DuckDBとは

DUCKDB
読み: ダックディービー

DuckDBとは、インプロセスで動作する分析特化型のリレーショナルデータベースである

読み: ダックディービー

インプロセスで動作する分析特化型のリレーショナルデータベースである。サーバー不要でアプリケーションに組み込め、CSVやParquetファイルを直接クエリできる。vss拡張によりベクトル類似度検索にも対応しており、軽量なRAGパイプラインの構築に活用できる。

かんたんに言うと

Excelのように手元のファイルを直接分析できるデータベースである。サーバーを立てる必要がなく、PythonからimportするだけでSQLによるデータ分析が始められる。SQLiteが汎用データベースなら、DuckDBは分析に特化した高速版という位置づけとなる。

インプロセス型データベースとしての特徴

DuckDBはアプリケーションと同一プロセス内で動作するインプロセス型の設計である。外部サーバーが不要なため、セットアップが簡単でアイドル時のオーバーヘッドがゼロとなる。列指向ストレージを採用しており、大量データの集計・分析クエリにおいてPostgreSQLやMySQLを上回る性能を発揮する。

Python、R、Node.js、Rustなど主要な言語からライブラリとして利用でき、CSVやParquet、JSON等のファイルをテーブルとして直接クエリできる。データのインポート手順が不要な点が開発者に支持されている。

vss拡張によるベクトル検索

DuckDBのvss(Vector Similarity Search)拡張を導入すると、SQLの中でベクトル検索を実行できる。FAISSのようなインデックスを内部に構築し、HNSW(階層型近傍グラフ)による近似最近傍探索に対応する。RAGパイプラインの検索バックエンドとして、サーバーレスかつSQLベースで構築できる選択肢となる。

当社の見解

当社はDuckDBを、常駐プロセスゼロの記憶システム再構築の過程で実環境評価した。HindsightDocker常駐でCPU 50%占有)の経験から、「使わないときにリソースを消費しない」設計を最優先方針とし、FAISS(37,700スター、Meta製)、LanceDB(9,800スター、YC支援)、ChromaDB(27,200スター)、USearch(4,000スター、1MB未満)の4製品を比較検証。最終的にFastEmbed + LanceDBの組み合わせを選定し、1,655件の記憶データに対して検索レイテンシ8ms、GPU不要・常駐プロセスなしを実現した。

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