MongoDB Certified Developer Associate C100DEV

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Wie können wir Ihnen helfen, den Test von MongoDB Certified Developer Associate Exam effektiv zu machen?

Für viele IT-Mitarbeiter sind ihre Jobs beschäftigt und wettbewerbsfähig. Sie haben nicht genug Energie, um eine Prüfung Thema wie Studenten in der Klasse zu studieren Sie kümmern sich mehr um tatsächliches Testergebnis. Ja, mit unseren MongoDB Certified Developer Associate Exam Test VCE Dumps brauchen Sie nur die Fragen und Antworten unserer VCE Dumps zu beherrschen, und es dauert nur 15-30 Stunden. Danach können Sie die MongoDB Certified Developer Associate Exam Prüfung bestehen. Wenn man sich die eigentlichen Testfragen anschaut, findet man es ähnlich wie in unseren Dumps und fühle es lässig. Nach dem tatsächlichen Test erhalten Sie Ihre Vorlaufwertung von MongoDB Certified Developer Associate Exam. Wenn Ihr Ziel ist nur, die Prüfung zu bestehen, werden unsere C100DEV Test VCE Dumps Ihnen helfen, den Test nach 15-30 Stunden Vorbereitung erfolgreich zu bestehen. Es ist effektiver als jede andere Art und Weise.

MongoDB C100DEV Prüfungsthemen:

MongoDB Certified Developer Associate C100DEV Prüfungsfragen mit Lösungen

Frage #1
We have a restaurants collection with the following document structure: { _id: ObjectId("5eb3d668b31de5d588f42a7d"), address: { building: '605', coord: [ -74.0060152, 40.7372653 ], street: 'Hudson Street', zipcode: '10014' }, cuisine: 'French', grades: [ { date: ISODate("2014-06-30T00:00:00.000Z"), grade: 'A', score: 10 }, { date: ISODate("2013-05-20T00:00:00.000Z"), grade: 'A', score: 13 }, { date: ISODate("2012-12-11T00:00:00.000Z"), grade: 'A', score: 9 } ], name: 'La Ripaille Restaurant' } We need to use Aggregation Framework to calculate the total number of restaurants for top 5 cuisine (sorted in descending order by the number of restaurants). Expected output: [ { _id: 'American', total_restaurants: 6183 }, { _id: 'Chinese', total_restaurants: 2418 }, { _id: 'Cafao/Coffee/Tea', total_restaurants: 1214 }, { _id: 'Pizza', total_restaurants: 1163 }, { _id: 'Italian', total_restaurants: 1069 } ] Which pipeline should you use?

A. [{ $group: { _id: "$cuisine", total_restaurants: { $sum: 1 } } }, { $limit: 5 }, { $sort: { total_restaurants: -1 } }]
B. [{ $group: { _id: "$cuisine", total_restaurants: { $sum: 1 } } }, { $sort: { total_restaurants: -1 } }, { $limit: 5 }]
C. [{ $group: { _id: "$cuisine", total_restaurants: { $sum: 1 } } }, { $sort: { total_restaurants: 1 } }, { $limit: 5 }]
D. [{ $group: { _id: "cuisine", total_restaurants: { $sum: 1 } } }, { $sort: { total_restaurants: -1 } }, { $limit: 5 }]

Frage #2
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. descending
B. ascending
C. db.companies.aggregate( [ { "$sortByCount": "$category_code" } ] )

Frage #3
Which of the following processes are heavily reliant on available CPU?

A. Read operations
B. Aggregation
C. Write operations

Frage #4
Suppose we have a shipwrecks collection with the following document structure: { _id: ObjectId("578f6fa2df35c7fbdbaed8ce"), feature_type: 'Wrecks - Visible', watlev: 'always dry', coordinates: [ -79.9469681, 9.3729954 ] } You ran the command below: db.shipwrecks.getIndexes() And you got the following output: [ { v: 2, key: { _id: 1 }, name: '_id_' }, { v: 2, key: { coordinates: '2dsphere' }, name: 'coordinates_2dsphere', '2dsphereIndexVersion': 3 } ] How can you remove the geospatial index on the coordinates field?

A. db.shipwrecks.dropIndex('_id_')
B. db.shipwrecks.dropIndex('coordinates_2dsphere')
C. db.shipwrecks.dropCollection('coordinates_2dsphere')

Frage #5
Suppose you have a restaurants collection with the following document structure: { _id: ObjectId("5eb3d668b31de5d588f42931"), address: { building: '6409', coord: [ -74.00528899999999, 40.628886 ], street: '11 Avenue', zipcode: '11219' }, borough: 'Brooklyn', cuisine: 'American', grades: [ { date: ISODate("2014-07-18T00:00:00.000Z"), grade: 'A', score: 12 }, { date: ISODate("2013-07-30T00:00:00.000Z"), grade: 'A', score: 12 }, { date: ISODate("2013-02-13T00:00:00.000Z"), grade: 'A', score: 11 }, { date: ISODate("2012-08-16T00:00:00.000Z"), grade: 'A', score: 2 }, { date: ISODate("2011-08-17T00:00:00.000Z"), grade: 'A', score: 11 } ], name: 'Regina Caterers', restaurant_id: '40356649' } You have the following index: { "cuisine": 1, "borough": 1 } What will the query plan look like for the following query?
db.restaurants.find( { "cuisine": "American", "borough": { "$gt": "S" } } )

A. IXSCAN -> FETCH -> SORT
B. FETCH -> SORT
C. SORT -> IXSCAN -> FETCH
D. COLLSCAN -> SORT

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