DuckDBとSQLiteの違いを徹底解説！初心者でも分かる選び方ガイド

---

はじめに：DuckDBとSQLiteの基本をやさしく解説

DuckDBとSQLiteは、どちらもデータを扱うための「小さなデータベース」です。けれども得意なことや使い方が違います。DuckDBは大きなデータを分析するのに向いていて、複雑な集計や結合を速く処理できるよう設計されています。一方、SQLiteはくっきりとした日常のデータ管理に強く、アプリに組み込むことが多く、軽量で動作も安定しています。この記事では、学校の課題レベルから実務の現場まで使い分けのコツを、難しい専門用語を避けて分かりやすく説明します。

まず大事なのは「データの量はどのくらいか」「分析的な処理が多いか」「アプリの実行環境はどんなものか」です。DuckDBは列指向のストレージとインメモリ処理を活かして、大規模データの分析を得意とします。SQLiteは1行ずつの挿入・検索・更新を素早くこなす設計で、軽量さと移植性を強みとします。たとえば、学校の名簿を管理するだけならSQLiteで十分ですが、センサーデータを大量に収集して統計を出すような課題ではDuckDBが力を発揮します。

この2つを同じ土俵で比較してしまうと混乱します。実際には「どんな処理をどれくらいのデータ量で、どの環境で行うか」という観点で判断すると、選択が自然と見えてきます。SQLiteはアプリケーションに組み込んで手軽に動かす使い方に適しており、DuckDBは分析系の需要が高い場合に真価を発揮します。この記事では、具体的な違いのポイントを、初心者にも分かるように丁寧に整理します。

最後に覚えておきたいのは、データベースを選ぶときには「万能な答えはない」という点です。どちらを使うべきかは、データの性質と処理の目的次第です。読み進めるうちに、あなたの作るアプリや課題に最適な選択肢が自然と浮かんでくるはずです。本文の後半では、実務での使い分けの目安と、実際のクエリの例を交えて、さらに深く掘り下げます。

実務での使い分けと具体的な比較表

ここからは、現場で実際に役立つポイントを、“データ量・用途・環境”の三つの観点から整理します。まずは大まかな軸を確認しましょう。

用途の違い：DuckDBは分析・統計・複雑な集計を高速化することを目的としています。SQLiteは日々のデータの保存・読み出し・更新を速く安定させることを目的としています。

データ量の違い：小規模～中規模のトランザクション中心ならSQLite、巨大なデータセットやデータウェアハウス的な処理にはDuckDBが向きます。

実行環境の違い：SQLiteはアプリ内で完結する埋め込み型が主流です。DuckDBは同様に埋め込み可能ですが、分析処理の最適化が施されているので、複雑なクエリが多い環境で力を発揮します。

以下の比較表を見れば、さらに直感的に違いがつかめます。

表は「項目」「DuckDB」「SQLite」の順に並べ、代表的なポイントを並べています。
この表だけでも、日常のアプリ開発と分析作業でどちらを選ぶべきかの判断材料になります。

able> 項目 DuckDB SQLite データ処理の性格 分析向け、列指向の処理が得意。大規模クエリや複雑な結合も比較的速い トランザクション中心、日常的な検索・更新を速くこなす インストールと実行環境 組み込みにもサーバー運用にも対応。分析処理を前提とした設計 軽量で組み込み型が主流。幅広いプラットフォームで動作 パフォーマンスの得意領域 大規模データの読み込み・集計・結合を高速化しやすい 小〜中規模のデータでの読み書きが速い。オーバヘッドが小さい 使い分けの目安 データ分析・統計処理、データウェアハウス的用途に適している アプリに埋め込みたい場合・日常的なデータ管理に適している ble>

このように、表面上の機能だけでなく「データの性質・処理の目的・環境の制約」を総合的に見て選ぶことが大切です。

なお、実務では両方を併用するケースもあります。たとえば、SQLiteで日常のユーザー操作を管理しつつ、DuckDBでバックエンドの分析処理を走らせるといった構成です。

ここまでを踏まえて、次のセクションでは実際の導入時に気をつけたいポイントを整理します。

ピックアップ解説

昨日、友だちとDuckDBについて雑談していて、なんであんなに小さなデータベースが大きなデータを早く分析できるのか、妙に気になりました。DuckDBは分析向けの設計を前提にしているため、列指向のストレージやベンチマーク志向の最適化を組み込んでいます。SQLiteが1行ずつの挿入と検索を得意とするのに対して、DuckDBは列ごとにデータをまとめて計算するので、集計や統計処理が速くなることが多いです。だから、研究データの整理や学校のデータ分析課題ではDuckDBを使うと処理時間がぐんと短くなりやすい、という経験を友だちと共有しました。結局は処理の性質と用途次第で、最適な選択が決まるという話です。

---