Microsoft Azure Data Fundamentals
175道练习题
最后审核：April 2026
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Microsoft Azure Data Fundamentals (DP-900) 是 Azure 上数据工作负载的入门级认证。它面向刚开始数据平台职业生涯的考生 — 初级数据工程师、分析师、BI 开发人员以及需要熟练掌握 Azure 数据服务的利益相关者。考试旨在验证对关系型和非关系型数据、批处理和流式分析工作负载以及支持这些的 Azure 产品组合（Azure SQL family, Cosmos DB, Storage, Synapse, Data Factory, Microsoft Fabric, Databricks）的概念性理解。考试时长 45 分钟，包含 40–60 道多项选择、多项响应和拖放题 — 侧重概念，不涉及动手操作，也没有案例研究。
结构化 / 半结构化 / 非结构化数据，OLTP 与 OLAP，批处理与流处理，常见数据角色（工程师、分析师、科学家）以及现代数据仓库 / 湖仓 / 数据网格模式。约占 28% 的考题。
Azure SQL Database 与 SQL Managed Instance 与 SQL Server on VMs 的对比，Azure Database for MySQL / PostgreSQL / MariaDB，基本 SQL，规范化以及托管服务的权衡。约占 22%。
Azure Cosmos DB APIs (NoSQL, MongoDB, Cassandra, Gremlin, Table)，Azure Storage (Blob, Files, Tables, Queues)，文档 / 键值 / 图形 / 列式系列数据模型。约占 18%。
最大的领域，占 32%。Azure Synapse Analytics, Microsoft Fabric, Azure Databricks, Azure Data Factory, Power BI，以及核心数据仓库 / 湖仓架构概念。是近期更新中增长最快的领域。
您将在考试中遇到的服务及其重要性。
完全托管的 PaaS 关系型引擎，基于最新稳定版 SQL Server 构建，内置高可用性、自动修补和弹性扩展能力。
为什么会出现在考试中： 领域 2 (Azure 上的关系数据) 的主要 PaaS 选项——考题会通过管理开销来区分它与 Managed Instance 和 SQL on VMs。
PaaS 部署的 SQL Server 实例，具有近 100% 的功能兼容性，支持 SQL Agent、跨数据库查询和 CLR。
为什么会出现在考试中： 领域 2 考察在需要实例级功能的即时迁移工作负载中，何时选择 Managed Instance 而非 Azure SQL Database。
在 Windows 或 Linux VM 上部署 SQL Server 的 IaaS 选项，提供完全的操作系统级和 SQL 引擎控制，并可选自动化扩展。
为什么会出现在考试中： 领域 2 将其定位为最大控制权、最大责任的关系型选项，与托管 PaaS 层级形成对比。
托管的开源关系数据库服务，提供灵活服务器部署、自动化备份和内置高可用性。
为什么会出现在考试中： 领域 2 将开源 PaaS 系列视为当工作负载已基于 Postgres 或 MySQL 时应选择的答案——需与 SQL Server 层级区分。
全球分布的多模型 NoSQL 数据库，支持键值、文档、列族、图和向量 API，具有可调一致性。
为什么会出现在考试中： 领域 3 (Azure 上的非关系数据) 的旗舰答案——考题会涉及 API 选择、分区、RU/s 和一致性级别权衡。
一个伞状存储账户，托管 Blob、File、Queue 和 Table 服务，具有冗余选项 (LRS/ZRS/GRS) 和访问层级 (热/冷/不常用/存档)。
为什么会出现在考试中： 领域 3 考察 Blob/Files/Tables 作为典型的非关系型存储；领域 1 考察存储层级和冗余作为核心概念。
具有分层命名空间和 POSIX ACL 的 Blob 存储，针对 Synapse、Databricks 和 Fabric 中的大数据分析工作负载进行了优化。
为什么会出现在考试中： 领域 4 (Azure 上的分析工作负载) 将 ADLS Gen2 视为分析服务所使用的默认湖存储基础。
统一的分析平台，将 OneLake (单一 SaaS 数据湖)、Data Factory、Synapse 工程/数据仓库/实时分析以及 Power BI 整合在同一容量下。
为什么会出现在考试中： 领域 4 以 Fabric 作为当前的端到端分析解决方案——考题会涉及 OneLake、工作负载以及快捷方式/数据湖屋模型。
企业级分析服务，统一专用/无服务器 SQL 池、Apache Spark 池和管道，用于数据仓库和大数据工作负载。
为什么会出现在考试中： 领域 4 区分 Synapse 与 Fabric 和 Databricks——考题会测试专用 SQL 池何时适合，以及与无服务器或 Spark 池的区别。
与 Databricks 共同开发的托管 Apache Spark 和 Delta Lake 平台，用于大数据工程、ML 和湖屋分析。
为什么会出现在考试中： 领域 4 将 Databricks 列为以 Spark 为中心的湖屋选择；考题会将其与 Synapse Spark 池和 Fabric 进行对比。
云原生 ETL/ELT 业务流程协调程序，具有 90 多个连接器、基于 Spark 的映射数据流以及用于混合场景的集成运行时。
为什么会出现在考试中： 领域 4 考察 Data Factory 作为跨存储移动和转换数据的典型管道业务流程协调程序。
实时、类 SQL 的流处理引擎，内置时间窗口功能，将 Event Hubs/IoT Hub 输入连接到 Power BI、Synapse 或存储接收器。
为什么会出现在考试中： 领域 4 中关于实时分析的考题会将 Stream Analytics 列为对事件流进行窗口聚合的低代码解决方案。
高度可扩展的事件引入服务，每秒可处理数百万个事件，提供 Kafka 兼容终结点和捕获到存储功能。
为什么会出现在考试中： 领域 4 将 Event Hubs 定位为流式引入的前端，用于为 Stream Analytics、Fabric Real-Time 或 Databricks 提供数据。
自助式 BI 平台，用于基于 Fabric、Synapse、SQL 和其他数十个数据源创建交互式报告、语义模型和仪表板。
为什么会出现在考试中： 领域 4 考察 Power BI 作为现代分析架构中的可视化层——考题会涉及工作区、数据集和报告概念。
基于 Kusto/KQL 引擎构建的 Fabric 工作负载，通过 Eventstreams 和 Eventhouses 引入、探索并处理高速事件数据。
为什么会出现在考试中： 领域 4 越来越多地将 Real-Time Intelligence 列为 Fabric 原生的流式分析解决方案，取代了独立的 HDInsight 场景。
基于 Redis 的托管内存中键值存储，支持缓存、会话状态和发布/订阅，实现低延迟读取。
为什么会出现在考试中： 领域 3 将 Azure Cache for Redis 列为典型的内存中 NoSQL 示例——与 Cosmos DB 等持久化 NoSQL 存储形成对比。
云身份和访问管理服务，为 Azure 数据服务提供身份验证、条件访问和托管标识。
为什么会出现在考试中： 领域 1 和领域 2 中关于保护数据访问的考题会将 Entra ID 列为 Azure SQL AAD 身份验证和存储 RBAC 背后的身份平面。
统一的数据治理服务，用于对 Azure、本地和多云数据资产进行编目、分类和血缘跟踪。
为什么会出现在考试中： 领域 1 (核心数据概念) 考察 Purview 作为编目/血缘答案，当场景要求如何清点和治理企业数据时。
用于存储机密、密钥和证书的托管服务，提供 HSM 支持选项，用于加密数据和管理数据库凭据。
为什么会出现在考试中： 领域 2-4 中数据保护场景会将 Key Vault 列为 TDE 客户管理密钥、连接字符串机密和证书管理的解决方案。
平台遥测服务，从数据服务收集指标、日志和跟踪，并提供 Log Analytics (KQL) 和警报规则。
为什么会出现在考试中： 领域 4 预期使用 Azure Monitor 来显示整个分析资产中的查询性能、管道故障和存储限制。
$65k–$100k–$140k USD 每年
DP-900 本身并不能显著提高薪资 — 它是一个数据素养的信号。进入高薪区间的工程师会将其与 DP-203 / DP-300 / DP-600 / DP-700 结合，并辅以 2–4 年的实际数据工作经验。非沿海美国市场的薪资往往趋于较低水平。
来源：levels.fyi 2025 数据分析师 / 工程师职位，U.S. BLS OEWS 2024 年 5 月（15-2051 数据科学家，13-2031 预算 / 数据分析师），Glassdoor 2025。数据为估算值；实际薪酬取决于职位、地区和经验。
随着企业将数据资产现代化到 Azure Synapse, Databricks 以及日益增长的 Microsoft Fabric 上，DP-900 一直保持着稳定的需求。招聘人员将其视为分析师和初级工程师职位的基本数据素养信号，以及工程师向数据平台工作转型的意向证明。它与 AZ-900 自然搭配，以完善 Azure 平台概述，并作为推荐的路径，通往助理级数据考试（DP-300 适用于 DBA，DP-600 / DP-700 适用于 Fabric，DP-100 适用于数据科学）。Microsoft 通过 Microsoft Learn 数据技能挑战赛定期发放免费的 DP-900 考试券。
没有正式的先决条件。DP-900 被定位为大多数考生参加的第一个数据方向考试。Microsoft 的免费 Microsoft Learn 学习路径涵盖所有四个领域，大约需要 10–15 小时的自定进度学习内容，其中包含的沙盒允许您在没有付费订阅的情况下尝试 Azure SQL, Cosmos DB 和 Synapse。
如果您已经持有 AZ-900 或 AI-900，请计划显著压缩学习时间 — 只有数据特定的领域是新的。如果您来自 AWS Cloud Practitioner 或 AWS Data Engineer Associate，请重点关注将 AWS 服务名称（RDS, DynamoDB, Glue, Redshift）映射到对应的 Azure 服务（Azure SQL, Cosmos DB, Data Factory, Synapse / Fabric）。
DP-900 属于基础级别 — 难度与 AZ-900 和 AI-900 相当。如果没有数据背景，请计划在 2–3 周内学习 15–25 小时；经验丰富的数据专业人员通常只需 5–10 小时的集中复习即可通过。考试时长 45 分钟，包含 40–60 道混合题型：多项选择、多项响应和拖放匹配练习。基础级别没有案例研究。
最常见的障碍是服务重叠 — Azure 有多种方式来部署数据仓库、湖仓或流式工作负载（Synapse 与 Fabric 与 Databricks 与 Stream Analytics），考试要求您了解每种场景的规范选择。在 2024 年大纲更新中，Microsoft Fabric 的覆盖范围显著增加，因此旧的学习材料可能会低估其重要性。
更新后在分析领域增加了 Microsoft Fabric 覆盖，并更新了 Azure Synapse / Databricks 的框架。Microsoft 大约每年更新一次 DP-900，但不改变考试代码。
Microsoft Fabric 之前的考试大纲。更侧重于 Synapse 和 Data Factory；没有 Fabric 或湖仓（Lakehouse-by-name）的覆盖。
DP-900 (Microsoft Azure Data Fundamentals) 是一门被认为是入门级考试，测试概念理解的广度而非实际操作的深度Foundational级别考试。大多数考生需要为基础级别考试学习 30-80 小时，分摊在 3-6 周内完成。 大多数在模拟考试中持续得分高于及格线的考生，在第一次尝试时都能通过。
大多数考生需要为基础级别考试学习 30-80 小时，分摊在 3-6 周内完成。 通过考试所需时间因个人经验而异。在底层技术方面具有实际生产经验的工程师通常所需时间较少；平台新手则应计划在学习时间范围的上限。
DP-900 是 Azure 生态系统中公认的证书，向雇主、招聘人员和客户表明您已具备经过验证的知识。它是否值得您投入时间和费用取决于您的角色和目标——对于日常使用 Azure 或希望从事相关工作的云工程师、架构师和顾问来说，其回报通常最大。
DP-900 的及格分数是 700 / 1000。考试包含 40 道题，时长为 45 分钟。
DP-900 考试费用为 $99 USD。费用由 Azure 设定，并可能因地区而异；预订前请务必在 Azure 官方认证页面确认当前价格。
Microsoft 基础认证永不过期（AZ-900、AI-900、DP-900、SC-900）。
是的。您可以选择在线考试（通过提供商的安全浏览器进行监考，在大多数地区全天候可用）或在工作时间内前往 Pearson VUE 线下考试中心参加。两种形式使用相同的题目、时间限制和及格分数。
CertLabPro 为 DP-900 提供了包含 15 种学习模式的练习题库。考试模拟模式与真实考试一致：40 道题，时长 45 分钟，及格分数同样为 700 / 1000。浏览模式允许您静态阅读所有问答。