AWS CLF 問題317-320：データベース
puchi-engineerAWS クラウドプラクティショナー 問題集Ⅰ｜完全無料&徹底解説
AWS クラウドプラクティショナー 問題集Ⅰ｜完全無料&徹底解説 ◆◇◆ AWS認定試験実践トレーニング ◆◇◆ 全世界で1000万人以上が利用するオンライン学習サービスのWhizl…
AWS CLF 問題317-320：データベース
問題317：ある企業が、大量のリアルタイムデータを高速に処理する必要があります。データは頻繁に更新されるため、高いパフォーマンスが求められます。どのAWSデータベースサービスが最適ですか？
A) リレーショナルデータベース
B) キーバリューストア型データベース
C) インメモリ型データベース
D) データフェアハウス
解答解説：
解答：C) インメモリ型データベース
解説：
インメモリ型データベースはデータをメインメモリに保持し、高速なデータアクセスを提供します。頻繁に更新されるリアルタイムデータの高速処理に最適です。リレーショナルデータベースやキーバリューストア型データベースも高速なデータ処理が可能ですが、インメモリ型データベースは特に大量のデータを高速に処理する場合に優れたパフォーマンスを発揮します。データフェアハウスは、分析やクエリ処理に適したデータウェアハウスですが、リアルタイムデータの高速処理には向いていません。
問題318：あるウェブアプリケーションでは、ユーザーが個別の設定やプロファイル情報を保持する必要があります。データの読み書きは高速で行われる必要がありますが、データモデルは単純であるため、スケーラビリティや柔軟性は重要ではありません。どのAWSデータベースサービスが最適ですか？
A) リレーショナルデータベース
B) キーバリューストア型データベース
C) インメモリ型データベース
D) データフェアハウス
解答解説：
解答：B) キーバリューストア型データベース
解説：
キーバリューストア型データベースは、シンプルなキーと値のペアを格納するデータモデルを持ち、高速でスケーラブルなデータアクセスを提供します。ユーザーの設定やプロファイル情報のような単純なデータの読み書きに最適です。リレーショナルデータベースはより複雑なデータモデルを持つため、このシナリオには不要な機能が多くなります。インメモリ型データベースは高速な処理が可能ですが、データモデルの単純さやスケーラビリティの要件はキーバリューストア型データベースの方が適しています。データフェアハウスは分析目的に使用されるため、このシナリオでは不適切です。
問題319：ある企業は、膨大なデータを分析する必要があります。データは異なるソースから取得され、構造化・非構造化の両方の形式で存在します。データの統合と高速な分析が重要です。どのAWSデータベースサービスが最適ですか？
A) リレーショナルデータベース
B) キーバリューストア型データベース
C) インメモリ型データベース
D) データフェアハウス
解答解説：
解答：D) データフェアハウス
解説：
データフェアハウスは、異なるソースからのデータを統合し、高速な分析やクエリ処理を可能にするために設計されています。構造化・非構造化の両方のデータを処理できる柔軟なデータモデルを持ち、大規模なデータセットに対しても効率的に分析が行えます。リレーショナルデータベースは構造化データに特化しており、非構造化データの統合や高速な分析には向いていません。キーバリューストア型データベースは単純なキーと値のペアの格納に最適であり、データの統合や複雑な分析には不適切です。インメモリ型データベースは高速なデータ処理が可能ですが、データフェアハウスのような大規模なデータセットの分析や統合には向いていません。
問題320：あるシステムでは、ユーザーがデータの一部を繰り返しアクセスする必要があります。データは頻繁に変更されることは少なく、高いパフォーマンスと信頼性が求められます。どのAWSデータベースサービスが最適ですか？
A) リレーショナルデータベース
B) キーバリューストア型データベース
C) インメモリ型データベース
D) データフェアハウス
解答解説：
解答：A) リレーショナルデータベース
解説：
リレーショナルデータベースは頻繁に変更されることが少なく、高いパフォーマンスと信頼性を提供することができます。また、データの一部を繰り返しアクセスする場合でも効率的な検索や参照が可能です。キーバリューストア型データベースは主に単純なキーと値の格納に使用されるため、データの一部を繰り返しアクセスする場合には適していません。インメモリ型データベースは高速なデータアクセスが可能ですが、データの変更が少ない場合にはそのメリットを生かしきれません。データフェアハウスは分析やクエリ処理に特化しており、データの一部を繰り返しアクセスする目的には適していません。
