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MongoDB C100DEV 「MongoDB Certified Developer Associate Exam」はMongoDB資格認定の重要な試験集です。該当アイクオリサートロジックC100DEV模擬試験集は非常に理想的な試験に備えるツールと言えます。もし、C100DEV模擬試験を御利用頂くと、以前の過去試験問題とほぼ同じの現行問題をご体験できます。全部の問題集は弊社の専業認証人員が念入りに編纂されたものです。ご受験者は高額教育活動にわざわざ参加する必要がなく、ただ20時間か30時間の気楽な一連の準備、勉強記憶及び模擬テストだけで、受験できます。100％一発合格！失敗一回なら、全額返金！

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MongoDB C100DEV 試験シラバストピック:

セクション	比重	目標
トピック 1: レプリケーションと高可用性	15%	- 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 - フェイルオーバーと選出の基本概念
トピック 2: 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
トピック 3: 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 - スキーマ設計とデータモデリングのパターン - BSON 型とデータの表現形式
トピック 4: CRUD 操作とクエリ	20%	- 作成・読み取り・更新・削除の各操作 - MongoDB Query Language (MQL) - クエリ演算子、射影、並べ替え
トピック 5: シャーディングとセキュリティ	15%	- セキュリティに関する基本的なベストプラクティス - シャーディングのアーキテクチャと構成要素 - 認証と権限管理
トピック 6: 集計フレームワーク	20%	- 式と演算子 - データの変換と分析 - 集計パイプラインの各ステージ

MongoDB Certified Developer Associate 認定 C100DEV 試験問題：

1. Select all true statements about the $facet stage.

A) The output of the $facet stage is subject to the 16 MB document size limit. If the results of the $facet stage exceed this limit, the aggregation produces an error.
B) The output of the $facet stage is subject to the 32 MB document size limit. If the results of the $facet stage exceed this limit, the aggregation produces an error.
C) The $facet stage processes multiple aggregation pipelines within a single stage on the same set of input documents.

2. Suppose you have a mobile_games collection with the following document structure to redesign: { game: "Fishing Clash", company: "Ten Square Games", platforms: ['Android', 'IOS'], ... release_USA: ISODate("2017-04-09T01:00:00+01:00"), release_France: ISODate("2017-04-09T01:00:00+01:00"), release_Italy: ISODate("2017-08-17T01:00:00+01:00"), ... } Which pattern solution is best suited for this situation?

A) The Extended Reference Pattern.
B) The Attribute Pattern.
C) The Subset Pattern.
D) There is no need to redesign the document structure.
E) The Bucket Pattern.

3. We have a movies collection with the following document structure: { _id: ObjectId("573a1390f29313caabcd6223"), genres: [ 'Comedy', 'Drama', 'Family' ], title: 'The Poor Little Rich Girl', released: ISODate("1917-03-05T00:00:00.000Z"), year: 1917, imdb: { rating: 6.9, votes: 884, id: 8443 } } We need to use Aggregation Framework to fetch all movies from this collection where 'Drama' is in genres list and the minimum 'imdb.votes' is at least 100. Additionally, in the projection stage, we want to leave only the following fields: -> title -> genres -> imdb.votes We also want to sort the result set by decreasing imdb votes. Example output: [ { imdb: { votes: 1521105 }, genres: [ 'Crime', 'Drama' ], title: 'The Shawshank Redemption' }, { imdb: { votes: 1513145 }, genres: [ 'Crime', 'Drama' ], title: 'The Shawshank Redemption' }, { imdb: { votes: 1495351 }, genres: [ 'Action', 'Crime', 'Drama' ], title: 'The Dark Knight' }, ... Which pipeline should you use?

A) [{ $match: { genres: { $in: ['Drama'] }, 'imdb.votes': { $gte: 100 } } }, { $project: { _id: 0, title: 1, genres: 1, 'imdb.votes': 1 } }, { $limit: { 'imdb.votes': -1 } }]
B) [{ $match: { genres: { $in: ['Drama'] }, 'imdb.votes': { $gte: 100 } } }, { $project: { _id: 0, title: 1, genres: 1, 'imdb.votes': 1 } }, { $sort: { 'imdb.votes': 1 } }]
C) [{ $match: { genres: { $in: ['Drama'] }, 'imdb.votes': { $gte: 100 } } }, { $project: { _id: 0, title: 1, genres: 1, 'imdb.votes': 1 } }, { $sort: { 'imdb.votes': -1 } }]

4. Given a movies collection where each document has the following structure: { _id: ObjectId("573a1391f29313caabcd9264"), genres: [ 'Romance', 'Drama' ], title: 'The Divorcee', languages: [ 'English', 'French' ], year: 1930, imdb: { rating: 6.9, votes: 1740, id: 20827 }, countries: [ 'USA' ] } Which of the following queries will find all movies that have exactly 5 languages?

A) db.movies.find( { languages: { $gt: 5 } } )
B) db.movies.find( { languages: 5 } )
C) db.movies.find( { languages: { $eq: 5 } } )
D) db.movies.find( { languages: { $size: 5 } } )

5. How can we present the basic syntax for aggregation in MongoDB?

A) db.myCollection.aggregate([ { options } { stage1 }, { stage2 }, ..., { stageN } ])
B) db.myCollection.aggregate([ { stage1 }, { stage2 }, ..., { stageN }, { options } ])
C) db.myCollection.aggregate([ { stage1 }, { stage2 }, ..., { stageN } ], { options } )

質問と回答：

質問 # 1
正解： A、C

質問 # 2
正解： B

質問 # 3
正解： C

質問 # 4
正解： D

質問 # 5
正解： C