【図解で比較】SQLite vs DuckDB — 組み込みデータベースを用途で使い分ける

あるよ！「組み込みデータベース」って呼ばれるタイプだね。アプリの中に直接データベースエンジンが組み込まれていて、別途サーバーを立てる必要がないんだ。その代表格がSQLiteとDuckDBだよ。

SQLiteは世界で最も使われているデータベースとも言われていて、スマホアプリ、ブラウザ、IoTデバイスなど、ありとあらゆる場所で動いてるよ。一方DuckDBは2019年に登場した比較的新しい組み込みDBで、データ分析に特化しているのが特徴だね。

実はデータの「得意な扱い方」がまったく違うんだ。SQLiteはOLTP、つまりトランザクション処理が得意。1件ずつデータを追加・更新・削除するような操作に強い。DuckDBはOLAP、つまり分析処理が得意。大量のデータをまとめて集計したり統計を取ったりするのが速いんだよ。

たとえばECサイトで考えてみよう。「ユーザーが商品を1個カートに入れる」「注文を1件確定する」みたいな処理がOLTP。一方、「先月の全商品の売上をカテゴリ別に集計する」「過去1年間で売上が伸びた商品トップ100を出す」みたいな処理がOLAPだよ。扱うデータの「粒度」が全然違うんだね。

データの格納方式が違うからなんだ。SQLiteは「行指向」で、1つのレコードのデータをまとめて保存する。だから特定の1行を読み書きするのが速い。DuckDBは「列指向」で、同じカラムのデータをまとめて保存する。だから「売上」列だけを100万行分まとめて読んで合計する、みたいな処理がものすごく速いんだよ。

分析クエリだと10倍〜100倍の差が出ることもあるよ。たとえば1億行のCSVから月別の平均値を出すようなクエリだと、SQLiteでは数分かかるところがDuckDBでは数秒で返ってくる。しかもDuckDBはParquetやCSVファイルを直接SQLで読めるから、わざわざインポートしなくてもいいんだ。

そうもいかないんだ。DuckDBは1件ずつの書き込みはSQLiteほど速くないし、同時に複数のプロセスから書き込むような用途にも向いていない。モバイルアプリやIoTデバイスのように「小さなデータを頻繁に読み書きする」場面ではSQLiteの方が圧倒的に適しているよ。

最近増えているのが「両方使う」構成だよ。たとえばアプリのデータ保存にはSQLiteを使いつつ、たまったログデータの分析にはDuckDBを使うパターン。DuckDBはSQLiteのファイルを直接読めるから、データを移行する手間もないんだ。

そうなんだ。DuckDBにはSQLiteのスキャナ拡張があって、ATTACH命令でSQLiteファイルをそのままマウントできる。だから「普段の書き込みはSQLite、重い分析クエリはDuckDB」という使い分けがシームレスにできるんだよ。2026年現在、データエンジニアの間ではこの組み合わせが定番になりつつあるね。

さすがにそれは言い過ぎかな。複数のサーバーから同時にアクセスする必要がある場合や、テラバイト級のデータを扱う場合はPostgreSQLやClickHouseのようなサーバー型が必要だよ。でも「1台のマシンで完結する」用途なら、SQLiteとDuckDBの組み合わせでかなりのことができる時代になったんだ。まずは自分の用途がトランザクション寄りか分析寄りかを見極めて、適材適所で選ぶのが大事だね。