ある金融企業が、Azure Synapse Analytics にデータウェアハウスを構築している。売上テーブル（ファクト）と顧客テーブル・商品テーブル・日付テーブル（ディメンション）を設計する際、クエリ性能を最大化するために最も推奨されるスキーマ設計はどれか。
- A. スタースキーマ：非正規化されたディメンションテーブルをファクトテーブルの周囲に直接配置する
- B. スノーフレークスキーマ：ディメンションをさらに正規化して複数のテーブルに分割する
- C. 第3正規形（3NF）：すべてのテーブルを完全に正規化してデータの冗長性をなくす
- D. フラットファイル方式：すべての属性を1つの巨大なテーブルに格納する
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正解: A
データウェアハウスのクエリ性能最大化にはスタースキーマが最も推奨される。ディメンションテーブルを非正規化（denormalized）した状態でファクトテーブルの周囲に配置することで、クエリ時の JOIN 数が最小化され、分析クエリの実行速度が向上する。スタースキーマは理解しやすく、BI ツールとの相性も良い。選択肢 B のスノーフレークスキーマはディメンションをさらに正規化するため、クエリ時の JOIN が増えてパフォーマンスが低下する場合がある。データウェアハウスではデータ整合性よりクエリ速度を優先するため、過度な正規化は避ける。選択肢 C の第3正規形は OLTP（トランザクション処理）向けの設計手法であり、分析クエリには不向きである。選択肢 D のフラットファイル方式はデータ管理が困難で、更新時の異常が発生しやすい。