Datadog Database Monitoring Fundamentals

Como é a prova

A prova oficial tem 60 questões de múltipla escolha, das quais 50 contam para a nota e 10 são de pré-teste (não pontuadas e não identificadas), com até 120 minutos de prova. Custa US$ 100, vale por 3 anos e é feita online com supervisão remota ou presencial em centro de testes. A Datadog não divulga a nota de corte. Os pesos por domínio também não são publicados. Materiais oficiais gratuitos: exam guide e simulado oficial gratuito (10 questões).

O simulado do PassMind tem 50 questões de múltipla escolha em 120 minutos. Consideramos aprovado a partir de 70% de acertos: é a meta do nosso simulado, já que a nota de corte oficial não é divulgada. As questões são sorteadas de um banco de 1.064 questões originais, todas com explicação.

Duração

120 min

Meta do simulado

70%

Questões por simulado

50

Questões no banco

1.064

Domínios e pesos

Os domínios seguem o guia oficial da prova. Os percentuais são uma estimativa do PassMind usada para montar o simulado, não um peso publicado pela Datadog.

• Datadog Database Monitoring Fundamentals24%
• Database Monitoring (DBM) Configuration and Setup24%
• Metrics, Performance, and Query Analysis20%
• Dashboards, Alerts, and Visualization16%
• Database Troubleshooting and Optimization16%

Questões de amostra

5 questões do banco do PassMind, com gabarito e explicação.

1. Questão 1Fácil

   Qual é o principal propósito de uma query no PostgreSQL?

   • AVisualizar objetos do banco de dados através de uma GUI
   • BArmazenar arquivos do banco de dados no disco do servidor
   • CControlar o acesso gerenciando roles de usuários
   • DRecuperar ou modificar dados armazenados em tabelas
   Ver gabarito e explicação

   Resposta correta: D. Recuperar ou modificar dados armazenados em tabelas

   No PostgreSQL, uma query é usada para acessar e manipular dados dentro das tabelas do banco de dados. Queries podem recuperar informações específicas ou atualizar registros existentes, que é sua função fundamental. Outras funções, como gerenciamento de usuários ou armazenamento de arquivos, são tratadas por componentes diferentes do sistema de banco de dados.

2. Questão 2Fácil

   Que tipo de insight o APM correlation adiciona ao monitoramento de database?

   • AHistórico de patches do sistema operacional
   • BApplication context
   • CForça da senha do usuário
   • DPolítica de retenção de backup
   Ver gabarito e explicação

   Resposta correta: B. Application context

   Application context está correto porque APM correlation mostra como a atividade do database se encaixa no fluxo maior da aplicação. Esse contexto ajuda as equipes a investigar problemas de performance de forma mais eficaz.

3. Questão 3Média

   Qual é a principal vantagem de agrupar métricas relacionadas ao monitoramento de banco de dados em um único dashboard?

   • AGarante que o banco de dados funcionará sem qualquer tempo de inatividade
   • BRestringe o acesso a detalhes sensíveis de consultas por motivos de segurança
   • CAjuda a correlacionar sinais de desempenho e identificar tendências mais rapidamente
   • DElimina a necessidade de configurar manualmente os limites de alerta
   Ver gabarito e explicação

   Resposta correta: C. Ajuda a correlacionar sinais de desempenho e identificar tendências mais rapidamente

   Agrupar métricas relacionadas ao monitoramento de banco de dados em um único dashboard permite que os administradores vejam conexões entre indicadores de desempenho, facilitando a identificação de padrões e o diagnóstico eficiente de problemas. Essa visão holística melhora a resolução de problemas e a otimização do desempenho.

4. Questão 4Média

   Ao investigar um incidente de lock contention, qual sinal de DBM indica melhor que a lentidão se deve a blocking, e não ao próprio custo de execução da query?

   • ATempo de espera relacionado a locks elevado
   • BMaior utilização de CPU no host
   • CEventos de alteração de schema mais frequentes
   • DUm aumento no comprimento do texto da query
   Ver gabarito e explicação

   Resposta correta: A. Tempo de espera relacionado a locks elevado

   Um tempo de espera relacionado a locks elevado mostra que as sessões estão gastando tempo aguardando locks, o que aponta para blocking como a origem da lentidão. Se a própria query fosse o principal problema, você esperaria sinais de execução cara, como CPU alta, I/O intenso ou operators de longa duração, em vez de lock waits. Isso torna as métricas de lock wait a confirmação mais direta de contention.

5. Questão 5Difícil

   Em qual situação comparar métricas de execução de query é mais benéfico do que analisar um único plano EXPLAIN?

   • AAo avaliar mudanças de desempenho ao longo de múltiplas execuções ou intervalos de tempo
   • BAo identificar o engine e a versão do banco de dados para documentação
   • CAo verificar o texto exato da query SQL enviada ao servidor de banco de dados
   • DAo revisar estruturas de tabelas, índices e sequências de joins
   Ver gabarito e explicação

   Resposta correta: A. Ao avaliar mudanças de desempenho ao longo de múltiplas execuções ou intervalos de tempo

   Comparar métricas de execução de query em múltiplas execuções ou períodos ajuda a identificar tendências e regressões de desempenho que um único plano EXPLAIN não consegue revelar. Planos EXPLAIN mostram a estratégia de execução, mas não fornecem dados quantitativos de desempenho ao longo do tempo.