CSVとParquetの違いは？データ保存の幅を決める3つのポイント

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はじめに：CSVとParquetって何？

CSVはカンマ区切りのテキストファイルで、誰でもすぐに開いて読めるのが大きな魅力です。任意の文字をそのまま保存できるので、データの中身を人が確認したり、他のソフトに渡したりするのに便利です。しかし、データの形を厳密に管理できない点や、欠損値の扱いが曖昧になりやすい点はデメリットとして残ります。Parquetは列指向のバイナリ形式で、データを列ごとに整理して保存します。これにより必要な列だけを読み出せる柔軟性が得られ、圧縮もしやすくファイルサイズを抑えられます。実務ではこの性質が分析の速度と安定性を大きく高めることが多いのです。

データの形と取り扱いの違いをざっくり言うと、CSVは人間中心の読みやすさを重視する伝統的なフォーマットで、Parquetは機械処理の効率を最大化するための前提を持つフォーマットです。CSVは取り回しの素早さと互換性の高さが魅力、Parquetは列指向設計と高い圧縮率、スキーマの厳密な管理が魅力です。どちらを使うかはデータをどう活用するかで決まります。

データの形と取り扱いの違い

CSVは文字列としてデータが並ぶテキストで、改行やカンマを含む場合の前処理が必要になることがあります。型は明示されず、読み取るソフトウェア次第で解釈が変わることがあり、欠損値の扱いも実装次第です。一方Parquetは列ごとにデータ型のスキーマを持ち、各列のデータを独立して圧縮・格納します。これにより、同じファイルを読み込み時に必要な列だけを素早く取得でき、ディスクI/Oを大幅に削減します。

実務での影響

分析の現場では、データウェアハウジングや機械学習の前処理でParquetが活躍します。大量のデータを長期間保存しても、検索や集計の速度が速いのが大きな利点です。CSVはデータのやり取りやログの保管、手作業の検査など人間が直感的に扱う場面で強みを発揮します。実務ではこの二つを組み合わせる戦略がよく用いられ、最初はCSVでデータを受け取り、分析段階でParquetへ変換して保存します。ここで重要なのは運用設計とデータ品質管理です。

使い分けのコツ：現場でどう選ぶか

大規模なデータや高速な分析を求められる現場ほどParquetのメリットが大きくなります。しかし導入のハードルは必ずしも低くありません。ファイル形式の選択は、読み取り側のツール、クエリの頻度、データの更新頻度、そして保存容量の制約に直結します。CSVを使う場面としてはデータの共有や初期取り込み、簡易な検証などが挙げられます。Parquetはオンライン分析やバッチ処理、長期保存の核心フォーマットとして適しています。

実務での判断材料として、まずは「読み取り対象の列が限られているか」「分析で必要なデータ型は何か」「データ量はどれくらいか」を整理します。これらの問いに答えると、CSVとParquetの組み合わせが自然と見えてきます。ETLの段階でCSVを受け取り、クレンジング後にParquetへ変換する流れはよくあるパターンです。データのスキーマは最初に決め、欠損値の扱いとデータ型の整合性を保つルールを作ると、後のトラブルを防げます。

大きなファイル・列指向

Parquetは列指向の強みを最大限活かす設計になっており、同じテーブルの中でも分析で必要な列だけを読み出せます。これが大規模データの分析速度を飛躍的に高める理由です。例えば数百万行、数十列のデータを扱うとき、CSVでは全列を読み出す必要がありI/Oがネックになりますが、Parquetなら対象列だけを読み出すため時間と計算資源を節約できます。さらに列ごとに圧縮を使い分けられる点も、ディスク容量を抑える大きな利点です。

ケース別のおすすめ

ケースごとの目安として、次のような判断をすると分かりやすいです。
・短期間のデータ共有や人が手作業で確認する場面はCSVが適します。
・分析の主体が列指向の集計や機械学習ならParquetが最適です。
・保存容量が厳しい場合はParquetの高い圧縮を活かすと良いです。
・ETLの初期段階で大量データを受け取り、後でクレンジングと変換を行うならCSV→Parquetの二段階が効果的です。

ピックアップ解説

友達とカフェで、Parquetの話をしているときの雑談風の小ネタです。友人が「なんで Parquet は速いの？」と聞くので、私はこう返しました。
「列ごとにデータを並べて保存しているから、分析で使う列だけを読み出せるんだ。全体を読む必要がないから、I/O が減って速くなるの。しかも同じデータ量でも列ごとに圧縮をかけられることが多くて、ファイルサイズも小さくなる。CSVは人が読んで理解するのに向く一方、Parquetは機械が読んで分析するのに向く――つまり使い分けが大事だってことさ。

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