ある小売企業が Azure Synapse Analytics で販売分析基盤を構築している。専用 SQL プールのディストリビューション戦略を検討しており、売上ファクトテーブル（1億行）と商品ディメンションテーブル（10万行）の JOIN クエリのデータ移動を最小化したい。最も適切な分散方式の組み合わせはどれか。

正解: C

Synapse Analytics の専用 SQL プールでは、大きなファクトテーブルは HASH 分散（結合キーでデータを各ノードに均等配布）を使い、結合キーが一致するデータが同じノードに格納されることでデータ移動を最小化する。小さなディメンションテーブルは REPLICATE（全ノードにフルコピー）を使うと、JOIN 時にデータ移動が不要になりパフォーマンスが向上する。商品ディメンション10万行はレプリケーションに適したサイズである。選択肢 B の ROUND_ROBIN 同士では JOIN 時にデータシャッフルが発生し、大量のデータ移動が生じる。選択肢 A はファクトテーブルをレプリケートする設計だが、1億行の大テーブルをレプリケートするとストレージと更新コストが膨大になり非現実的である。選択肢 D は組み合わせが逆であり、JOIN 時のデータ移動削減効果が低い。