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NEW QUESTION: 1
DRAG DROP
You need to implement the translation web job.
How should you complete the relevant code? To answer, drag the appropriate code segment to the correct location. Each code segment may be used once, more than once, or not at all. You may need to drag the split bar between panes or scroll to view content.
NOTE: Each correct selection is worth one point.

Answer:
Explanation:


NEW QUESTION: 2
When there are multiple matching VRP ACL rule rules, which of the following is true about matching order?
A. Under the circumstances, follow, from small to large, match Rule-ID
B. There is only one match order and cannot be modified.
C. In case of case, the permit deny is matched first, and the order of matching is matched.
D. By default, the original line matching according to the depth first " "
Answer: A

NEW QUESTION: 3
注：この質問は、同じまたは類似の回答の選択肢を使用する一連の質問の一部です。回答の選択は、シリーズ内の複数の質問に対して正しい場合があります。各質問は、このシリーズの他の質問とは無関係です。質問に記載されている情報と詳細は、その質問にのみ適用されます。
データベースDB1があります。データベースにメモリ最適化ファイルグループがありません。
次のクエリを実行します。

次の図は、このクエリに対してクエリオプティマイザが生成する実行プランを示しています。

ユーザーは、ローカル変数@lastNameに異なる値を指定して同じクエリを頻繁に実行します。
Personという名前のテーブルはディスクに永続化されています。
次の要件を満たすインデックスをPerson.Personテーブルに作成する必要があります。
- すべてのユーザーがインデックスから恩恵を受けることができなければなりません。
- FirstNameは、組み込み列としてインデックスに追加する必要があります。
あなたは何をするべきか？
A. テーブルにノンクラスタードインデックスを作成します。
B. テーブルにハッシュインデックスを作成します。
C. テーブルにクラスタ化インデックスを作成します。
D. テーブルに非クラスタ化カラムストアインデックスを作成します。
E. テーブルにクラスタ化カラムストアインデックスを作成します。
F. テーブルにノンクラスタードフィルタードインデックスを作成します。
Answer: A
Explanation:
Explanation
By including nonkey columns, you can create nonclustered indexes that cover more queries. This is because the nonkeycolumns have the following benefits:
They can be data typesnot allowed as index key columns.
They are not considered by the Database Engine when calculating the number of index key columns or index key size.

NEW QUESTION: 4
You have a Python data frame named salesData in the following format:
The data frame must be unpivoted to a long data format as follows:
You need to use the pandas.melt() function in Python to perform the transformation.
How should you complete the code segment? To answer, select the appropriate options in the answer area.
NOTE: Each correct selection is worth one point.

Answer:
Explanation:

Explanation

Box 1: dataFrame
Syntax: pandas.melt(frame, id_vars=None, value_vars=None, var_name=None, value_name='value', col_level=None)[source] Where frame is a DataFrame Box 2: shop Paramter id_vars id_vars : tuple, list, or ndarray, optional Column(s) to use as identifier variables.
Box 3: ['2017','2018']
value_vars : tuple, list, or ndarray, optional
Column(s) to unpivot. If not specified, uses all columns that are not set as id_vars.
Example:
df = pd.DataFrame({'A': {0: 'a', 1: 'b', 2: 'c'},
'B': {0: 1, 1: 3, 2: 5},
'C': {0: 2, 1: 4, 2: 6}})
pd.melt(df, id_vars=['A'], value_vars=['B', 'C'])
A variable value
0 a B 1
1 b B 3
2 c B 5
3 a C 2
4 b C 4
5 c C 6
References:
https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.melt.html