設問
NTO は、Salesforce 組織のカスタム オブジェクトから毎日 5,000万件のレコードを抽出する必要があります。NTO は、これらのレコードの抽出中にクエリタイムアウトの問題に直面しています。タイムアウトの問題を回避するには、データアーキテクトは何を推奨する必要がありますか?
選択肢
A. カスタムの自動番号と数式フィールドを使用し、データを抽出するときにそれを使用してレコードをチャンクします。
B. レコードを 200 ごとに自動的に分割してデータを抽出する REST API。
C. ETL ツールを使用してレコードを抽出します。
D. SF サポートに問い合わせて、クエリのタイムアウト値を増やすように依頼します。
解答
C. ETL ツールを使用してレコードを抽出します。
解説
A. カスタムの自動番号と数式フィールドを使用し、データを抽出するときにそれを使用してレコードをチャンクします。
不正解です。手動設定が必要であり、データ量が多い場合には複雑で非効率です。ETLツールを使用する方が自動化されており、スケーラブルな解決策です。
B. レコードを 200 ごとに自動的に分割してデータを抽出する REST API。
不正解です。REST APIには制限があり、大量データの抽出には向いていません。APIコールの制限に達する可能性があり、ETLツールの方が効率的です。
C. ETL ツールを使用してレコードを抽出します。
正解です。ETLツールは、大量のデータを効率的に抽出、変換、ロードするために設計されており、クエリタイムアウトの問題を回避する最適な方法です。
D. SF サポートに問い合わせて、クエリのタイムアウト値を増やすように依頼します。
不正解です。一時的な解決策であり、根本的な問題を解決しません。サポート対応にも時間がかかる可能性があり、効率的ではありません。
第2問
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