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Eine Weile war es still, Einen Bauer, der zwei Lämmer zu Markte GSOC Tests trug, fragte er: Weshalb quälst du so meine Brüder, Oder weil ich eine Frau bin und, schlimmer eine Mutter?

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Aber der Gang ist doch ganz leer, sagte Karl, der unbehaglich ECBA-Deutsch Prüfungsvorbereitung an den Bettpfosten gequetscht dastand, Vor dem Trunk und nach dem Trunk, es ist ein Unterschied und muß auch sein!

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Dass du in das Geheimniss deiner Ankunft Vor mir wie vor GSOC PDF Demo dem Letzten stets dich huellest, Waer’ unter keinem Volke recht und gut, Du siehst, ich horche deinen Worten.

Der Apostel Spät am Abend war er in Zürich GSOC Tests angelangt, Diese Erde ist zu steinig zum Graben sagte Ser Willis.

NEW QUESTION: 1
What is the name of the WebLogic specific deployment descriptor of Java Enterprise Application?
A. application.xml
B. weblogic-application.xml
C. weblogic.xml
D. config.xml
E. web.xml
Answer: C
Explanation:
Explanation/Reference:
Explanation: This document provides a complete reference for the elements in the WebLogic Server- specific deployment descriptor weblogic.xml. If your Web application does not contain a weblogic.xml deployment descriptor, WebLogic Server automatically selects the default values of the deployment descriptor elements.
Reference: http://docs.oracle.com/cd/E13222_01/wls/docs92/webapp/weblogic_xml.html

NEW QUESTION: 2
注：この質問は、同じシナリオを使用する一連の質問の一部です。 あなたの便宜のために、シナリオは各質問で繰り返されます。 各質問はそれぞれ異なる目標と答えの選択を提示しますが、シナリオの本文はこのシリーズの各質問でまったく同じです。
次のデータベースSalesDb1、SalesDb2、およびSalesDb3を含むMicrosoft SQL Serverインスタンスを管理します。 各データベースには、ProductsとSalesという名前のテーブルがあります。 次の表に各データベースの構成を示します。

各データベースのバックアップ計画は、次の表のとおりです。

完全バックアップ操作または差分バックアップ操作では、それぞれ新しいファイルに書き込みが行われ、異なるシーケンス番号が使用されます。 次のデータベース破損の問題を観察します。

SalesDb3は、データページの読み取り時に、エラー823および824に関連するいくつかのデータベース破損の問題を報告します。 破損したページに関する次の情報を表示する必要があります。
* データベース名
* 影響を受けるファイルID
* 影響を受けるファイルの物理名
* 影響を受けるページID
* エラータイプを識別するイベントタイプ
* エラー数
SalesDb2に対してクエリを実行すると、ユーザーはパフォーマンスの問題を報告します。 クエリストアを使用して、SalesDb2のクエリ統計と実行計画を監視する予定です。 監視戦略は次の要件を満たす必要があります。
* クエリストアのディスク使用量が500メガバイト（MB）に達したときに自動データクリーンアップを実行します。
* リソース消費に基づいてクエリをキャプチャします。
* 60日という古いクエリしきい値を使用します。
クエリオプティマイザは、SalesDb2のSalesテーブル上のいくつかのクエリに対して最適ではない実行プランを生成します。 テーブルの統計を更新するメンテナンスプランを作成します。 計画は、自動的に作成され、30日間更新されていない統計のみを更新する必要があります。 更新は、テーブル内のすべてのデータに基づいている必要があります。
あなたはSalesDb3上の破損したページに関する情報を表示する必要があります。
Transact-SQLステートメントをどのように完成させるべきですか？
2つ選択してください。
A. WHERE event_type = 2
B. SELECT * FROM system..corrupted_pages
C. SELECT * FROM system..suspect_pages
D. WHERE event_type = 3
E. SELECT * FROM msdb..suspect_pages
F. SELECT * FROM msdb.. corrupted_pages
G. WHERE event_type = 1
Answer: A,E
Explanation:
Explanation
suspect_pages contains one row per page that failed with a minor 823 error or an 824 error. Pages are listed in this table because they are suspected of being bad, but they might actually be fine. When a suspect page is repaired, its status is updated in the event_type column.
The suspect_pages table resides in the msdb database.
SalesDb3 has pages with checksum errors. Checksum errors have the event_type value 2.
References:
https://docs.microsoft.com/en-us/sql/relational-databases/backup-restore/manage-the-suspect-pages-table-sql-ser

NEW QUESTION: 3
以下の各ステートメントについて、そのステートメントが正しい場合は「はい」を選択してください。そうでなければ、いいえを選択します。
注：それぞれ正しい選択は1ポイントの価値があります。

Answer:
Explanation:

Explanation

Section: Understand Azure Pricing and Support

NEW QUESTION: 4
Which of the following statements are true about a data mart?
Each correct answer represents a complete solution.
A. The emphasis of a data mart is on meeting the specific demands of a particular group of knowledge users.
B. A data mart is a repository of data gathered from operational data.
C. Users of a data mart can expect to have data presented in terms that are familiar to them.
D. Most writers believe that the design of a data mart tends to start from an analysis of the data already existing.
Answer: A,B,C
Explanation:
Explanation/Reference:
Explanation:
A data mart is a repository of data gathered from operational data and other sources that is designed to serve a particular community of knowledge workers. In scope, the data may derive from an enterprise-wide database or data warehouse or be more specialized. The emphasis of a data mart is on meeting the specific demands of a particular group of knowledge users in terms of analysis, content, presentation, and ease-of-use. Users of a data mart can expect to have data presented in terms that are familiar.
In practice, the terms data mart and data warehouse each tend to imply the presence of the other in some form. However, most writers using the term seem to agree that the design of a data mart tends to start from an analysis of user needs and that a data warehouse tends to start from an analysis of what data already exists and how it can be collected in such a way that the data can later be used. A data warehouse is a central aggregation of data (which can be distributed physically); a data mart is a data repository that may derive from a data warehouse or not and that emphasizes ease of access and usability for a particular designed purpose. In general, a data warehouse tends to be a strategic but somewhat unfinished concept; a data mart tends to be tactical and aimed at meeting an immediate need.
A is incorrect. Writers using a data mart believe that the design of a data mart tends to start from
an analysis of user needs.

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