正解：D
要件の分析
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データウェアハウスのプラットフォーム: BigQuery
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履歴の保持: すべての更新について履歴レコードを保持する（SCD Type 2 またはそれに類似したアプローチが必要）。
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使いやすさ/シンプルさ: アナリストが簡単にクエリできること。
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コスト効率: BigQuery はスキャンされたデータ量に基づいて課金されるため、これは重要な考慮事項です。
🔑 選択肢の評価
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BigQuery と非正規化（Denormalization）
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BigQuery は、従来のOLTPデータベースとは異なり、結合（JOIN）がコストとパフォーマンスのボトルネックになりやすいアーキテクチャです。
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非正規化し、
STRUCT（ネストされたフィールド）とARRAY（繰り返しフィールド）を使用して関連データを1つのテーブルにまとめることが、BigQuery のベストプラクティスです。これにより、結合が減り、クエリがシンプルで高速になり、スキャンするデータ量を減らせる場合があるため、シンプルさとコスト効率の要件に合致します。 -
したがって、AとBの正規化モデルは、BigQuery の設計としては最適ではありません。
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履歴の保持（SCD Type 2）と追記のみ（Append-Only）
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データを毎月更新する必要があり、すべての履歴を保持する必要がある場合、これはSCD Type 2 (Slowly Changing Dimension Type 2) の要件です。
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BigQuery で履歴を追跡する最もシンプルでコスト効率の高い方法は、既存の行を更新するのではなく、常に新しい行を挿入（追記）することです（Append-Only）。これにより、更新や削除のオーバーヘッドがなくなり、テーブル設計が簡素化されます。
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履歴は、行が BigQuery に取り込まれたときのタイムスタンプ（
_PARTITIONTIMEやカスタムの取り込みタイムスタンプフィールド）を使用して追跡できます。
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C vs D:
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C（非正規化 + テーブルの更新 + スナップショット）： BigQuery で頻繁にテーブル全体を更新（上書き）したり、スナップショットを使用したりするのは、複雑で管理コストがかかり、追記のみのアプローチよりもコスト効率が悪い可能性があります。
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D（非正規化 + 追記のみ + ネスト/繰り返しフィールド）：
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非正規化 + ネスト/繰り返し: BigQuery のベストプラクティスに合致し、クエリのシンプルさ、使いやすさ、パフォーマンスを最適化します。
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追記のみ: データの不変性を保証し、テーブルの更新や管理の複雑さを排除します。
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取り込みタイムスタンプ: 履歴データを追跡するためのシンプルなメカニズムを提供します。
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結論として、BigQuery のアーキテクチャの特性、パフォーマンス、コスト、および履歴保持の要件を考慮すると、D のアプローチが最適です。
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