Azure Cosmos DB Developer Specialty
DP-420
? 設(shè)計和實現(xiàn)數(shù)據(jù)模型 (35–40%)
? 設(shè)計和實現(xiàn)數(shù)據(jù)分發(fā) (5–10%)
? 集成 Azure Cosmos DB 解決方案 (5–10%)
? 優(yōu)化 Azure Cosmos DB 解決方案 (15–20%)
? 維護 Azure Cosmos DB 解決方案 (25–30%)
通過在同一容器中存儲多個實體類型來開發(fā)設(shè)計
通過在同一文檔中存儲多個相關(guān)實體來開發(fā)設(shè)計
開發(fā)可使多個文檔中的數(shù)據(jù)非規(guī)范化的模型
通過文檔間的引用來開發(fā)設(shè)計
標識主鍵和唯一鍵
標識數(shù)據(jù)以及關(guān)聯(lián)的訪問模式
在事務(wù)存儲的容器上指定默認生存時間 (TTL)
開發(fā)版本控制文檔的設(shè)計
開發(fā)文檔架構(gòu)版本控制設(shè)計
根據(jù)特定工作負載選擇分區(qū)策略
選擇分區(qū)鍵
在選擇分區(qū)鍵時規(guī)劃事務(wù)
評估使用跨分區(qū)查詢的成本
根據(jù)分區(qū)鍵的選擇計算和評估數(shù)據(jù)分布
根據(jù)分區(qū)鍵的選擇計算和評估吞吐量分布
構(gòu)造并實現(xiàn)綜合分區(qū)鍵
設(shè)計和實現(xiàn)分層分區(qū)鍵
為需要多個分區(qū)鍵的工作負載設(shè)計分區(qū)
評估特定工作負載的吞吐量和數(shù)據(jù)存儲要求
在無服務(wù)器模型、免費預(yù)配模型之間進行選擇
選擇何時使用數(shù)據(jù)庫級別的預(yù)配吞吐量
針對粒度縮放單元和資源調(diào)控進行設(shè)計
評估在全局范圍內(nèi)分發(fā)數(shù)據(jù)的成本
通過使用 Azure 門戶為 Azure Cosmos DB 配置吞吐量
選擇連接模式（網(wǎng)關(guān)連接或直接連接）
實現(xiàn)連接模式
創(chuàng)建與數(shù)據(jù)庫的連接
通過使用 Azure Cosmos DB 仿真器實現(xiàn)脫機開發(fā)
處理連接錯誤
為客戶端實現(xiàn)單一實例
指定全局分發(fā)的區(qū)域
配置客戶端線程和并行度選項
啟用 SDK 日志記錄
實現(xiàn)使用數(shù)組、嵌套對象、聚合和排序的查詢
實現(xiàn)相關(guān)子查詢
實現(xiàn)使用數(shù)組和類型檢查函數(shù)的查詢
實現(xiàn)使用數(shù)學、字符串和日期函數(shù)的查詢
實現(xiàn)基于變量數(shù)據(jù)的查詢
選擇何時使用點操作以及何時使用查詢操作
實現(xiàn)創(chuàng)建、更新和刪除文檔的點操作
通過使用修補操作實現(xiàn)更新
使用 SDK 事務(wù)性批處理管理多文檔事務(wù)
使用 SDK 中的批量支持執(zhí)行多文檔加載
使用 ETag 實現(xiàn)樂觀并發(fā)控制
通過使用查詢請求選項覆蓋默認一致性
通過使用會話令牌實現(xiàn)會話一致性
實現(xiàn)包含分頁的查詢操作
通過使用延續(xù)令牌實現(xiàn)查詢操作
處理暫時性錯誤和 429 錯誤
為文檔指定 TTL
檢索和使用查詢指標
編寫、部署和調(diào)用存儲過程
設(shè)計存儲過程，以事務(wù)方式處理多個文檔
實現(xiàn)和調(diào)用觸發(fā)器
實現(xiàn)用戶定義的函數(shù)
選擇在何時分發(fā)數(shù)據(jù)
針對 Azure Cosmos DB for NoSQL 的區(qū)域性故障定義自動故障轉(zhuǎn)移策略
執(zhí)行手動故障轉(zhuǎn)移以移動單個主寫入?yún)^(qū)域
選擇一致性級別
識別不同一致性模型的用例
評估一致性模型選擇對可用性以及相關(guān)請求單位 (RU) 成本的影響
評估一致性模型選擇對性能和延遲的影響
指定與復(fù)制的數(shù)據(jù)的應(yīng)用程序連接
選擇何時使用多區(qū)域?qū)懭?br />
實現(xiàn)多區(qū)域?qū)懭?br />
為 Azure Cosmos DB for NoSQL 實現(xiàn)自定義沖突解決策略
啟用 Azure Synapse Link
在 Azure Synapse Link 和 Spark 連接器之間進行選擇
在容器上啟用分析存儲
在 Azure Synapse Link 中實現(xiàn)自定義分區(qū)
啟用與分析存儲的連接，并通過 Azure Synapse Spark 或 Azure Synapse SQL 進行查詢
通過 Spark 對事務(wù)性存儲執(zhí)行查詢
通過 Spark 將數(shù)據(jù)寫回事務(wù)性存儲
在 Azure Cosmos DB 分析存儲中實現(xiàn)變更數(shù)據(jù)捕獲
在 Azure Synapse Link for Azure Cosmos DB 中實現(xiàn)按時間順序查看
通過使用 Azure Functions 和 Azure 事件中心將事件與其他應(yīng)用程序集成
通過使用更改源和 Azure Functions 使數(shù)據(jù)非規(guī)范化
通過使用更改源和 Azure Functions 強制實施引用完整性
通過使用更改源和 Azure Functions 聚合數(shù)據(jù)（包括報表）
通過使用更改源和 Azure Functions 存檔數(shù)據(jù)
為 Azure Cosmos DB 解決方案實現(xiàn) Azure AI 搜索
調(diào)整數(shù)據(jù)庫上的索引
計算查詢的成本
檢索點操作或查詢的請求單位成本
實現(xiàn) Azure Cosmos DB 集成緩存
開發(fā) Azure Functions 觸發(fā)器以處理更改源
通過使用 SDK 從應(yīng)用程序內(nèi)使用更改源
通過使用更改源估算器管理更改源實例的數(shù)量
通過使用更改源實現(xiàn)非規(guī)范化
通過使用更改源實現(xiàn)引用強制
通過使用更改源實現(xiàn)聚合持久性
通過使用更改源實現(xiàn)數(shù)據(jù)存檔
選擇何時使用讀取密集型索引策略與寫入密集型索引策略
選擇適當?shù)乃饕愋?br />
通過使用 Azure 門戶配置自定義索引策略
實現(xiàn)組合索引
優(yōu)化索引性能
評估響應(yīng)狀態(tài)代碼和失敗指標
通過使用 Azure Monitor 監(jiān)視規(guī)范化吞吐量使用情況的指標
通過使用 Azure Monitor 監(jiān)視服務(wù)器端延遲指標
監(jiān)視數(shù)據(jù)復(fù)制的延遲和可用性
為 Azure Cosmos DB 配置 Azure Monitor 警報
實現(xiàn)和查詢 Azure Cosmos DB 日志
監(jiān)視不同分區(qū)間的吞吐量
監(jiān)視不同分區(qū)間的數(shù)據(jù)分布情況
通過使用日志記錄和審核監(jiān)視安全性
在定期備份和連續(xù)備份之間進行選擇
配置定期備份
配置連續(xù)備份和恢復(fù)
查找時間點恢復(fù)的恢復(fù)點
從恢復(fù)點恢復(fù)數(shù)據(jù)庫或容器
在服務(wù)管理的加密密鑰和客戶管理的加密密鑰之間進行選擇
為 Azure Cosmos DB 配置網(wǎng)絡(luò)級別的訪問控制
為 Azure Cosmos DB 配置數(shù)據(jù)加密
使用 Azure 基于角色的訪問控制 (RBAC) 管理對 Azure Cosmos DB 的控制平面訪問
使用 Azure 基于角色的訪問控制 (RBAC) 管理對 Azure Cosmos DB 數(shù)據(jù)資源管理器的控制平面訪問
通過使用 Microsoft Entra ID 管理對 Azure Cosmos DB 的數(shù)據(jù)平面訪問
配置跨源資源共享 (CORS) 設(shè)置
通過使用 Azure Key Vault 管理帳戶密鑰
實現(xiàn)客戶管理的密鑰以進行加密
實現(xiàn) Always Encrypted
選擇數(shù)據(jù)移動策略
通過使用客戶端 SDK 批量操作移動數(shù)據(jù)
通過使用 Azure 數(shù)據(jù)工廠和 Azure Synapse 管道移動數(shù)據(jù)
使用 Kafka 連接器移動數(shù)據(jù)
通過使用 Azure 流分析移動數(shù)據(jù)
使用 Azure Cosmos DB Spark 連接器移動數(shù)據(jù)
將 Azure Cosmos DB 配置為 Azure IoT 中心的自定義終結(jié)點
選擇何時使用聲明性操作以及何時使用命令性操作
通過使用 Azure 資源管理器模板預(yù)配和管理 Azure Cosmos DB 資源
通過使用 PowerShell 或 Azure CLI 在標準和自動縮放吞吐量之間遷移
通過使用 PowerShell 或 Azure CLI 啟動區(qū)域故障轉(zhuǎn)移
通過使用 Azure 資源管理器模板在生產(chǎn)環(huán)境中維護編制索引策略