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Big Data- Tema 5
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Big Data- Tema 5 Descripción: Big Data- Tema 5 Autor: Pablo OTROS TESTS DEL AUTOR Fecha de Creación: 04/03/2024 Categoría: Informática Número Preguntas: 57 |
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Temario 5 Temario 5. Las bass de datos surgn en la década de los 1980. Verdaero Falso. Las bases de datos relacionales fueron propuestas por Edgar Frank Codd. Verdadero Falso. Las bases de datos NoSQL están compuestas por tablas, campos y registros. Verdadero Falso. Los sistemas NoSQL nos permitirán manejar grandes cantidades de datos a una poca velocidad. Verdadero Falso. Las bases de datos NoSQL soportan estructuras distribuidas. Verdadero Falso. Las bases de datos NoSQL permiten realizar una escalabilidad en horizontal. Verdadero Falso. Las bases de datos NoSQL nunca utilizan SQL. Verdadero Falso. En MongoDB siempre haremos una definición formal de cómo se dispondrán los datos insertados en la base de datos. Verdadero Falso. En una base de datos relacional la información se almacena en campos de datos estructurados en columnas definidas. Verdadero Falso. Las bases de datos relacionales permiten el uso de réplicas para organizar los datos. Verdadero Falso. ¿Cuál sería el equivalente a una variable de una base de datos orientada a objetos en el modelo relacional? Relación Registro Atributo. Este tipo de bases e datos se basa en la teoría de grafos Bases de datos arrays. Bases e datos orientadas a objetos Bases e datos orientadas a grafos. Este tipo de base de datos trabaja estructuras donde se sitúan los datos en una cuadrícula. Bases de datos arrays Bases de datos tabulares Bases de datos orientadas a objetos. MongoDB está desarrollado bajo la licencia AGPL y para obtenerlo, hay que comprarlo Verdadero Falso. Un document es la unidad básica de datos de MongoDB Y se podría decir que es el equivalente a un registro en las bases de datos relacionales. Verdadero Falso. Mongo Shell es una aplicación de MongoDB básica y muy compleja. Verdadero Falso. MongoDB solo soporta la arquitectura de 64 bits para Windows 9 Verdadero Falso. En la instalación de MongoDB tenemos que elegir el paquete MSI si es para Windows, y si es para otro software mirar entre las opciones el desplegable Verdadero Falso. La ruta de MongoDB siempre es la misma, independientemente de qué hayamos elegido en el asistente de instalación. Verdadero Falso. El comando show dbs nos muestra un listado de las bases de datos disponibles. Verdadero Falso. Ejecutando el comando mongo.exe nos lleva a la carpeta de instalación. Verdadero Falso. Con métodos como find(), podemos hacer uso del cursor oara modificar su comportamiento, haciendo uso también de métodos en Javascript que nos provee la Mongo Shell. Verdadero Falso. El editor Visual Studio Code es un editor de código gratuito Verdadero Falso. El comando Load sirve para cargar el archivo a la consola de Mongo Verdadero Falso. En Mongo no se puede escribir scripts Verdadero Falso. El objectId posee una longitud de 64 bits. Verdadero Falso. NumberDecimal permite crear números punto flotante de 128 bits, capaces de generar una exactitud decimal bastante elevada. Verdadero Falso. El NumberLong es constructor acepta el entero como un string y si se utiliza alguna función como inc para aumentar se valor, este pasa a ser un punto flotante. Verdadero Falso. Internamente, los ojetos de tipo Date() son un número entero de 12 bits representando la cantidad de milisegundos desde el 1 de enero del año1970 Verdadero Falso. El comando db.collection.isCapped(). Ejecuta el servidor de MongoDB Crea una collection de tipo capped Ninguna de las anteriores. El operador para usar expresiones egulares en MongoDB es: $eq $regex $not. En MongoDB, el eperador utilizado para actualizar la información es: $set $eq $inc. El método drop() es un método utilizado para: Crear Eliminar Renombrar. Funciona como un buffer circular, en el cual se van agregando documentos hasta que se llena. Capped collections DeleteMany DeleteOne. En MongoDB, la función que ejecuta Mapreduce recibe los parametros: Estos son la función Map, la función Reduce y un documento de opciones Estos son la función Map, la función Reduce y un documento de configuración. Ninguno de los anteriores. Las principales fortalezas del MapReduce son: Procesamiento en paralelo. Velocidad con big data. Procesamiento en cola. Entre las empresas más grandes que han impulsado el uso de Map Reduce tenemos a: Microsoft Google Amazon. Las variables con algún valor Var miFuncion = funtion(){}, y después dit miFuncion: Proporcionan soporte para collections fragmentadas. Servirán para guardar en una nueva collection, cuyo nombre se lo asignamos en el parámetro out en las opciones. Abrirán nuestro editor, posteriormente. cuando guardemos los cambios y lo cerremos, este actualizará los valores de la variable en la consola. El factor clave para el modelado de datos con MongoDB reside en la estructura del documento. Verdadero Falso. Si nuestra aplicación lee constantemente datos de la base de dato se debería valorar el indexar los datos. Verdadero Falso. Cuando se tienen documentos anidados, MongoDB los almacena de manera separada, relacionados por un _id, el cual en el momento de la consulta se resolverá automáticamente. verdadero Falso. MongoDB indexa todos nuestros documentos por defecto utilizabdo el atributo _Id. Verdadero Falso. Selecciona la opción correcta: Los índices ayudan al rendimiento en el momento de las consultas, debido a que con ella hacemos que MongoDB busqye cada uno de los registros. Los índices siempre deben ser valores únicos dentro de la collection Cuando el resultado de nuestra consulta es más del 30% de nuestros datos, el uso de los índices no es recomendado. PartialFilterExpression se usa para la creación de: índices únicos. índices únicos compuestos Índices parciales. Un índice por defecto que crea MongoDB es "_id" y es: Único Multiple El índice que se crea por defecto no es "_id". getIndexes() se utiliza para: Obtener un listado de todos los índices. Obtener un índice para modificarlo Activas los índices en una collection. MongoDB ofrece la posibilidad de limitar la cantidad de resultados que devuelve una consulta. Si ya sabemos la cantidad de resultados que necesitamos, podemos usar el método. Limit Explain Projection. Los parámetros que acepta el método explain son: QueryPlanner, ExecutionStats y AllPlanExecutions. QueryPlanner y AllPlanExecutions Ninguna de las anteriores. Selecciona la opción falsa: nReturned: es el valor por defecto que devuelve el plan de consulta generado por el optimizador de consultas. executionTimeMillisEstimate: es el tiempo de ejecución en milisegundos. docsExamines: es la cantidad de documentos examinados. El método st.stop() nos permite: Detener la consola de una manera limpia. Detener la consola sin guardar los datos Cerrar la consola. El particionado o sharding se refiere a: Dividir los datos a lo largo de distintos clusters. Crear un cluster en distintas máquinas. Crear un proceso de ruteo. Para habilitar el sharding de nuestra base de datos debemos usar: sh.enableSharding("cuentas") db.usuarios.createIndex({nombre:1}); db = new Mongo("localhost:2009").get("cuentas");. Las consultas largas puedens er provocadas por deficiencias en el modelado de datos, mal uso de índices y falta de memoria RAM. Verdadero Falso. Por defecto, el valor de la variable slowms es de 100 milisegundos. Verdadero Falso. Un bajo rendimiento nos indica que nuestra base de datos está trabajando al máximo de su capacidad. Verdadero Falso. MongoDB posee un sistema de bloqueo para garantizar la integridad de los datos. Verdadero Falso. |
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