MongoDB C100DEV 試験概要:
| 認定ベンダー: | MongoDB |
|---|---|
| 試験名: | MongoDB Certified Developer Associate 試験 |
| 試験番号: | C100DEV |
| 対応言語: | English |
| 合格点: | 80% |
| 認定の有効期間: | 2年間 |
| 試験時間: | 90 分 |
| 受験料: | 150米ドル |
| 試験形式: | 多肢選択式, 複数回答式 |
| 出題数: | 60 |
| 推奨トレーニング: | MongoDB University：DF100 Developer Fundamentals MongoDB University：DEV400 Developer Extension |
| 受験申し込み: | MongoDB University での登録手続き Pearson VUE での登録手続き |
| サンプル問題: | MongoDB C100DEV サンプル問題 |
| 受験方法: | MongoDB University によるオンライン監視付き試験、または Pearson VUE の試験会場での受験が可能です |
| 前提条件: | 正式な受験資格要件は設けられていません。推奨される前提知識・経験として、MongoDB の実務経験、データベースの基礎概念、JavaScript に関する知識があります |
| 公式シラバスのURL: | https://learn.mongodb.com/certifications/c100dev |
MongoDB C100DEV 試験シラバストピック:
| セクション | 比重 | 目標 |
|---|---|---|
| MongoDB の基礎とデータモデリング | 15% | - ドキュメントモデルと主な特徴 - BSON 型とデータの表現形式 - スキーマ設計とデータモデリングのパターン |
| レプリケーションと高可用性 | 15% | - フェイルオーバーと選出の基本概念 - 書き込み確認レベルと読み込み設定方針 - レプリカセットのアーキテクチャ |
| 集計フレームワーク | 20% | - データの変換と分析 - 集計パイプラインの各ステージ - 式と演算子 |
| CRUD 操作とクエリ | 20% | - MongoDB Query Language (MQL) - クエリ演算子、射影、並べ替え - 作成・読み取り・更新・削除の各操作 |
| インデックス作成とクエリのパフォーマンス | 15% | - 複合インデックスとマルチキーインデックス - インデックスの種類と特性 - クエリの最適化と実行計画の確認 |
| シャーディングとセキュリティ | 15% | - 認証と権限管理 - シャーディングのアーキテクチャと構成要素 - セキュリティに関する基本的なベストプラクティス |
MongoDB Certified Developer Associate 認定 C100DEV 試験問題：
問題 #1
Which of the following read preference options may not result in out-of-date data?
A. secondary
B. secondaryPreferred
C. nearest
D. primaryPreferred
E. primary
問題 #2
Select all true statements about query plans in MongoDB. (select 2)
A. For a given query, each index in the collection generates at least one query plan.
B. If there are no indexes for the query, the main stage in the query plan will be the COLLSCAN stage.
C. Query plans are cached so that plans don't have to be generated and compared with each other each time a query is executed.
問題 #3
Which cursor method should you use to return the number of documents in the result set?
A. cursor.sum()
B. cursor.count()
C. cursor.total()
D. cursor.explain()
問題 #4
Suppose you have a companies collection in your database. Only the following documents are stored in this collection: { _id: ObjectId("52cdef7c4bab8bd675297da4"), name: 'Powerset', category_code: 'search', founded_year: 2006 }, { _id: ObjectId("52cdef7c4bab8bd675297da5"), name: 'Technorati', category_code: 'advertising', founded_year: 2002 }, { _id: ObjectId("52cdef7c4bab8bd675297da7"), name: 'AddThis', category_code: 'advertising', founded_year: 2004 }, { _id: ObjectId("52cdef7c4bab8bd675297da8"), name: 'OpenX', category_code: 'advertising', founded_year: 2008 }, { _id: ObjectId("52cdef7c4bab8bd675297daa"), name: 'Sparter', category_code: 'games_video', founded_year: 2007 }, { _id: ObjectId("52cdef7c4bab8bd675297dac"), name: 'Veoh', category_code: 'games_video', founded_year: 2004 }, { _id: ObjectId("52cdef7c4bab8bd675297dae"), name: 'Thoof', category_code: 'web', founded_year: 2006 } What is the default sort order in the result set returned in response to the following query?
A. ascending
B. descending
C. db.companies.aggregate( [ { "$sortByCount": "$category_code" } ] )
問題 #5
Which of the following scenarios is best suited for applying the Attribute Pattern?
A. Some fields share a similar characteristics, and you want to search across those fields.
B. The documents in the collection are quite large.
C. You need to apply document validation before inserting/modifying.
解説：
| 問題 #1 正解： E | 問題 #2 正解： B、C | 問題 #3 正解： B | 問題 #4 正解： B | 問題 #5 正解： A |
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