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databendlabs

databendlabs/databend

S3互換ストレージ上でSQL分析、ベクトル検索、全文検索、Python UDFのサンドボックス実行を提供するRust製オープンソースデータウェアハウス。

代替できる製品:SnowflakeElasticsearch

スター
9,472
フォーク
900
未解決の Issue
446
最終コミット
7 時間前

これは何?

DatabendはRust製のエンタープライズ向けデータウェアハウスです。分析、ベクトル検索、全文検索を単一のエンジンで実行でき、自動スキーマ進化とトランザクションにも対応しています。データはS3、Azure Blob、GCSなどのクラウドオブジェクトストレージに保存されます。

このプロジェクトはAIエージェントのワークロードを想定しています。エージェントのロジックは、分離されたサンドボックスワーカーで実行されるPython UDFとして記述でき、SQLで関数の実行タイミングを制御できます。Gitのようなブランチ機能により、エージェントは本番データのスナップショット上で作業でき、元のテーブルを変更せずに済みます。

Databendはクラウドサービスで試せるほか、Pythonドライバーのローカルモードでローカル実行したり、Dockerイメージで起動したりできます。Docker環境では、SQLインターフェースがポート8000で公開されます。

主な機能

  • 01分析、ベクトル検索、全文検索を単一のエンジンで実行。
  • 02分離されたワーカーで実行されるPythonサンドボックスUDF。
  • 03Arrow Flightを介して、SQLでエージェントのロジックをオーケストレーション。
  • 04本番データのスナップショットを使った安全な実験を可能にする、Gitのようなデータブランチ機能。
  • 05自動スキーマ進化とトランザクション。
  • 06S3、Azure、GCS上のクラウドネイティブなストレージ。

ユースケース

  • サンドボックス化したPythonロジックを使い、企業データに対してAIエージェントを実行。
  • 大規模なSQL分析やBIワークロード。
  • ベクトル検索と全文検索を組み合わせたRAGパイプラインの構築。
  • 本番データのブランチ上で変更をテストしてから適用。

クイックスタート

  1. 1

    ローカルのPythonドライバーをインストールする

    pip install "databend-driver[local]>=0.34.0"
  2. 2

    ローカルデータベースに接続してクエリを実行する

    from databend_driver import connect conn = connect("databend+local:///./local-state") print(conn.query_row("SELECT 'Hello, Databend!'").values())
  3. 3

    またはDockerでデータウェアハウス全体を起動する

    docker run -p 8000:8000 datafuselabs/databend

使う前に知っておきたいこと

  • ローカルPythonモードにはPython 3.12または3.13と、databend-driver 0.34.0以降が必要です。
  • 一部のエンタープライズ機能はApache 2.0ではなくElastic 2.0ライセンスの対象です。

トピック

よくある質問

databend とは?
S3互換ストレージ上でSQL分析、ベクトル検索、全文検索、Python UDFのサンドボックス実行を提供するRust製オープンソースデータウェアハウス。 DatabendはRust製のエンタープライズ向けデータウェアハウスです。分析、ベクトル検索、全文検索を単一のエンジンで実行でき、自動スキーマ進化とトランザクションにも対応しています。データはS3、Azure Blob、GCSなどのクラウドオブジェクトストレージに保存されます。
databend は無料で使えますか?ライセンスは?
databend は Apache-2.0 ライセンスのオープンソースです。商用製品で使う前にライセンス条件を確認してください。
databend は今もメンテナンスされていますか?
活発にメンテナンス中。databend の最終コミットは 2026年10月20日 です。
databend は何に使えますか?
サンドボックス化したPythonロジックを使い、企業データに対してAIエージェントを実行。 大規模なSQL分析やBIワークロード。 ベクトル検索と全文検索を組み合わせたRAGパイプラインの構築。 本番データのブランチ上で変更をテストしてから適用。
databend のインストール方法は?
ローカルのPythonドライバーをインストールする: pip install "databend-driver[local]>=0.34.0" ローカルデータベースに接続してクエリを実行する: from databend_driver import connect conn = connect("databend+local:///./local-state") print(conn.query_row("SELECT 'Hello, Databend!'").values()) またはDockerでデータウェアハウス全体を起動する: docker run -p 8000:8000 datafuselabs/databend
databend はどこで入手できますか?
ソースコードとインストール手順は GitHub にあります:https://github.com/databendlabs/databend

概要はプロジェクトの README をもとに AI が生成しています。GitHub の数値は毎日更新されます。

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