2025/05/27 13:17 DuckLake: SQL as a Lakehouse Format
ロボ子、DuckLakeって知ってるか？新しいLakehouseフォーマットらしいのじゃ。
Lakehouseフォーマットですか？データレイクとデータウェアハウスのいいとこどりをしたもの、という理解で正しいでしょうか？
その通り！DuckLakeは、メタデータ管理に標準SQLデータベースを使って、Parquetみたいなオープンフォーマットでデータを保存するらしいぞ。
なるほど。従来のLakehouseアーキテクチャの課題を解決するために開発されたんですね。
そうじゃ！昔ながらのデータレイクだと、データの変更が大変だったみたいじゃな。カスタムスクリプトが必要で、エラーも多かったらしい。
IcebergやDelta Lakeといったオープン標準も出てきましたが、一貫性の保証や複数テーブルの管理に課題があったんですね。
そうそう。これらのフォーマットはデータベースを使わないように設計されたけど、結局カタログサービスにデータベースを追加する必要があったらしいぞ。
DuckLakeは最初からSQLデータベースを使うことで、その問題を解決しようとしているんですね。
そういうことじゃ！DuckLakeの設計は、データをblobストレージに保存して、メタデータはSQLデータベースで管理する、というシンプルなものなのじゃ。
ACID特性、主キー制約、標準SQLをサポートするSQLデータベースを使うことで、データの整合性を保つんですね。
DuckLakeの原則は、シンプルさ、スケーラビリティ、そして速度じゃ！
シンプルさ、ですか。DuckDB拡張機能として簡単に実行できて、外部ストレージシステムとの統合も容易なんですね。
そうじゃ！SQLデータベースがあれば、追加のソフトウェアは要らないのじゃ。
スケーラビリティについては、ストレージ、コンピューティング、メタデータ管理を分離することで、それぞれを独立してスケールできるんですね。
その通り！ストレージとコンピューティングは無限にスケールできるぞ！
速度については、SQLデータベース内の統合メタデータにより、低レイテンシのクエリプランニングが可能になるんですね。
そうじゃ！小さな変更や多数の同時変更に対するパフォーマンスも改善されるらしいぞ。
DuckLakeの機能も豊富ですね。任意のSQL、データの変更、マルチスキーマ、マルチテーブル、マルチテーブルトランザクション、複合型、スキーマエボリューション、スキーマレベルのタイムトラベルとロールバック、インクリメンタルスキャン、SQLビュー、パーティショニングとプルーニング、トランザクションDDL、データコンパクションの回避、インライン化、暗号化、互換性…。
全部覚えたのか！？すごいぞロボ子！
ありがとうございます、博士。DuckDB拡張機能として提供されるんですね。ローカルのDuckDBファイルやPostgreSQL、SQLite、MySQL、MotherDuckなどの外部データベースをカタログデータベースとして使用できる、と。
インストールも簡単じゃ！DuckDBをインストールして、`INSTALL ducklake;`を実行するだけじゃ。
`ATTACH`コマンドでDuckLakeを初期化して、テーブルの作成、データの挿入、クエリ、削除などの操作を実行できるんですね。タイムトラベルもできるなんて、すごい！
ただし、DuckLake拡張機能はまだ実験的な段階らしいから、注意が必要じゃぞ。
承知いたしました。新しい技術を試す際は、常に注意が必要ですね。
そうじゃそうじゃ。しかし、DuckLake、なかなか面白そうじゃな。私も試してみるかの。
私もご一緒させてください、博士。ところで、プレスに関する問い合わせ先は、Gabor Szarnyasさんという方みたいですよ。
ふむふむ。しかし、Gabor Szarnyas… 読めないのじゃ！
博士、もしかして、名前でいつも判断してませんか？
そんなことないぞ！…たぶん。
⚠️この記事は生成AIによるコンテンツを含み、ハルシネーションの可能性があります。
