随着云计算的快速发展，越来越多的企业选择使用云平台如Azure、GCP等来存储和分析数据，以获取宝贵的商业洞察。本文将探讨11个顶级的Azure面试问题，涉及不同的数据服务，如Azure Cosmos DB、Azure SQL数据库、Azure数据湖存储等，用于存储结构化、非结构化或半结构化数据。
本文将帮助了解以下Azure面试问题：
请求单位是Azure Cosmos DB支持的数据库操作（如读取、插入、更新等）所需的系统资源的抽象。消耗的请求单位根据Azure Cosmos DB账户的创建模式进行收费。
Cosmos DB中的生命周期（TTL）允许在一定时间后自动删除容器中的数据项，通过消耗剩余的请求单位。配置现有Cosmos DB容器中的TTL示例：
SELECT Container ->
IN settings scroll to Time to Live ->
SELECT On and specify TTL value in seconds ->
SAVE .
Azure Cosmos DB提供了多种数据库API，如MongoDB、Cassandra、Gremlin、NoSQL和Table。Azure Cosmos DB API for NoSQL提供了使用SQL语法查询项的选项，并提供性能隔离和分析支持。Azure Cosmos DB API for MongoDB提供多个写入位置、自动分片管理，并使用BSON格式的文档结构存储数据。Azure Cosmos DB for PostgreSQL用于存储PostgreSQL中的数据。Azure Cosmos DB API for Cassandra支持水平扩展，使用列式模式存储大量数据。
// 使用Azure Cosmos DB API for NoSQL在.NET中创建名为school的数据库
Database database1 = await client.CreateDatabaseAsync(
id: "school"
);
// 使用Azure Cosmos DB API for MongoDB在JavaScript中向名为student的集合中插入单个文档
db.student.insertOne({
name:"Chaitanya Shah",
age: 23,
address: "24, Wall Colony"
});
根据AzureSQL数据库的部署模型，有两种购买模型可用：
Azure SQL数据库提供了两种部署模型：
在项目ABC中，创建了一个名为abc_account的Azure数据湖存储Gen2账户，用于存储应用程序和基础设施日志。应用程序和基础设施日志的指定保留期限分别为360天和60天。根据当前预期，日志在保留期限内不会被访问。设计一个解决方案，以最小化abc_account的存储成本，并在每个保留期限结束时自动删除日志。
使用存档访问层存储应用程序日志，使用冷却访问层存储基础设施日志，以最小化存储成本。对于在每个保留期限结束时自动删除日志，使用Azure Blob存储生命周期管理规则。
Azure存储服务提供了高度可扩展、可访问、安全和管理的服务，用于存储对象、blob、创建数据湖、文件共享等。以下是Azure存储数据服务：
编写Azure Blob存储中的生命期策略规则，将未修改90天的带有container/school或container/college前缀的块blob转移到存档层，未修改超过30天的转移到冷却存储层。
{
"rules": [
{
"name": "agingPolicy",
"enabled": true,
"type": "Lifecycle",
"definition": {
"filters": {
"blobTypes": [ "blockBlob"],
"prefixMatch": [ " container/school ", " container/college " ]
},
"actions": {
"baseBlob": {
"tierToCool": { "daysAfterModificationGreaterThan": 30 },
"tierToArchive": { "daysAfterModificationGreaterThan": 90 }
}
}
}
}
]
}
以下查询将在CompanyDBAzureSQL数据库中创建一个名为Depts的表，包含DeptNo、DName和Location列：
CREATE TABLE Depts(
DeptNo int Primary Key,
DName nvarchar(50) NOT NULL,
Location nvarchar(50)
);
这里，DeptNo是主键。
应该使用Azure Blob存储来创建用于大数据分析的数据湖。Azure Blob存储允许用户使用blob存储非结构化数据。Azure Blob存储提供高安全性、可扩展性、数据可用性和灾难恢复能力。