リアルタイムへのシフト: RisingWave、BigQuery、Snowflake、Databricksのリアルタイム分析機能を比較

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データの世界は急速に進化しており、バッチ処理からリアルタイム分析への移行がこの変革の最前線にあります。この需要は、新しい技術の開発や既存プラットフォームの進化を促しています。[RisingWave](https://risingwave.com/) は SQL ベースのストリーム処理プラットフォームの一つであり、イベント駆動型のワークロードに対応する新興プレイヤーです。しかし、その**リアルタイム分析機能**は、業界リーダーである [Google BigQuery](https://cloud.google.com/bigquery)、[Snowflake](https://www.snowflake.com/en/)、[Databricks](https://www.databricks.com/) が提供する同様の機能とどのように比較できるでしょうか？

本記事では、[RisingWave のマテリアライズドビュー](https://risingwave.com/understanding-materialized-views/) を BigQuery の [Continuous Queries](https://cloud.google.com/bigquery/docs/continuous-queries-introduction)（リフレッシュ可能なマテリアライズドビュー）、Snowflake の [Dynamic Tables](https://docs.snowflake.com/en/user-guide/dynamic-tables-intro)、Databricks の [Delta Live Tables](https://www.databricks.com/product/delta-live-tables) と比較し、これらのプラットフォームがリアルタイムデータ処理および分析のニーズにどのように対応しているかを検証します。なお、これらのプラットフォームは、専用のストリーム処理ソリューションではなく、統合データプラットフォームとしての位置付けを強調しています。

*免責事項：本分析は 2025 年 2 月 14 日時点で公開されている情報に基づいており、購入のアドバイスを目的としたものではありません。*

## なぜリアルタイムデータ処理が重要なのか

比較に入る前に、バッチ処理とストリーム処理の基本的な違いを簡単に振り返りましょう。

- **バッチ処理：** データを一定の間隔でまとめて処理する（例：夜間 ETL ジョブ）。過去のデータセットの分析には適しているが、大幅な遅延が発生する。
- **ストリーム処理：** データが到着すると同時に処理し、リアルタイムのインサイトと即時アクションを可能にする。詐欺検知、リアルタイムダッシュボード、高頻度取引などのアプリケーションに最適。

### **リアルタイム分析のユースケース**

リアルタイムインサイトへの需要は、業界を問わず急増しています。以下は、リアルタイムデータ処理が特に有効なシナリオの一例です。

- **詐欺検知：** 不審な取引を即座に検出し、金融損失を防止。
- **リアルタイムダッシュボード：** 主要ビジネスメトリクスやユーザー行動をリアルタイムで監視。
- **パーソナライズド推薦：** ユーザーのリアルタイム行動に基づいて、カスタマイズされたコンテンツやオファーを提供。
- **IoT デバイスの監視：** センサーデータをリアルタイムで分析し、予測メンテナンスや即時アラートを実現。

## 各プラットフォームのリアルタイム機能比較

ここでは、RisingWave、BigQuery、Snowflake、Databricks の **リアルタイム処理および分析機能** に焦点を当てて評価を行います。

| 機能 | RisingWave マテリアライズドビュー | BigQuery マテリアライズドビュー（リフレッシュ有効） | Snowflake Dynamic Tables | Databricks Delta Live Tables |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| **データソース** | イベントストリーム（Kafka など）、データベース（PostgreSQL、MySQL）、CDC ストリーム、バッチソース | BigQuery テーブルのみ | Snowflake テーブル、マテリアライズドビュー、Snowflake 管理 Iceberg テーブル | Auto Loader（S3、クラウドストレージ）、ストリーミングテーブル、Kafka、CDC データベース |
| **データシンク** | オンラインアプリケーション、リアルタイムダッシュボード、分析システム（Snowflake、Redshift） | Pub/Sub または BigQuery テーブル | Dynamic Tables、Snowflake 管理 Iceberg テーブル | Delta Tables |
| **SQL 機能** | ANSI SQL 完全対応（結合、集約、ウィンドウ関数） | ステートレス演算（フィルタ、プロジェクション）のみ、UDF、GNAI 関数 | 広範な SQL 対応（ただし、結合やユニオンの運用負荷が高い） | Spark SQL（ほぼ ANSI SQL 準拠） |
| **最新性** | ミリ秒〜秒（リアルタイム） | 分単位（定期またはオンデマンドリフレッシュ） | 秒〜分（設定可能なリフレッシュ間隔） | サブ分（設定可能なミニバッチサイズ） |
| **フォールトトレランス** | 秒単位の回復（S3 をステートストレージとして使用） | インスタンス障害の回復対応（ステートレス処理） | 仮想ウェアハウスのフェイルオーバー、自動再起動 | Spark のフォールトトレランス機能 |
| **動的スケーリング** | あり | なし（リソース割り当ては手動） | あり（仮想ウェアハウスのスケーリング） | あり |


## 各機能の詳細分析

### **RisingWave マテリアライズドビュー**

- **アーキテクチャ：** RisingWave はストリーミング専用に設計され、分散ストリーミングエンジンを活用。
- **強み：** ミリ秒レベルの低遅延、ANSI SQL 完全対応（結合、集約、ウィンドウ関数）、Kafka や PostgreSQL とのシームレス統合。障害回復も高速。
- **考慮点：** 新興プラットフォームであるため、コミュニティやエコシステムは成長中。

### **BigQuery マテリアライズドビュー（リフレッシュ有効）**

- **仕組み：** BigQuery テーブルの変更に基づき増分更新。
- **強み：** BigQuery 環境での設定が簡単で、事前計算されたクエリの最適化に適する。
- **弱み：** ステートレス演算のみに制限され、リアルタイムユースケースには適さない。


### **Snowflake Dynamic Tables**

- **仕組み：** 定義された間隔で自動更新。
- **強み：** 優れたパフォーマンス、設定可能なリフレッシュ間隔、Snowflake エコシステムとの統合。
- **弱み：** 頻繁な更新はコスト増加につながる可能性。


### **Databricks Delta Live Tables**

- **仕組み：** Spark Structured Streaming に基づく宣言的データパイプライン。
- **強み：** 幅広いデータソース、リアルタイム性能、堅牢なパイプライン管理機能。
- **弱み：** ストリーミング分析用途としてはオーバースペックになる可能性。


## 結論

各プラットフォームは、それぞれ異なるニーズに応じたリアルタイム処理機能を提供しています。選択は、遅延要件、SQL 機能、データソース、エコシステム統合に基づいて決定する必要があります。ここでは、各プラットフォームのリアルタイムデータ処理機能を比較しました。以下は、選択時の主要なポイントです：

- RisingWave マテリアライズドビュー: 低遅延でフル SQL サポートを提供する専用のリアルタイム分析ソリューションを必要とする組織に最適です。
- BigQuery マテリアライズドビュー（リフレッシュ有効）: Google エコシステム内で事前計算された分析に適しており、リアルタイムユースケースには限界があります。
- Snowflake Dynamic Tables: バッチとストリームのハイブリッドユースケースにバランスの取れたソリューションを提供し、設定可能なリフレッシュ間隔を提供しますが、外部データとの統合には制限があります。
- Databricks Delta Live Tables: 複雑な ETL ワークフローやデータパイプライン管理に最適ですが、単純なリアルタイム分析にはオーバースペックの可能性があります。

最終的な選択は、遅延要件、SQL 機能、データソース、既存のエコシステムとの統合を考慮した上で行うべきです。これらの機能はすべて、リアルタイムニーズに対応していますが、それぞれのプラットフォームが提供するエコシステム全体の役割も同様に重要です。