.
* View the Server Timings tab.
* Enable Query Timings and Server Timings. Run the query.
* View the Query Timings tab.
* Sort the Duration (ms) column in descending order by DAX query time.
質問 # 61
研究部門のセマンティック モデルの計算グループを実装するには何を使用すればよいですか?
- A. 表形式エディター
- B. Power Bl サービス
- C. Microsoft Power Bl デスクトップ
- D. DAX スタジオ
正解：B
質問 # 62
セマンティックモデルを含むFabricテナントがあります。このモデルはDirect Lakeモードを使用しています。
一部の DAX クエリによって不要な列がメモリにロードされていると思われます。
メモリにロードされる頻繁に使用される列を識別する必要があります。
目標を達成するための 2 つの方法は何ですか。それぞれの正解は完全な解決策を示しています。
注意: 正解ごとに 1 ポイントが付与されます。
- A. $system.discovered_STORAGE_TABLE_COLUMN-iN_SEGMeNTS 動的管理ビュー (DMV) をクエリします。
- B. Vertipaq Analyzer ツールを使用します。
- C. discover_hehory6Rant 動的管理ビュー (DMV) をクエリします。
- D. Excel で分析機能を使用します。
正解：A、D
解説：
The Vertipaq Analyzer tool (B) and querying the $system.
discovered_STORAGE_TABLE_COLUMNS_IN_SEGMENTS dynamic management view (DMV) (C) can help identify which columns are frequently loaded into memory. Both methods provide insights into the storage and retrieval aspects of the semantic model. References = The Power BI documentation on Vertipaq Analyzer and DMV queries offers detailed guidance on how to use these tools for performance analysis.
質問 # 63
メジャーを含む Microsoft Power BI セマンティック モデルがあります。メジャーでは、複数の CALCULATE 関数と FILTER 関数が使用されます。
対策のパフォーマンスを評価しています。
どのユースケースで FILTER 関数を KEEPFILTERS 関数に置き換えると実行時間が短縮されますか?
- A. FILTER関数が複数のテーブルの列を参照する場合
- B. FILTER関数がインポートモードを使用する単一のテーブルの列を参照する場合
- C. FILTER関数がネストされた計算関数を使用する場合
- D. FILTER関数がメジャーを参照する場合
正解：B
解説：
https://learn.microsoft.com/en-us/dax/best-practices/dax-avoid-avoid-filter-as-filter-argument FILTER returns a table whereas KEEPFILTERS returns a Boolean. So, A, B and C are limitations of uses of Boolean expressions.
質問 # 64
ファブリック テナントがあります。
Fabric Data Factory パイプラインを作成しています。
当月のアクティブな顧客の数と平均売上を返すストアド プロシージャがあります。
ウェアハウス内のストアド プロシージャを実行するアクティビティを追加する必要があります。返された値は、パイプラインの下流アクティビティで使用できる必要があります。
どのタイプのアクティビティを追加する必要がありますか?
- A. メタデータを取得する
- B. ルックアップ
- C. データをコピーします
- D. ストアド プロシージャ
正解：B
解説：
In a Fabric Data Factory pipeline, to execute a stored procedure and make the returned values available for downstream activities, the Lookup activity is used. This activity can retrieve a dataset from a data store and pass it on for further processing. Here's how you would use the Lookup activity in this context:
* Add a Lookup activity to your pipeline.
* Configure the Lookup activity to use the stored procedure by providing the necessary SQL statement or stored procedure name.
* In the settings, specify that the activity should use the stored procedure mode.
* Once the stored procedure executes, the Lookup activity will capture the results and make them available in the pipeline's memory.
* Downstream activities can then reference the output of the Lookup activity.
References: The functionality and use of Lookup activity within Azure Data Factory is documented in Microsoft's official documentation for Azure Data Factory, under the section for pipeline activities.
質問 # 65
DirectQuery セマンティック モデルを含む Fabric ワークスペースがあります。このモデルは、5 億行を持つデータ ソースをクエリします。
このモデルを使用する Report1 という名前の Microsoft Power Bl レポートがあります。報告！複数のページにビジュアルが含まれています。
すべてのページのビジュアルに対するクエリの実行時間を短縮する必要があります。
使える2つの機能とは何ですか？それぞれの正解は完全な解決策を示します。
注: 各正解は 1 ポイントの価値があります。
- A. ユーザー定義の集計
- B. OneLake 統合
- C. クエリのキャッシュ
- D. 自動集計
正解：B、C
解説：
User-defined aggregations (A) and query caching (C) are two features that can help reduce query execution time. User-defined aggregations allow precalculation of large datasets, and query caching stores the results of queries temporarily to speed up future queries. Reference = Microsoft Power BI documentation on performance optimization offers in-depth knowledge on these features.
質問 # 66
Microsoft Power Bl セマンティック モデルがあります。
[要約] プロパティが [なし] 以外の値に設定されているモデル内のサロゲート キー列を識別する必要があります。ソリューションは労力を最小限に抑える必要があります。
何を使えばいいのでしょうか？
- A. DAX Studio の DAX フォーマッター
- B. Microsoft Power Bl デスクトップのモデル ビュー
- C. 表形式エディターのベスト プラクティス アナライザー
- D. Microsoft Power Bl デスクトップのモデル エクスプローラー
正解：C
解説：
To identify surrogate key columns with the "Summarize By" property set to a value other than "None," the Best Practice Analyzer in Tabular Editor is the most efficient tool. The Best Practice Analyzer can analyze the entire model and provide a report on all columns that do not meet a specified best practice, such as having the
"Summarize By" property set correctly for surrogate key columns. Here's how you would proceed:
* Open your Power BI model in Tabular Editor.
* Go to the Advanced Scripting window.
* Write or use an existing script that checks the "Summarize By" property of each column.
* Execute the script to get a report on the surrogate key columns that do not have their "Summarize By" property set to "None".
* You can then review and adjust the properties of the columns directly within the Tabular Editor.
References: The functionality of the Best Practice Analyzer in Tabular Editor is documented in the community and learning resources for Power BI.
質問 # 67
ファブリック セマンティック モデルを使用する Report1 という名前の Microsoft Power Bl レポートがあります。
ユーザーは、Report1 のレンダリングが遅いことに気づきました。
パフォーマンス アナライザーを開くと、「Orders By Date」という名前のビジュアルのレンダリングが最も遅いことがわかります。「Orders By Date」の所要時間の内訳を次の表に示します。
Report1 のレンダリング時間を最も短縮できるものは何でしょうか?
- A. ページの自動更新を有効にします。
- B. Report1 のビジュアルの数を減らします。
- C. DAX Studio を使用して、日付別注文の DAX クエリを最適化します。
- D. Orders By Dale のビジュアル タイプを変更します。
正解：B
解説：
Based on the duration breakdown provided, the major contributor to the rendering duration is categorized as "Other," which is significantly higher than DAX Query and Visual display times. This suggests that the issue is less likely with the DAX calculation or visual rendering times and more likely related to model performance or the complexity of the visual. However, of the options provided, optimizing the DAX query can be a crucial step, even if "Other" factors are dominant. Using DAX Studio, you can analyze and optimize the DAX queries that power your visuals for performance improvements. Here's how you might proceed:
Open DAX Studio and connect it to your Power BI report.
Capture the DAX query generated by the Orders By Date visual.
Use the Performance Analyzer feature within DAX Studio to analyze the query.
Look for inefficiencies or long-running operations.
Optimize the DAX query by simplifying measures, removing unnecessary calculations, or improving iterator functions.
Test the optimized query to ensure it reduces the overall duration.
質問 # 68
Lakehousel という名前のレイクハウスを含むファブリック テナントがあります。 Lakehousel には 8 つの列を持つデルタ テーブルが含まれています。同じ 8 列と追加の 2 列を含む新しいデータを受け取ります。
Spark DataFrame を作成し、その DataFrame を df という名前の変数に割り当てます。 DataFrame には新しいデータが含まれています。次の要件を満たすために、新しいデータをデルタ テーブルに追加する必要があります。
* 既存の行はすべて保持します。
* すべての新しいデータがテーブルに追加されていることを確認してください。
コードをどのように完成させるべきでしょうか?回答するには、回答領域で適切なオプションを選択してください。
正解：
解説：
Explanation:
o add new data to the Delta table while meeting the specified requirements:
* You should use the append mode to ensure that all new data is added to the table without affecting the existing rows.
* You should set the mergeSchema option to true to allow the schema of the Delta table to be updated with the new columns found in the DataFrame.
The completed code would look like this:
df.write.format("delta").mode("append")
option("mergeSchema", "true")
saveAsTable("Lakehouse1.TableName")
質問 # 69
Model1 という名前のセマンティック モデルを含む Fabric テナントがあります。Model1 はインポート モードを使用します。Model1 には Orders という名前のテーブルが含まれています。Orders には 1 億行と次のフィールドがあります。
Model1 が使用するメモリと、モデルの更新にかかる時間を削減する必要があります。
実行すべき 2 つのアクションはどれですか? それぞれの正解は解決策の一部を示しています。
注意: 正解ごとに 1 ポイントが付与されます。
- A. OrderDateTime を日付と時刻の別々の列に分割します。
- B. 数量をテキスト データ型に変換します。
- C. TotalSalesAmount をメジャーに置き換えます。
- D. TotalQuantity を計算列に置き換えます。
正解：A、C
質問 # 70
セマンティック モデルを含むファブリック テナントがあります。このモデルは Direct Lake モードを使用します。
一部の DAX クエリが不要な列をメモリに読み込む可能性があります。
メモリにロードされる、頻繁に使用される列を特定する必要があります。
目標を達成するための 2 つの方法は何ですか?それぞれの正解は完全な解決策を示します。
注: 各正解は 1 ポイントの価値があります。
- A. Discover_hehory6Rant 動的管理ビュー (DMV) をクエリします。
- B. $system.discovered_STORAGE_TABLE_COLUMN-iN_SEGMeNTS 動的管理ビュー (DMV) をクエリします。
- C. Excel での分析機能を使用します。
- D. Vertipaq Analyzer ツールを使用します。
正解：B、D
解説：
The Vertipaq Analyzer tool (B) and querying the
$system.discovered_STORAGE_TABLE_COLUMNS_IN_SEGMENTS dynamic management view (DMV) (C) can help identify which columns are frequently loaded into memory. Both methods provide insights into the storage and retrieval aspects of the semantic model. References = The Power BI documentation on Vertipaq Analyzer and DMV queries offers detailed guidance on how to use these tools for performance analysis.
質問 # 71
レイクハウスを含むファブリック テナントがあります。ビジュアル クエリを使用して 2 つのテーブルをマージする予定です。
クエリが両方のテーブルに存在するすべての行を返すようにする必要があります。どのタイプの結合を使用する必要がありますか?
- A. 右アンチ
- B. 内部
- C. 左アンチ
- D. フルアウター
- E. 右外側
- F. 左外側
正解：D
解説：
When you need to return all rows that are present in both tables, you use a full outer join. This type of join combines the results of both left and right outer joins and returns all rows from both tables, with matching rows from both sides where available. If there is no match, the result is NULL on the side of the join where there is no match.
References: Information about joins and their use in querying data in a lakehouse can be typically found in the SQL and data processing documentation of the Fabric tenant or lakehouse solutions.
質問 # 72
Warehouse! という名前の倉庫を含む Fabric ワークスペースがあります。Warehousel には次のデータが含まれています。
テーブルを非正規化し、ContractType 属性と StartDate 属性を結果に含める T-SQL ステートメントを作成する必要があります。ソリューションは、以下の要件を満たす必要があります。
* 契約テーブル内の一致する行の属性を含めます。
* Employee テーブルのすべての行が保持されていることを確認します。
* 従業員が 2 人を超えるすべての契約タイプについて、契約タイプごとの従業員の合計数を返します。
この文をどのように完成させるべきでしょうか? 回答するには、回答エリアで適切なオプションを選択してください。
注意: 正しい選択ごとに 1 ポイントが付与されます。
正解：
解説：
Explanation:
Comprehensive Detailed Explanation
We are tasked with writing a T-SQL query to denormalize the tables Employee and Contract in a Fabric warehouse.
Requirements Breakdown
Include attributes from matching rows in the Contract table
This means we must join Employee and Contract on EmployeeID.
Ensure that all rows from the Employee table are preserved
This requires a LEFT OUTER JOIN from Employee to Contract. If an employee has no contract, we still want the employee record included.
Return the total number of employees per contract type for all contract types that have more than two employees This means we need to:
Group by ContractType
Count distinct EmployeeID
Filter groups where that count > 2.
To filter aggregated results, we use HAVING, not WHERE.
Completed Query
WITH result AS (
SELECT
e.EmployeeID,
e.EmployeeName,
e.EmployeePosition,
c.ContractType,
c.StartDate
FROM Employee AS e
LEFT OUTER JOIN Contract AS c
ON c.EmployeeID = e.EmployeeID
)
SELECT
ContractType,
COUNT(DISTINCT EmployeeID) AS TotalEmployees
FROM result
GROUP BY ContractType
HAVING COUNT(DISTINCT EmployeeID) > 2;
Why This is Correct
LEFT OUTER JOIN ensures all employees are included, regardless of contracts.
HAVING allows filtering aggregated groups by employee counts.
The query returns ContractType, StartDate (as requested in denormalization), and aggregated employee counts.
References
T-SQL JOINs in Microsoft Fabric
Aggregate functions and HAVING clause
Denormalization best practices in Fabric warehouses
質問 # 73
AnalyticsPOC ワークスペースでのデータ読み込みアクティビティが適切な順序で実行されていることを確認する必要があります。ソリューションは技術要件を満たしている必要があります。
あなたは何をするべきか？
- A. アクティビティ間に依存関係があるパイプラインを作成し、パイプラインをスケジュールします。
- B. 複数のステップを含むデータフローを作成し、データフローをスケジュールします。
- C. Spark ジョブ定義を作成してスケジュールします。
- D. Spark ノートブックを作成してスケジュールします。
正解：A
解説：
To meet the technical requirement that data loading activities must ensure the raw and cleansed data is updated completely before populating the dimensional model, you would need a mechanism that allows for ordered execution. A pipeline in Microsoft Fabric with dependencies set between activities can ensure that activities are executed in a specific sequence. Once set up, the pipeline can be scheduled to run at the required intervals (hourly or daily depending on the data source).
質問 # 74
KQLデータベースを含むFabricイベントハウスがあります。このデータベースには、TaxiDataというテーブルがあり、以下のデータが格納されています。
payment_type でパーティション化された tpep_pickup_datetime から各時間の最初の値を格納する FirstPickupDateTime という名前の列を作成する必要があります。
注意: 正しい選択ごとに 1 ポイントが付与されます。
正解：
解説：
Explanation:
質問 # 75
Staging.Sales という名前のテーブルを含む Fabric ウェアハウスがあります。Staging.Sales には次の列が含まれています。
ProductID と ProductName を表示し、集計された金額が 10,000 を超える 2023 年のデータを返す T-SQL クエリを記述する必要があります。
どのクエリを使用すればよいですか?
- A.
- B.
- C.
- D.
正解：D
質問 # 76
モデル 1 という名前のセマンティック モデルがあります。モデル 1 には、インポート モードを使用する 5 つのテーブルが含まれています。 Model1 には、HR という名前の動的行レベル セキュリティ (RLS) ロールが含まれています。 HR ロールは従業員データをフィルタリングして、HR マネージャーが自分が割り当てられている部門のデータのみを表示できるようにします。
Model1 をファブリック テナントに公開し、RLS ロール メンバーシップを構成します。モデルと関連レポートをユーザーと共有します。
人事マネージャーは、レポートに表示されるデータが不完全であると報告しました。
HR マネージャーが確認したデータを検証するにはどうすればよいですか?
- A. データを HR ロールとして表示するには、[ロールとしてテスト] を選択します。
- B. HR マネージャーとしてレポートを表示するには、ロールとして「テスト」を選択します。
- C. レポート内のデータをフィルタリングして、人事部門用のフィルタの意図されたロジックと一致させます。
- D. 人事マネージャーに Microsoft Power Bl Desktop でレポートを開くように依頼します。
正解：A
解説：
To validate the data seen by the HR manager, you should use the 'Test as role' feature in Power BI service.
This allows you to see the data exactly as it would appear for the HR role, considering the dynamic RLS setup.
Here is how you would proceed:
* Navigate to the Power BI service and locate Model1.
* Access the dataset settings for Model1.
* Find the security/RLS settings where you configured the roles.
* Use the 'Test as role' feature to simulate the report viewing experience as the HR role.
* Review the data and the filters applied to ensure that the RLS is functioning correctly.
* If discrepancies are found, adjust the RLS expressions or the role membership as needed.
References: The 'Test as role' feature and its use for validating RLS in Power BI is covered in the Power BI documentation available on Microsoft's official documentation.
質問 # 77
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