Microsoft Administering Relational Databases on Microsoft Azure (DP-300 Deutsch Version) - DP-300 Deutsch Exam Practice Test
Sie müssen eine lokale Microsoft SQL Server-Datenbank zu Azure SQL-Datenbank migrieren. Die Lösung muss Ausfallzeiten minimieren.
Was tun?
Was tun?
Correct Answer: C
Explanation: Only visible for ExamsLabs members. You can sign-up / login (it's free).
Hotspot-Frage
Sie verfügen über eine Azure SQL-Datenbank namens DB1, die die folgenden Tabellen enthält:
- dbo.Customers enthält zwei Spalten mit dem Namen EmailAddress (varchar(100))
und PhoneNumber (varchar(20)).
- dbo.Orders enthält eine berechnete Spalte namens ContactHash, die wie folgt definiert ist:
HASHBYTES('SHA2_256', Customers.EmailAddress).
DB1 verfügt über folgende dynamische Datenmaskierungskonfigurationen:
- dbo.Customers.EmailAddress verwendet die email() Maskierungsfunktion.
- dbo.Customers.PhoneNumber verwendet die Maskierungsfunktion default().
DB1 enthält die folgenden Benutzer:
- Benutzer1 ist Mitglied von db_datareader und besitzt die SELECT-Berechtigung für
Beide Tabellen. Die UNMASK-Berechtigung wird nur auf Spaltenebene erteilt.
auf dbo.Customers(EmailAddress).
- Benutzer2 ist Mitglied von db_datareader und besitzt die SELECT-Berechtigung für
Beide Tabellen. Die Berechtigung zum Aufheben der Maskierung wurde nicht erteilt.
Ein Data-Engineering-Job mit dem Namen Job1 verbindet sich als User2 und führt jede Nacht die folgende Anweisung aus.
SELECT ... INTO Archive.CustomersExport FROM dbo.Customers
Wählen Sie für jede der folgenden Aussagen „Ja“, wenn die Aussage zutrifft. Wählen Sie andernfalls „Nein“.
HINWEIS: Jede richtige Auswahl zählt als ein Punkt.
Sie verfügen über eine Azure SQL-Datenbank namens DB1, die die folgenden Tabellen enthält:
- dbo.Customers enthält zwei Spalten mit dem Namen EmailAddress (varchar(100))
und PhoneNumber (varchar(20)).
- dbo.Orders enthält eine berechnete Spalte namens ContactHash, die wie folgt definiert ist:
HASHBYTES('SHA2_256', Customers.EmailAddress).
DB1 verfügt über folgende dynamische Datenmaskierungskonfigurationen:
- dbo.Customers.EmailAddress verwendet die email() Maskierungsfunktion.
- dbo.Customers.PhoneNumber verwendet die Maskierungsfunktion default().
DB1 enthält die folgenden Benutzer:
- Benutzer1 ist Mitglied von db_datareader und besitzt die SELECT-Berechtigung für
Beide Tabellen. Die UNMASK-Berechtigung wird nur auf Spaltenebene erteilt.
auf dbo.Customers(EmailAddress).
- Benutzer2 ist Mitglied von db_datareader und besitzt die SELECT-Berechtigung für
Beide Tabellen. Die Berechtigung zum Aufheben der Maskierung wurde nicht erteilt.
Ein Data-Engineering-Job mit dem Namen Job1 verbindet sich als User2 und führt jede Nacht die folgende Anweisung aus.
SELECT ... INTO Archive.CustomersExport FROM dbo.Customers
Wählen Sie für jede der folgenden Aussagen „Ja“, wenn die Aussage zutrifft. Wählen Sie andernfalls „Nein“.
HINWEIS: Jede richtige Auswahl zählt als ein Punkt.
Correct Answer:
Explanation:
Box 1: No
No - Job1 returns unmasked values for EmailAddress and PhoneNumber.
The job will not return unmasked values; instead, it will copy masked data into the target table because user USER2 does not possess the UNMASK permission.
USER2 Lacks Permission: User USER2 only has standard SELECT rights via db_datareader and no UNMASK permissions.
Masking is Enforced: Because USER2 lacks UNMASK, Dynamic Data Masking (DDM) applies to the query results in real time.
Masked Data is Copied: The SELECT ... INTO statement reads the masked text ([email protected] for emails and xxxx for phone numbers) and writes those exact masked strings permanently into the new Archive.CustomersExport table.
Box 2: Yes
Yes - When User1 queries dbo.Customers.EmailAddress returns unmasked values, while PhoneNumber returns masked values.
dbo.Customers.EmailAddress: Unmasked for USER1 (explicit column grant). Masked for USER2.
dbo.Customers.PhoneNumber: Masked for both USER1 and USER2 (neither has UNMASK for this column).
Box 3: Yes
Yes - When User2 runs a query that selects dbo.Orders.ContactHash, the value returned for ContactHash is masked.
The value returned for ContactHash will be masked.
Dependent Column Evaluation: In Azure SQL Database, when a computed column (like ContactHash) depends on a base column that has a dynamic data masking rule applied (Customers.EmailAddress), the database engine evaluates the masking rule first.
Masked Data Processing: Because user USER2 does not have the UNMASK permission, the engine feeds the masked string result (e.g., [email protected]) into the HASHBYTES('SHA2_256', ...) function instead of the original plain-text email address.
Resulting Output: As a result, the value stored or evaluated for ContactHash becomes a SHA-256 hash of the masked string, effectively keeping the original underlying data hidden and protected from unauthorized exposure.
Reference:
https://learn.microsoft.com/en-us/sql/relational-databases/security/dynamic-data-masking
Hinweis: Diese Frage ist Teil einer Reihe von Fragen, die dasselbe Szenario darstellen. Jede Frage in der Reihe enthält eine einzigartige Lösung, die die angegebenen Ziele erfüllen könnte. Einige Fragensätze haben möglicherweise mehr als eine richtige Lösung, während andere möglicherweise keine richtige Lösung haben.
Nachdem Sie eine Frage in diesem Abschnitt beantwortet haben, können Sie NICHT mehr dorthin zurückkehren. Daher werden diese Fragen nicht auf dem Überprüfungsbildschirm angezeigt.
Sie haben SQL Server 2019 auf einem virtuellen Azure-Computer.
Sie beheben Leistungsprobleme für eine Abfrage in einer SQL Server-Instanz.
Um weitere Informationen zu sammeln, fragen Sie sys.dm_exec_requests ab und stellen fest, dass der Wartetyp PAGELATCH_UP und die Wait_resource 2:3:905856 ist.
Sie müssen die Systemleistung verbessern.
Lösung: Sie ändern die Datendatei für die Master-Datenbank so, dass sie automatisch um 10 Prozent wächst.
Erreicht dies das Ziel?
Nachdem Sie eine Frage in diesem Abschnitt beantwortet haben, können Sie NICHT mehr dorthin zurückkehren. Daher werden diese Fragen nicht auf dem Überprüfungsbildschirm angezeigt.
Sie haben SQL Server 2019 auf einem virtuellen Azure-Computer.
Sie beheben Leistungsprobleme für eine Abfrage in einer SQL Server-Instanz.
Um weitere Informationen zu sammeln, fragen Sie sys.dm_exec_requests ab und stellen fest, dass der Wartetyp PAGELATCH_UP und die Wait_resource 2:3:905856 ist.
Sie müssen die Systemleistung verbessern.
Lösung: Sie ändern die Datendatei für die Master-Datenbank so, dass sie automatisch um 10 Prozent wächst.
Erreicht dies das Ziel?
Correct Answer: B
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Sie besitzen ein Azure-Abonnement.
Sie planen, vier SQL Server-Instanzen auf Azure Virtual Machines in zwei Azure-Regionen bereitzustellen.
In jeder Region werden zwei Instanzen bereitgestellt. Jede Region wird eine domänenunabhängige Verfügbarkeitsgruppe hosten.
Sie müssen eine hochverfügbare Lösung mit Notfallwiederherstellung (HA/DR) für die geplante Implementierung empfehlen. Die Lösung muss den administrativen Aufwand minimieren.
Was sollte in die Empfehlung aufgenommen werden?
Sie planen, vier SQL Server-Instanzen auf Azure Virtual Machines in zwei Azure-Regionen bereitzustellen.
In jeder Region werden zwei Instanzen bereitgestellt. Jede Region wird eine domänenunabhängige Verfügbarkeitsgruppe hosten.
Sie müssen eine hochverfügbare Lösung mit Notfallwiederherstellung (HA/DR) für die geplante Implementierung empfehlen. Die Lösung muss den administrativen Aufwand minimieren.
Was sollte in die Empfehlung aufgenommen werden?
Correct Answer: C
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Hotspot-Frage
Sie besitzen ein Azure-Abonnement, das die folgenden Ressourcen enthält:
- DB1: Azure SQL-Datenbank
- DB2: Azure SQL-verwaltete Instanz
- DB3: Instanz von SQL Server auf virtuellen Azure-Maschinen unter Windows
Plattform
Sie müssen die Verwaltungsaufgaben für jede Ressource automatisieren. Die Lösung muss den administrativen Aufwand minimieren.
Womit sollten Sie die Aufgaben für jede Ressource automatisieren? Wählen Sie dazu die entsprechenden Optionen im Antwortbereich aus.
HINWEIS: Jede richtige Auswahl zählt als ein Punkt.
Sie besitzen ein Azure-Abonnement, das die folgenden Ressourcen enthält:
- DB1: Azure SQL-Datenbank
- DB2: Azure SQL-verwaltete Instanz
- DB3: Instanz von SQL Server auf virtuellen Azure-Maschinen unter Windows
Plattform
Sie müssen die Verwaltungsaufgaben für jede Ressource automatisieren. Die Lösung muss den administrativen Aufwand minimieren.
Womit sollten Sie die Aufgaben für jede Ressource automatisieren? Wählen Sie dazu die entsprechenden Optionen im Antwortbereich aus.
HINWEIS: Jede richtige Auswahl zählt als ein Punkt.
Correct Answer:
Explanation:
Box 1: Elastic jobs
Elastic jobs are job scheduling services that execute custom jobs on one or many databases in Azure SQL Database or Azure SQL Database elastic pools.
Box 2: SQL Server Agent Jobs
SQL Agent Jobs are executed by the SQL Agent service that continues to be used for task automation in SQL Server and is also included with Azure SQL Managed Instances.
Box 3: SQL Server Agent Jobs
DB3: Instance of SQL Server on Azure Virtual Machines on the Windows platform Reference:
https://learn.microsoft.com/en-us/azure/azure-sql/database/job-automation-overview
Fallstudie 3 - Contoso, Ltd 2
Überblick
Contoso, Ltd. ist ein Bekleidungseinzelhändler mit Sitz in Seattle. Das Unternehmen betreibt 2.000 Einzelhandelsgeschäfte in den Vereinigten Staaten und baut seine Online-Präsenz stetig aus.
Das Netzwerk umfasst eine Active Directory-Gesamtstruktur namens contoso.com. Diese Gesamtstruktur ist in einen Azure Active Directory (Azure AD)-Mandanten namens contoso.com integriert. Contoso verfügt über ein Azure-Abonnement, das dem Azure AD-Mandanten contoso.com zugeordnet ist.
Vorhandene Umgebung
Transaktionsdaten
Contoso verfügt über drei Jahre an Kunden-, Transaktions-, Betriebs-, Beschaffungs- und Lieferantendaten, die aus 10 Milliarden Datensätzen bestehen und auf mehreren lokalen Microsoft SQL Server-Servern gespeichert sind.
Die SQL-Server-Instanzen enthalten Daten aus verschiedenen Betriebssystemen. Die Daten werden mithilfe von SQL Server Integration Services (SSIS)-Paketen in die Instanzen geladen.
Sie schätzen, dass die Zusammenführung aller Produktverkaufstransaktionen in einem unternehmensweiten Datensatz zu einer einzigen Tabelle mit 5 Milliarden Zeilen führen wird, wobei jede Transaktion eine Zeile enthält.
Die meisten Abfragen der Verkaufsdaten dienen dazu, zu ermitteln, welche Produkte in verschiedenen Zeiträumen im Einzelhandel und welche online verkauft wurden. Verkaufsdaten, die älter als drei Jahre sind, werden monatlich gelöscht.
Sie planen, eine Tabelle mit den Adressen der einzelnen Filialen zu erstellen. Die Tabelle wird ca. 2 MB groß sein. Abfragen zu den Umsätzen der Filialen werden die Adressen der Filialen enthalten.
Sie planen, eine Aktionstabelle zu erstellen, die eine Aktions-ID enthält. Die Aktions-ID wird einem bestimmten Produkt zugeordnet. Das Produkt wird durch eine Produkt-ID identifiziert. Die Tabelle wird ca. 5 GB groß sein.
Streaming-Twitter-Daten
Die E-Commerce-Abteilung von Contoso entwickelt eine Azure Logic App, die trendige Twitter-Feeds erfasst, die sich auf die Produkte des Unternehmens beziehen, und die Produkte an Azure Event Hubs weiterleitet.
Geplante Änderungen und Anforderungen
Geplante Änderungen
Contoso plant die Umsetzung folgender Änderungen:
* Laden Sie den Datensatz der Verkaufstransaktionen in Azure Synapse Analytics.
* Lokale Datenspeicher mithilfe von SSIS-Paketen in Azure Synapse Analytics integrieren.
* Nutzen Sie Azure Synapse Analytics, um Twitter-Feeds zu analysieren und die Kundenstimmung zu Produkten zu beurteilen.
Anforderungen an den Datensatz für Verkaufstransaktionen
Contoso nennt folgende Anforderungen an den Datensatz für Verkaufstransaktionen:
* Partitionierung der Verkaufsdaten. Die Partitionen müssen so gestaltet sein, dass sie einen effizienten Ladevorgang pro Monat gewährleisten. Grenzwerte müssen zur rechten Partition gehören.
* Stellen Sie sicher, dass Abfragen, die Verkaufstransaktionsdatensätze anhand der Produkt-ID verknüpfen und filtern, so schnell wie möglich abgeschlossen werden.
* Implementieren Sie einen Ersatzschlüssel, um Änderungen der Adressen der Einzelhandelsgeschäfte zu berücksichtigen.
* Sicherstellen, dass die Kosten und die Leistung der Datenspeicherung vorhersehbar sind.
* Minimieren Sie die Zeit, die zum Entfernen alter Datensätze benötigt wird.
Anforderungen an die Kundenstimmungsanalyse
Contoso nennt folgende Anforderungen an die Kundenstimmungsanalyse:
* Contoso-Benutzern wird die Nutzung von PolyBase in einem dedizierten Azure Synapse Analytics-SQL-Pool ermöglicht, um die Inhalte der Datensätze abzufragen, die die Twitter-Feeds enthalten. Die Daten müssen durch Row-Level Security (RLS) geschützt werden. Die Benutzer müssen sich mit ihren eigenen Azure AD-Anmeldeinformationen authentifizieren.
* Maximieren Sie den Durchsatz beim Import von Twitter-Feeds von Event Hubs in Azure Storage, ohne zusätzliche Durchsatz- oder Kapazitätseinheiten erwerben zu müssen.
* Twitter-Feeds können mithilfe von Event Hubs Capture in Azure Storage gespeichert werden. Die Feeds werden in Parquet-Dateien konvertiert.
* Stellen Sie sicher, dass der Datenspeicher die Azure AD-basierte Zugriffskontrolle bis hinunter zur Objektebene unterstützt.
* Minimierung des administrativen Aufwands für die Pflege der Twitter-Feed-Datensätze.
* Lösche Twitter-Feed-Datensätze, die älter als zwei Jahre sind.
Anforderungen an die Datenintegration
Contoso nennt folgende Anforderungen an die Datenintegration:
* Verwenden Sie einen Azure-Dienst, der die vorhandenen SSIS-Pakete nutzt, um lokale Daten in Datensätze zu importieren, die in einem dedizierten SQL-Pool von Azure Synapse Analytics gespeichert sind, und transformieren Sie die Daten.
* Identifizieren Sie einen Prozess, der sicherstellt, dass Änderungen an den Aufnahme- und Transformationsaktivitäten versionskontrolliert und von mehreren Dateningenieuren unabhängig voneinander entwickelt werden können.
Sie müssen eine Datenaufbewahrungslösung für die Twitter-Feed-Datensätze entwerfen. Die Lösung muss die Anforderungen der Kundenstimmungsanalyse erfüllen.
Welche Azure Storage-Funktionen sollten Sie in die Lösung einbeziehen?
Überblick
Contoso, Ltd. ist ein Bekleidungseinzelhändler mit Sitz in Seattle. Das Unternehmen betreibt 2.000 Einzelhandelsgeschäfte in den Vereinigten Staaten und baut seine Online-Präsenz stetig aus.
Das Netzwerk umfasst eine Active Directory-Gesamtstruktur namens contoso.com. Diese Gesamtstruktur ist in einen Azure Active Directory (Azure AD)-Mandanten namens contoso.com integriert. Contoso verfügt über ein Azure-Abonnement, das dem Azure AD-Mandanten contoso.com zugeordnet ist.
Vorhandene Umgebung
Transaktionsdaten
Contoso verfügt über drei Jahre an Kunden-, Transaktions-, Betriebs-, Beschaffungs- und Lieferantendaten, die aus 10 Milliarden Datensätzen bestehen und auf mehreren lokalen Microsoft SQL Server-Servern gespeichert sind.
Die SQL-Server-Instanzen enthalten Daten aus verschiedenen Betriebssystemen. Die Daten werden mithilfe von SQL Server Integration Services (SSIS)-Paketen in die Instanzen geladen.
Sie schätzen, dass die Zusammenführung aller Produktverkaufstransaktionen in einem unternehmensweiten Datensatz zu einer einzigen Tabelle mit 5 Milliarden Zeilen führen wird, wobei jede Transaktion eine Zeile enthält.
Die meisten Abfragen der Verkaufsdaten dienen dazu, zu ermitteln, welche Produkte in verschiedenen Zeiträumen im Einzelhandel und welche online verkauft wurden. Verkaufsdaten, die älter als drei Jahre sind, werden monatlich gelöscht.
Sie planen, eine Tabelle mit den Adressen der einzelnen Filialen zu erstellen. Die Tabelle wird ca. 2 MB groß sein. Abfragen zu den Umsätzen der Filialen werden die Adressen der Filialen enthalten.
Sie planen, eine Aktionstabelle zu erstellen, die eine Aktions-ID enthält. Die Aktions-ID wird einem bestimmten Produkt zugeordnet. Das Produkt wird durch eine Produkt-ID identifiziert. Die Tabelle wird ca. 5 GB groß sein.
Streaming-Twitter-Daten
Die E-Commerce-Abteilung von Contoso entwickelt eine Azure Logic App, die trendige Twitter-Feeds erfasst, die sich auf die Produkte des Unternehmens beziehen, und die Produkte an Azure Event Hubs weiterleitet.
Geplante Änderungen und Anforderungen
Geplante Änderungen
Contoso plant die Umsetzung folgender Änderungen:
* Laden Sie den Datensatz der Verkaufstransaktionen in Azure Synapse Analytics.
* Lokale Datenspeicher mithilfe von SSIS-Paketen in Azure Synapse Analytics integrieren.
* Nutzen Sie Azure Synapse Analytics, um Twitter-Feeds zu analysieren und die Kundenstimmung zu Produkten zu beurteilen.
Anforderungen an den Datensatz für Verkaufstransaktionen
Contoso nennt folgende Anforderungen an den Datensatz für Verkaufstransaktionen:
* Partitionierung der Verkaufsdaten. Die Partitionen müssen so gestaltet sein, dass sie einen effizienten Ladevorgang pro Monat gewährleisten. Grenzwerte müssen zur rechten Partition gehören.
* Stellen Sie sicher, dass Abfragen, die Verkaufstransaktionsdatensätze anhand der Produkt-ID verknüpfen und filtern, so schnell wie möglich abgeschlossen werden.
* Implementieren Sie einen Ersatzschlüssel, um Änderungen der Adressen der Einzelhandelsgeschäfte zu berücksichtigen.
* Sicherstellen, dass die Kosten und die Leistung der Datenspeicherung vorhersehbar sind.
* Minimieren Sie die Zeit, die zum Entfernen alter Datensätze benötigt wird.
Anforderungen an die Kundenstimmungsanalyse
Contoso nennt folgende Anforderungen an die Kundenstimmungsanalyse:
* Contoso-Benutzern wird die Nutzung von PolyBase in einem dedizierten Azure Synapse Analytics-SQL-Pool ermöglicht, um die Inhalte der Datensätze abzufragen, die die Twitter-Feeds enthalten. Die Daten müssen durch Row-Level Security (RLS) geschützt werden. Die Benutzer müssen sich mit ihren eigenen Azure AD-Anmeldeinformationen authentifizieren.
* Maximieren Sie den Durchsatz beim Import von Twitter-Feeds von Event Hubs in Azure Storage, ohne zusätzliche Durchsatz- oder Kapazitätseinheiten erwerben zu müssen.
* Twitter-Feeds können mithilfe von Event Hubs Capture in Azure Storage gespeichert werden. Die Feeds werden in Parquet-Dateien konvertiert.
* Stellen Sie sicher, dass der Datenspeicher die Azure AD-basierte Zugriffskontrolle bis hinunter zur Objektebene unterstützt.
* Minimierung des administrativen Aufwands für die Pflege der Twitter-Feed-Datensätze.
* Lösche Twitter-Feed-Datensätze, die älter als zwei Jahre sind.
Anforderungen an die Datenintegration
Contoso nennt folgende Anforderungen an die Datenintegration:
* Verwenden Sie einen Azure-Dienst, der die vorhandenen SSIS-Pakete nutzt, um lokale Daten in Datensätze zu importieren, die in einem dedizierten SQL-Pool von Azure Synapse Analytics gespeichert sind, und transformieren Sie die Daten.
* Identifizieren Sie einen Prozess, der sicherstellt, dass Änderungen an den Aufnahme- und Transformationsaktivitäten versionskontrolliert und von mehreren Dateningenieuren unabhängig voneinander entwickelt werden können.
Sie müssen eine Datenaufbewahrungslösung für die Twitter-Feed-Datensätze entwerfen. Die Lösung muss die Anforderungen der Kundenstimmungsanalyse erfüllen.
Welche Azure Storage-Funktionen sollten Sie in die Lösung einbeziehen?
Correct Answer: A
Explanation: Only visible for ExamsLabs members. You can sign-up / login (it's free).
Sie haben ein Azure-Abonnement, das eine Azure SQL-Datenbank namens DB1 enthält.
Sie müssen elastische Jobs mithilfe von DB1 hosten. DB1 wird auch als Jobziel konfiguriert. Die Lösung muss die Verwendung standortbasierter Richtlinien für bedingten Zugriff unterstützen.
Was sollten die elastischen Jobs für den Zugriff auf DB1 verwenden?
Sie müssen elastische Jobs mithilfe von DB1 hosten. DB1 wird auch als Jobziel konfiguriert. Die Lösung muss die Verwendung standortbasierter Richtlinien für bedingten Zugriff unterstützen.
Was sollten die elastischen Jobs für den Zugriff auf DB1 verwenden?
Correct Answer: C
Explanation: Only visible for ExamsLabs members. You can sign-up / login (it's free).
Sie haben eine lokale Microsoft SQL Server 2019-Datenbank namens SQL1, die die Mergereplikation verwendet. Sie müssen SQL1 zu Azure migrieren. Welchen Dienst sollten Sie nutzen?
Correct Answer: C
SIMULATION
Sie planen, ein Automatisierungs-Runbook zu erstellen, das Datenbankbenutzer in db1 aus Azure AD-Identitäten erstellt.
Sie müssen sql12345678 so konfigurieren, dass die Erstellung neuer Datenbankbenutzer unterstützt wird.
Um diese Aufgabe abzuschließen, melden Sie sich bei der virtuellen Maschine an. Möglicherweise benötigen Sie SQL Server Management Studio und das Azure-Portal.
Sie planen, ein Automatisierungs-Runbook zu erstellen, das Datenbankbenutzer in db1 aus Azure AD-Identitäten erstellt.
Sie müssen sql12345678 so konfigurieren, dass die Erstellung neuer Datenbankbenutzer unterstützt wird.
Um diese Aufgabe abzuschließen, melden Sie sich bei der virtuellen Maschine an. Möglicherweise benötigen Sie SQL Server Management Studio und das Azure-Portal.
Correct Answer:
Provision Microsoft Entra admin (SQL Managed Instance)
Your SQL Managed Instance needs permission to read Microsoft Entra ID to accomplish tasks such as authentication of users through security group membership or creation of new users. For this to work, you must grant the SQL Managed Instance permission to read Microsoft Entra ID.
You can do this using the Azure portal or PowerShell.
To grant your SQL Managed Instance read permissions to Microsoft Entra ID using the Azure portal, sign in as a Global Administrator and follow these steps:
Step 1: In the Azure portal, in the upper-right corner select your account, and then choose Switch directories to confirm which directory is your Current directory. Switch directories, if necessary.
Step 2: Choose the correct Microsoft Entra directory as the Current directory.
This step links the subscription associated with Microsoft Entra ID to the SQL Managed Instance, ensuring the Microsoft Entra tenant and SQL Managed Instance use the same subscription.
Step 3: Now, you can choose your Microsoft Entra admin for your SQL Managed Instance. For that, go to your managed instance resource in the Azure portal and select Microsoft Entra admin under Settings.
Step 4: Select the banner on top of the Microsoft Entra admin page and grant permission to the current user.
Step 5: After the operation succeeds, the following notification will show up in the top-right corner:
Note: Microsoft Entra authentication uses identities in Microsoft Entra ID to access data sources such as Azure SQL Database, Azure SQL Managed Instance, and Azure Synapse Analytics. The Microsoft.Data.SqlClient namespace allows client applications to specify Microsoft Entra credentials in different authentication modes when they're connecting to Azure SQL Database and Azure SQL Managed Instance. To use Microsoft Entra authentication with Azure SQL, you must configure and manage Microsoft Entra authentication with Azure SQL.
Reference:
https://learn.microsoft.com/en-us/azure/azure-sql/database/authentication-aad-configure
https://learn.microsoft.com/en-us/sql/connect/ado-net/sql/azure-active-directory-authentication
Your SQL Managed Instance needs permission to read Microsoft Entra ID to accomplish tasks such as authentication of users through security group membership or creation of new users. For this to work, you must grant the SQL Managed Instance permission to read Microsoft Entra ID.
You can do this using the Azure portal or PowerShell.
To grant your SQL Managed Instance read permissions to Microsoft Entra ID using the Azure portal, sign in as a Global Administrator and follow these steps:
Step 1: In the Azure portal, in the upper-right corner select your account, and then choose Switch directories to confirm which directory is your Current directory. Switch directories, if necessary.
Step 2: Choose the correct Microsoft Entra directory as the Current directory.
This step links the subscription associated with Microsoft Entra ID to the SQL Managed Instance, ensuring the Microsoft Entra tenant and SQL Managed Instance use the same subscription.
Step 3: Now, you can choose your Microsoft Entra admin for your SQL Managed Instance. For that, go to your managed instance resource in the Azure portal and select Microsoft Entra admin under Settings.
Step 4: Select the banner on top of the Microsoft Entra admin page and grant permission to the current user.
Step 5: After the operation succeeds, the following notification will show up in the top-right corner:
Note: Microsoft Entra authentication uses identities in Microsoft Entra ID to access data sources such as Azure SQL Database, Azure SQL Managed Instance, and Azure Synapse Analytics. The Microsoft.Data.SqlClient namespace allows client applications to specify Microsoft Entra credentials in different authentication modes when they're connecting to Azure SQL Database and Azure SQL Managed Instance. To use Microsoft Entra authentication with Azure SQL, you must configure and manage Microsoft Entra authentication with Azure SQL.
Reference:
https://learn.microsoft.com/en-us/azure/azure-sql/database/authentication-aad-configure
https://learn.microsoft.com/en-us/sql/connect/ado-net/sql/azure-active-directory-authentication
MyDB1 ist eine Azure SQL-Datenbank auf einer virtuellen Azure-Maschine (VM).
Sie identifizieren eine langlaufende Abfrage.
Sie möchten herausfinden, an welcher Stelle der Abfrage die Leistungsprobleme auftreten.
Sie müssen SQL Server Management Studio (SSMS) verwenden, um den Ausführungsplan auf Basis von Laufzeitinformationen anzuzeigen, damit Sie Abfragevarianten in Echtzeit ausprobieren können.
Was sollten Sie verwenden?
Sie identifizieren eine langlaufende Abfrage.
Sie möchten herausfinden, an welcher Stelle der Abfrage die Leistungsprobleme auftreten.
Sie müssen SQL Server Management Studio (SSMS) verwenden, um den Ausführungsplan auf Basis von Laufzeitinformationen anzuzeigen, damit Sie Abfragevarianten in Echtzeit ausprobieren können.
Was sollten Sie verwenden?
Correct Answer: D
Drag-and-Drop-Frage
Sie verfügen über eine hochverfügbare Azure SQL Managed Instance, die zwei Server mit den Namen Server1 und Server2 enthält. Beide Server befinden sich in derselben Azure-Region.
Sie haben eine Failovergruppe namens FG1, die beide Server enthält. Server1 ist der aktive Server in FG1.
Sie müssen die Azure-Region des aktiven Servers ändern und sicherstellen, dass der Server nach der Änderung aktiv bleibt.
Sie führen ein manuelles Failover von Server1 zu Server2 durch.
Welche drei Aktionen sollten Sie als Nächstes nacheinander ausführen? Um diese Frage zu beantworten, verschieben Sie die entsprechenden Aktionen aus der Aktionsliste in den Antwortbereich und ordnen Sie sie in der richtigen Reihenfolge an.
Sie verfügen über eine hochverfügbare Azure SQL Managed Instance, die zwei Server mit den Namen Server1 und Server2 enthält. Beide Server befinden sich in derselben Azure-Region.
Sie haben eine Failovergruppe namens FG1, die beide Server enthält. Server1 ist der aktive Server in FG1.
Sie müssen die Azure-Region des aktiven Servers ändern und sicherstellen, dass der Server nach der Änderung aktiv bleibt.
Sie führen ein manuelles Failover von Server1 zu Server2 durch.
Welche drei Aktionen sollten Sie als Nächstes nacheinander ausführen? Um diese Frage zu beantworten, verschieben Sie die entsprechenden Aktionen aus der Aktionsliste in den Antwortbereich und ordnen Sie sie in der richtigen Reihenfolge an.
Correct Answer:
Explanation:
Step 1: Create a new server named Server3 and add Server3 to the same DNS zone as Server1.
Both instances must be in the same DNS zone.
Note:
When you create your secondary managed instance, you must specify the primary instance's DNS zone ID. If you don't, the zone ID is generated as a random string when the first instance is created in each virtual network and the same ID is assigned to all other instances in the same subnet. Once assigned, the DNS zone can't be modified.
Step 2: Delete FG1, recreate a failover group that has the same name, and add Server2 and Server3 to the new group.
Step 3: Perform a manual failover from Server2 to Server3.
Reference:
https://learn.microsoft.com/en-us/azure/azure-sql/managed-instance/failover-group-configure-sql-mi