pinterest/querybook

これは何？

主な機能

• 01リッチテキスト、クエリ、チャートを組み合わせたDataDocsで分析を作成できます。
• 02テーブルメタデータに基づく、クエリエディタでの補完やホバーツールチップ。
• 03過去のクエリ実行履歴から生成される、テーブルのドキュメント、リネージ、サンプルクエリ。
• 04DataDocsのスケジュール実行やチャート化によるダッシュボード作成。
• 05クエリのリアルタイム共同編集。
• 06実行結果をGoogle SheetsまたはPythonにエクスポート。

ユースケース

• 組織内でデータチームの分析や定期レポートを共有する。
• メタデータ、リネージ、過去のクエリ利用状況を手がかりに、大規模なデータウェアハウステーブルを調査する。
• SQLクエリを使って、手軽なスケジュール実行型ダッシュボードを構築する。
• 単一のインターフェースからPresto、Hive、Snowflake、BigQueryにクエリを実行する。

クイックスタート

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   Querybookを試す前に必要なDockerをインストールします

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   リポジトリを取得し、そのディレクトリでmakeを実行します

   make
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   ビルドが完了したら、http://localhost:10001 にアクセスします

使う前に知っておきたいこと

• !ローカルで実行するにはDockerと複数ステップのビルドが必要です。
• !自分のデータで活用するには、クエリエンジンとメタストアの設定が必要です。

トピック

よくある質問

querybook とは？

Querybookは、ノートブック形式のクエリエディタとテーブルメタデータを組み合わせ、分析の発見や共有を支援するビッグデータ向けIDEです。 Querybookは、SQLクエリや分析、テーブルの作成・整理・共有に使えるWebベースのBig Data IDEです。分析はDataDocsとして作成でき、ノートブックのようなレイアウトにリッチテキスト、クエリ、チャートを組み合わせられます。

querybook は無料で使えますか？ライセンスは？

querybook 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。

querybook は今もメンテナンスされていますか？

半年以内に更新あり。querybook の最終コミットは 2026年9月16日 です。

querybook は何に使えますか？

組織内でデータチームの分析や定期レポートを共有する。 メタデータ、リネージ、過去のクエリ利用状況を手がかりに、大規模なデータウェアハウステーブルを調査する。 SQLクエリを使って、手軽なスケジュール実行型ダッシュボードを構築する。 単一のインターフェースからPresto、Hive、Snowflake、BigQueryにクエリを実行する。

querybook のインストール方法は？

Querybookを試す前に必要なDockerをインストールします リポジトリを取得し、そのディレクトリでmakeを実行します: make ビルドが完了したら、http://localhost:10001 にアクセスします

querybook 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/pinterest/querybook