分散SQLエンジン（ぶんさんえすきゅーえるえんじん）
最終更新：2026/4/28
分散SQLエンジンは、複数の計算ノードでSQLクエリを並列処理し、大規模データの分析を行うソフトウェアである。
別名・同義語 並列SQLエンジン大規模データ処理エンジン
ポイント
従来のSQLエンジンでは困難だったペタバイト級のデータ処理を可能にし、データウェアハウスやリアルタイム分析などの分野で活用されている。
分散SQLエンジンの概要
分散SQLエンジンは、単一のサーバーでは処理が困難な大規模データを、複数のサーバー（ノード）に分散して処理するデータベースシステムです。従来のSQLエンジンが単一のサーバー上でデータを処理するのに対し、分散SQLエンジンはデータを分割し、各ノードで並列処理を行うことで、処理速度を大幅に向上させます。
分散SQLエンジンの仕組み
分散SQLエンジンは、主に以下の要素で構成されます。
- データ分散: 大規模データを複数のノードに分割して保存します。データの分割方法には、ハッシュ分割、レンジ分割、リスト分割などがあります。
- クエリ分解: SQLクエリを、各ノードで実行可能な複数のサブクエリに分解します。
- 並列処理: 各ノードでサブクエリを並列に実行します。
- 結果集約: 各ノードで実行されたサブクエリの結果を集約し、最終的な結果を生成します。
分散SQLエンジンの種類
分散SQLエンジンには、様々な種類があります。代表的なものとしては、以下のものが挙げられます。
- Massively Parallel Processing (MPP) データベース: 複数のノードでデータを並列処理するデータベースです。Teradata、Greenplum、Snowflakeなどが該当します。
- Apache Hive: Hadoop上で動作するデータウェアハウスシステムです。SQLライクなクエリを使用して、Hadoopに格納された大規模データを分析できます。
- Presto/Trino: 分散クエリエンジンであり、複数のデータソースに対してSQLクエリを実行できます。
- Apache Spark SQL: Apache Spark上で動作するSQLエンジンです。高速なインメモリ処理が特徴です。
分散SQLエンジンのメリット
分散SQLエンジンには、以下のようなメリットがあります。
- 高速な処理速度: 複数のノードで並列処理を行うため、大規模データの処理速度が大幅に向上します。
- 高いスケーラビリティ: ノード数を増やすことで、処理能力を容易に拡張できます。
- 高い可用性: 一部のノードに障害が発生しても、他のノードで処理を継続できるため、システムの可用性が高まります。
分散SQLエンジンのデメリット
分散SQLエンジンには、以下のようなデメリットがあります。