ある小売グループが、全国 500 店舗のPOSシステムから収集した購買データを分析して「どの時間帯・地域・商品カテゴリの組み合わせで売上が最大化するか」を探りたいと考えている。このユースケースに最も適したワークロード種別とデータストアの組み合わせはどれか。

正解: C

「時間帯・地域・商品カテゴリの組み合わせで売上を分析する」という多次元的な集計・分析クエリはOLAP（Online Analytical Processing）ワークロードの典型例である。データウェアハウスのAzure Synapse Analyticsは列指向ストレージと大規模並列処理（MPP）を備え、このような多次元クエリを高速に処理できる。選択肢Dは「OLTP＋リレーショナルDB」の組み合わせで、OLTPは個々のトランザクション処理（注文・在庫更新など）に最適化されており、500店舗・数年分の大量データの多次元集計クエリには向かない。選択肢AのOLTP＋NoSQL DBは柔軟なスキーマと高速書き込みに優れているが、複雑な多次元集計分析を効率的に行うためのOLAP機能は持たない。選択肢BのOLAP＋Redisキャッシュは、キャッシュは集計済み結果の高速返却には有効だが、集計処理自体はデータウェアハウスで実行する必要があり、Redisキャッシュのみで多次元OLAP分析を行うことは適切でない。