2025年6月07日·1 分
Michael Stonebraker と現代データベース：彼が変えたこと
Ingres、Postgres、Vertica にある Michael Stonebraker の主要なアイデアと、それらが SQL データベース、分析エンジン、現代のデータスタックに与えた影響を分かりやすく解説します。
Ingres、Postgres、Vertica にある Michael Stonebraker の主要なアイデアと、それらが SQL データベース、分析エンジン、現代のデータスタックに与えた影響を分かりやすく解説します。
Michael Stonebraker は、データベース研究に影響を与えただけでなく、多くのチームが日常的に頼る製品と設計パターンを直接形作った計算機科学者です。リレーショナルデータベース、分析用ウェアハウス、ストリーミングシステムを使ったことがあれば、彼が検証・構築・普及に関わったアイデアの恩恵を受けています。
これは伝記でも理論の学術的な巡検でもありません。代わりに Stonebraker の主要なシステム（Ingres、Postgres、Vertica など）を、現代のデータスタックで見られる選択と結びつけます：
現代のデータベースとは、次を信頼してできるシステムのことです：
異なるデータベースはこれらの目標をそれぞれ異なる比重で最適化します——特にトランザクション系アプリ、BI ダッシュボード、リアルタイムパイプラインを比較すると顕著です。
実務的な影響に焦点を当てます：今日の「warehouse + lake + stream + microservices」世界に現れるアイデアと、それが購入・構築・運用にどう影響するか。明快な説明、トレードオフ、現場での含意に期待してください。証明や実装の詳細には深入りしません。
Stonebraker のキャリアは、特定の仕事向けに作られたシステムを順に見ていき、そこで得られた優れたアイデアが主流製品に移植されていく過程として理解するとわかりやすいです。
Ingres は学術プロジェクトとして、リレーショナルデータベースが単なる理論ではなく、速く実用的であり得ることを示しました。SQLスタイルの問い合わせやコストベース最適化の考え方を普及させ、後の商用エンジンで標準となる基本を作りました。
Postgres（研究システムから PostgreSQL へ）は、データベースは固定機能であってはならない、という別の賭けに挑みました。新しいデータ型、索引方式、より豊かな振る舞いをエンジンを書き換えずに追加できるべきだという考えです。
多くの「現代的」機能はこの時代に遡ります：拡張可能な型、ユーザ定義関数、ワークロードの変化に応じて適応するデータベースなど。
分析が成長するにつれて、行指向システムは大規模スキャンや集計で苦戦しました。Stonebraker は カラム型ストレージ と、必要な列だけを読み高い圧縮を可能にする実行技術を推進しました——これらの考え方は今や分析データベースやクラウドウェアハウスで常套手段です。
Vertica はカラムストア研究のアイデアを商用の MPP（Massively Parallel Processing） SQL エンジンとして実装しました。研究プロトタイプが概念を検証し、製品が信頼性やツール、顧客要件に答える形で成熟させるというパターンがここに現れています。
以降の仕事は ストリーム処理 やワークロード特化型エンジンに広がり、一つの汎用データベースがどこでも勝つことは稀だと主張しました。
プロトタイプは仮説を素早く試すために作られ、製品は運用性（アップグレード、監視、セキュリティ、予測可能な性能、サポート）を優先します。Stonebraker の影響力は、多くのプロトタイプのアイデアがニッチなものではなくデフォルトの機能として商用データベースに取り込まれた点に現れます。
Ingres（INteractive Graphics REtrieval System の略）は、当時においてリレーショナルモデルが理論以上のものであることを示した最初期の証明の一つでした。当時は多くのシステムがカスタムアクセス法やアプリ固有のデータパスで構築されていました。
Ingres が解こうとしたシンプルで業務寄りの問題は次の通りです：
質問が変わるたびにソフトを書き直さずに、人々が柔軟にデータを問い合せるにはどうすればよいか？
リレーショナルDBは「何を欲しいか」を記述すればよいという約束をしていましたが、それを現実にするには次のようなシステムが必要でした：
Ingres は当時のハードウェアで動き、実用的に応答する「実用的な」リレーショナル計算への大きな一歩となりました。
Ingres はデータベースがクエリの計画という重い仕事を担うべきだという考えを広めました。開発者がすべてのデータアクセス経路を手動でチューニングする代わりに、どの表を先に読むか、どのインデックスを使うか、どう結合するかといった判断をシステムが行います。
これにより SQL 的な思考法が広がりました：宣言的なクエリを書ければ反復が速く、アナリストやプロダクトチーム、経理など多くの人がカスタムレポートを待たずに直接質問できるようになります。
実務的な洞察は コストベース最適化 にあります：データの統計に基づき、期待コスト（通常は I/O、CPU、メモリの組み合わせ）が最小となる実行計画を選ぶことです。
これは多くの場合、次を意味します：
Ingres が現代最適化のすべてを発明したわけではありませんが、SQL＋オプティマイザ の組み合わせがリレーショナルシステムを「良いアイデア」から日々のツールに押し上げるパターンを確立しました。
初期のリレーショナルDBは固定されたデータ型（数値、テキスト、日付）と固定された演算セット（フィルタ、結合、集計）を前提としていました。これで十分な期間もありましたが、チームが地理情報、ログ、時系列、ドメイン固有の識別子など新しい種類の情報を保存し始めると限界が見えてきます。
堅牢性の欠いた設計だと、新しい要件は次のような悪い選択に繋がります：データをテキストに無理やり詰め込む、外部システムを付け足す、またはベンダーがサポートするのを待つ。
Postgres はデータベースは 拡張可能であるべきだ と推しました。つまり、SQL に期待される安全性と正しさを壊さずに新しい機能を制御された方法で追加できるべきだ、ということです。
平たく言うと、拡張性は電動工具に認定されたアタッチメントを追加するようなものです。モーターを改造するのではなく、データベースに「新しいトリック」を教え込めますが、トランザクション、権限、クエリ最適化といった一貫性は保たれます。
この考え方は今日の PostgreSQL エコシステム（および Postgres に触発された多くのシステム）に明確に現れています。コア機能を待つ代わりに、検証済みの拡張を取り入れて SQL や運用ツールと自然に統合できます。
よくある高レベルの例：
重要なのは、Postgres が「データベースの可能性を変える」ことを設計目標として扱った点で、これは現代のデータプラットフォームの進化に影響を与え続けています。
データベースは単に情報を保存するだけでなく、多くの事象が同時に起きても情報が 正しいままである ことを保証するためのものです。これがトランザクションと並行性制御が重要な大きな理由であり、SQL システムが実業務で信頼される理由でもあります。
トランザクション は一連の変更がまとまって成功するか失敗するかを保証します。
お金の振替や注文、在庫更新などで「半端な状態」が起こると困ります。トランザクションは、顧客に課金したのに在庫が確保されていない、あるいは在庫が減ったのに注文が記録されていないといった事態を防ぎます。
実務的にはトランザクションは次を提供します：
並行性 とは、多くの人やアプリが同時にデータを読み書きすることです：顧客のチェックアウト、サポート担当のアカウント編集、バックグラウンドジョブの状態更新、アナリストのレポート実行など。
無秩序だと次のような問題が生じます：
影響力のあるアプローチの一つが MVCC（マルチバージョン・コンカレンシー制御） です。概念的には、MVCC は短期間に行の複数バージョンを保持することで、読み取り側が安定したスナップショットを読みながら書き込みが進行できるようにします。
大きな利点は、読み取りが書き込みをブロックしにくくなる ことです。長い読み取りによって書き込みが滞る頻度が下がり、正しさを保ちながら待ち時間を減らせます。
今日のデータベースはしばしば 混合ワークロード に対応します：高頻度のアプリ書き込みと、ダッシュボードや顧客表示、運用分析のための頻繁な読み取り。現代の SQL システムは MVCC、スマートなロック、分離レベルなどの技術を用いて速度と正しさのバランスを取り、活動量を増やしてもデータへの信頼を失わないようにしています。
行指向データベースはトランザクション処理のために作られました：小さな読み書きが多く、通常は一つの顧客や一つの注文など、1レコードをまるごと扱う設計です。この設計はレコード全体を高速に取得・更新する必要がある場合に優れています。
スプレッドシートを想像してください。行ストア は各行を別々のフォルダに保管するようなものです：「Order #123 のすべて」が必要ならそのフォルダを引き出せば済みます。カラムストア は列ごとに保管するようなものです：「order_total」用の引き出し、「order_date」用の引き出し、「customer_region」用の引き出しがあるイメージです。
分析ではたいていフォルダ全体は不要で、「先四半期の地域別売上合計は？」のように多数の行のうち少数列だけを参照する問いが多いです。
分析クエリはしばしば：
カラム型ストレージなら クエリで参照される列だけを読み、他はスキップ できます。ディスクから読み取るデータ量が減り、メモリを通すデータも減るため大きな性能利得になります。
列は同じ値が繰り返されやすく（地域、ステータス、カテゴリなど）、高い圧縮率が期待できます。圧縮は読み取るバイト数を減らすことで高速化につながり、場合によっては圧縮データ上で直接演算できるためさらに効率的です。
カラムストアは、OLTP優先から 分析優先エンジン への移行を象徴しました。スキャン、圧縮、速い集計が第一の設計目標となり、後から付け足すものではなくなりました。
Vertica は Stonebraker の分析データベースに関するアイデアが実運用できる製品になった明確な事例です。カラムストアの教訓を取り入れ、データ量が単一サーバーを超える場合でも大きな分析クエリに高速で答えるための分散設計を組み合わせました。
MPP は多くのマシンが単一の SQL クエリを同時に処理することを意味します。
一台のデータベースサーバがすべてのデータを読み、グルーピングやソートを行う代わりに、データをノード間で分割し、それぞれのノードが自分のスライスを並列処理し、部分結果を組み合わせて最終答を得ます。
これにより、単一ボックスで数分かかるクエリがクラスタに広げることで数秒に落ちることがあります——データの分散が良く、クエリが並列化可能であれば。
Vertica 型の MPP 分析システムは、多数の行を効率的にスキャン・フィルタ・集計したい場合に威力を発揮します。典型的ユースケースは：
MPP 分析エンジンはトランザクション（OLTP）システムの代替にはなりません。多数の行を読み要約を計算することに最適化されており、小さな更新を大量に扱う用途には向きません。
よくあるトレードオフ：
ポイントはフォーカスです：Vertica のようなシステムはストレージ、圧縮、並列実行を分析向けにチューニングして速さを稼ぎ、その代わりにトランザクション系が避ける制約を受け入れます。
データベースが「保存して問い合わせできる」だけでは分析では遅く感じられることがあります。差を生むのは書いた SQL ではなく、エンジンがそれを どう実行するか：ページの読み方、CPU 内でのデータ移動、メモリの使い方、無駄な作業の最小化です。
Stonebraker の分析重視プロジェクトは、クエリ性能はストレージ問題であると同時に実行問題であるという考えを押し進めました。この思想により、単一行アクセスの最適化から、数百万〜数十億行に渡る大規模スキャン・結合・集計の最適化へと関心が移りました。
古いエンジンの多くは「タプル＝行単位」で処理し、関数呼び出しやオーバーヘッドが多くなります。ベクトル化実行はこれを反転し、値のバッチ（ベクトル）をタイトなループで処理します。
平たく言えば、買い物を一つずつ持つのではなくカートで運ぶようなものです。バッチ処理はオーバーヘッドを減らし、現代の CPU が得意とする予測可能なループや分岐の削減、キャッシュ活用を可能にします。
高速な分析エンジンは CPU とキャッシュ効率にこだわります。実行面の工夫はしばしば次を重視します：
これらは重要です。分析クエリはしばしばメモリ帯域とキャッシュミスで制約され、ディスク速度がボトルネックではないことが多いからです。
クラウドウェアハウス、MPP システム、組み込みの高速分析ツールなどの現代的なプラットフォームは、ベクトル化実行、圧縮に配慮した演算子、キャッシュに優しいパイプラインを標準で使うことが多いです。
ベンダーが「オートスケーリング」や「ストレージとコンピュートの分離」を売りにしていても、日々感じる速度はこれらの実行上の選択に大きく依存します。プラットフォームを評価する際は、何を保存するかだけでなく、結合や集計を内部でどう実行するかを確認し、その実行モデルが分析向けかトランザクション向けかを見極めてください。
ストリーミングデータは連続して到着するイベントの列です——クレジットカードのスワイプ、センサーの読み取り、商品ページのクリック、荷物のスキャン、ログ行など。各イベントはリアルタイムで発生し続けます。
従来のデータベースやバッチパイプラインは待てる場合には有効です：昨日のデータをロードし、レポートを実行し、ダッシュボードを公開する。しかしリアルタイムの必要性は次の周期的ジョブを待ちません。
バッチだけだと：
ストリーミングシステムは、計算をイベント到着に応じて継続的に行うことを前提に設計されています。
継続クエリ は「終わらない」 SQL クエリのようなものです。結果を一度返して終わるのではなく、イベントが入るたびに結果を更新します。
ストリームは無限に続くため、ストリーミングシステムは計算を扱いやすくするために ウィンドウ を使います。ウィンドウは「直近5分」「各分」「直近1000イベント」など時間やイベント数で切った区切りで、ローリングカウントや平均、トップN を全再処理せずに計算可能にします。
リアルタイムが効果を発揮するのはタイミングが重要な場面です：
Stonebraker は何十年にもわたり、データベースはすべてをこなす汎用機であってはならないと主張してきました。理由は単純です：異なるワークロードは異なる設計上の選択を報いるからです。ある仕事（小さなトランザクション更新）に最適化すれば別の仕事（数十億行のスキャン）は遅くなりがちです。
現代のスタックは多くの場合一つ以上のデータシステムを使います。理由はビジネスが複数種類の答えを求めるからです：
要するに「ワンサイズは合わない」——仕事の形に合ったエンジンを選びます。
選ぶ（または別のシステムを正当化する）際の簡易フィルタ：
複数エンジンは健全になり得ますが、各エンジンが明確なワークロードを持つ場合に限ります。新しいツールはコスト、レイテンシ、リスクの低減という明確な目的で導入すべきで、単なる新奇性で増やしてはいけません。
運用上は、所有とオンコールを明確にし、目的がはっきりしないコンポーネントは廃止する方が良いです。
Stonebraker の研究スレッド——リレーショナル基礎、拡張性、カラムストア、MPP 実行、ワークロードに合ったツール——は現代データプラットフォームの標準的な形に見られます。
ウェアハウス は SQL 最適化、カラム型ストレージ、並列実行に関する何十年もの研究の結実です。巨大なテーブル上で高速なダッシュボードを見るとき、多くはカラム志向フォーマット＋ベクトル化処理＋MPP スタイルのスケーリングが働いています。
レイクハウス はウェアハウスの考え（スキーマ、統計、キャッシュ、コストベース最適化）をオープンなファイル形式とオブジェクトストレージ上に載せたものです。「ストレージは安く、コンピュートは弾力的」という変化は新しいですが、その下でのクエリとトランザクションの考え方は新しいものではありません。
MPP 分析システム（共有なしクラスタ）は、データを分割し、データに計算を近づけ、結合や集計中のデータ移動を慎重に管理することで SQL をスケールさせられるという研究の直系子孫です。
SQL はウェアハウス、MPP エンジン、さらには「レイク」クエリ層に至るまで共通のインタフェースになっています。チームは SQL を次のように使います：
実行がバッチ、対話、ストリーミングで起きる場合でも、SQL はユーザー向け言語として残ることが多いです。
柔軟な保存があっても構造の必要性は無くなりません。明確なスキーマ、意味のドキュメント化、管理された進化は下流の破綻を減らします。
良いガバナンスは官僚的なものではなく、データを信頼できるようにすることです：定義の一貫性、所有権、品質チェック、アクセス制御。
プラットフォームを評価するときは次を問いかけてください：
ベンダーがこれらを平易に説明できないなら、その「革新」はパッケージングが中心かもしれません。
Stonebraker の一貫した教えはシンプルです：データベースは特定の仕事向けに設計されると最も良く働く——そしてその仕事が変わるときに進化できるように作ること。
機能比較の前に、実際に何をしたいのかを書き出してください：
役立つルール：ワークロードを数文で説明できないなら、バズワードで選ぶ羽目になります。
要件の変化頻度を過小評価しないでください：新しいデータ型、新しい指標、新しいコンプライアンス規則、新しい消費者。
変更をルーチンにするプラットフォームとデータモデルを好みます：
速い回答は正しい回答である場合にのみ価値があります。選択肢を評価するとき、次を確認してください：
デモだけで判断せず実データで小さな「プルーフ」を回してください：
多くのデータベース指南は「適切なエンジンを選ぶ」で終わりますが、チームはその周りに管理パネル、メトリクスダッシュボード、取り込みサービス、バックオフィスワークフローなどを実装してリリースしなければなりません。
スキーマ設計を素早く反復したい、内部の小さな "データプロダクト" を作りたい、あるいはワークロードの実際の振る舞いを長期インフラに投資する前に検証したい場合、チャット駆動のワークフローで React のフロントエンド、Go＋PostgreSQL のバックエンド、Flutter のモバイルクライアントまで立ち上げられるようなバイブ感のあるプラットフォーム（例：Koder.ai）がプロトタイピングに役立つことがあります。
もっと深く学びたいなら、カラム型ストレージ、MVCC、MPP 実行、ストリーム処理 を調べてください。さらに多くの解説は /blog にあります。
彼は研究システムのアイデアが実際のプロダクト設計に取り込まれる稀な例です。Ingres（SQL＋クエリ最適化）、Postgres（拡張性＋MVCC思想）、Vertica（カラム型＋MPP分析）で示された考え方は、今日のデータウェアハウス、OLTPデータベース、ストリーミング基盤の設計や販売戦略に直接影響しています。
SQL は「何を欲しいか」を書けばよく、データベースが「どうやって取得するか」を決めるという分離を実現したため広まりました。結果として：
コストベースのオプティマイザはテーブル統計を使って複数の実行プランを比較し、I/O・CPU・メモリなどの「期待コスト」が最小となるプランを選びます。実務上は：
MVCC（マルチバージョン・コンカレンシー制御）は短期間に行の複数バージョンを保持し、読み手が一貫したスナップショットを読めるようにします。日常的には：
拡張性は、データベースに対して型・関数・インデックスなどの新機能を安全に追加できることを指します。今日の影響としては：
運用上のルール：拡張は依存関係と同様に管理し、バージョン管理・アップグレード試験・インストール権限を制限するべきです。
行志向ストアはレコード単位での読み書きが多い OLTP に強く、カラム志向ストアは多くの行をスキャンして一部の列だけ参照する分析処理に向きます。簡単なヒューリスティック：
MPP（Massively Parallel Processing）はデータをノード間で分割し、多数のマシンが単一のSQLクエリを並列実行する仕組みです。大規模なファクトテーブルや重い結合・集計、大量の同時BIクエリに向きます。複雑さのトレードオフとしてはデータ分散の設計、ジョイン時のシャッフルコスト、単行更新への扱いに注意が必要です。
ベクトル化実行は行単位ではなくバッチ（ベクトル）単位でデータを処理し、オーバーヘッドを減らして CPU キャッシュを有効利用します。結果として：
バッチ処理は周期的なジョブで遅延が許容される場合に有効ですが、ストリーミングはイベントを連続的に受け取り増分計算を行います。ストリーミングが特に有効なのは：
ストリーミングでは計算範囲を有限にするためにウィンドウ（例：過去5分、毎分、直近1000イベントなど）を使います。
各ツールに明確なワークロードの境界と計測可能な利点（コスト削減、レイテンシ短縮、信頼性向上）がある場合に複数システムは合理的です。スプロールを避けるには：
選定の検証としては代表的なクエリと同時実行性での小さな実証を行うことを推奨します。