ある企業の分析チームが、過去2年間の販売データに基づいて「月別・商品カテゴリ別・地域別の売上サマリー」を生成している。このデータから見る最も重要なOLAPの特性はどれか。
- A. 時間・カテゴリ・地域という複数の軸（次元）を組み合わせた多次元集計クエリを効率的に処理できること
- B. 各注文のトランザクションが ACID 特性を満たし完全にコミットされること
- C. データを行指向で保存してトランザクションの高速コミットを実現すること
- D. 個々の注文レコードの挿入・更新を毎秒数千件こなせる高い書き込みスループット
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正解: A
「月別・商品カテゴリ別・地域別の売上サマリー生成」は月（時間次元）・商品カテゴリ（商品次元）・地域（地理次元）という複数の軸を組み合わせた多次元集計クエリであり、これがOLAP（Online Analytical Processing）の本質的な特性である。OLAPはスライス・ダイス・ドリルダウンなどの多次元分析を高速に処理するために設計されている。選択肢Dの「毎秒数千件の高い書き込みスループット」はOLTP（Online Transaction Processing）の特性であり、OLAPは大量の既存データを読み込んで集計することに特化しており書き込み頻度は低い。選択肢BのACID特性は主にOLTPデータベースが保証するトランザクション整合性であり、OLAPデータウェアハウスでは厳密なACIDよりも読み取りパフォーマンスが優先される。選択肢Cの「行指向ストレージでトランザクションの高速コミット」はOLTPの特性であり、OLAPデータウェアハウスでは一般に列指向ストレージが採用される。