解説

Short Query Acceleration（SQA）はAutomatic WLMに組み込まれた機能で、機械学習を使ってクエリの実行時間を予測し短時間クエリを専用の優先キューに自動振り分けします。長時間の分析クエリの後ろに並ぶことなくETLの短時間クエリが即座に処理されるため、タイムアウトを解消できます。SQA有効化と最大実行時間（1〜20秒）の設定のみで動作し、スロット数やメモリ割合などの複雑な手動チューニングが不要な点が「最小限の設定変更」という要件に合致します。 選択肢AのConcurrency Scalingは同時クエリ数の増加時に追加クラスターを自動起動しスループットを拡張する機能です。ETLを含む書き込みクエリにも対応しますが、キュー内の優先順位を変更する機能ではないため、短時間のETLクエリが長時間の分析クエリの後ろで待機する問題は解消されずタイムアウトの根本解決になりません。 選択肢Bの手動WLMは有効なアプローチですが、スロット数・メモリ割合・優先度などを手動で設定・継続チューニングする必要があり、Automatic WLM+SQAに比べて設定負荷が大きくなります。 選択肢DのQMRは長時間クエリを検出してキャンセルするルールを設定する機能ですが、データサイエンティストの分析クエリを強制終了させてしまい業務影響が大きく根本解決になりません。