2025年のDatabricks レイクハウスにおけるSQL

従来のデータウェアハウスは処理が遅く、高価で、独自のシステムにロックインされています。常にチューニングが必要なため、スピードと拡張性を求めるアナリティクスチームの障害となり、財務、オペレーション、製品開発チーム全体の意思決定を遅らせます。Databricks SQL (DBSQL) は、これらの制限を取り除きます。平均で 5 倍高速であり、サーバーレスで実行され、オープンスタンダードに準拠しています。このデフォルトのパフォーマンス インテリジェンスは、プレミアムティア限定ではありません。 

Fortune 500企業の60%以上が、Databricksデータ インテリジェンス プラットフォームでDBSQLをアナリティクスとBIに活用しています。

2025 年、DBSQL はパフォーマンス、AI、コスト管理、オープン SQL 機能を向上させる機能を提供し続けました。このまとめでは、今年データチームに最も大きな影響を与えたアップデートを紹介します。

自律的に最適化されるパフォーマンス

チューニング不要の高速クエリー処理

2022 年以降、DBSQL Serverless は平均 5 倍のパフォーマンス向上を実現しました。かつて 10 秒かかっていたダッシュボードは、インデックス管理や手動チューニングを必要とせずに、現在約 2 秒で読み込まれます。

2025 年、パフォーマンスがさらに向上しました。

• 既存の5倍の高速化の上に、さらに最大25％の追加高速化が実現されました
• これらの最適化はすべて自動で適用され、構成変更は不要です
• インデックスやクエリパラメータの管理も必要ありません

Databricksはデータ インテリジェンス プラットフォームを基盤としているため、そのインテリジェンス機能はプレミアムプランや高額なサービスに限定されず、すべての顧客がデフォルトで利用できます。

クエリープロファイルによるパフォーマンス可視化の強化

チームがパフォーマンス パターンを理解しやすくなるように、更新されたクエリー プロファイル ビューに次の機能が追加されました:

• 読み取りと書き込みメトリクスを俯瞰できるビジュアルサマリー
• 高コストな演算箇所を特定するための「Top operators」パネル
• 実行グラフのよりわかりやすくたどれるナビゲーション
• 特定メトリクスにフォーカスするためのフィルタリング機能

これにより、チームは推測に頼ることなく、低速なダッシュボードや複雑なモデルをより迅速に診断できます。

SQL ワークフローへの AI のネイティブな統合

AIは今や日常的なアナリティクスの一部です。2025年、DBSQLはネイティブAI関数を導入し、アナリストがSQLで大規模言語モデルを直接使用できるようになりました。新機能の一部をご紹介します。

• ai_query: 要約、分類、抽出、センチメント分析向け
• ai_parse_document（現在ベータ版）は、PDF やその他の非構造化ドキュメントをテーブルに変換します

これらの関数は、Meta Llama や OpenAI GPT OSS など、Databricks がホストするモデル、またはお客様が提供するカスタムモデルで実行されます。大規模処理向けに最適化されており、他のアプローチよりも最大 3 倍高速です。

チームは、レポーティングクエリー内で直接、サポートチケットの要約、契約書からの項目抽出、顧客からのフィードバック分析などを行えるようになりました。アナリストは SQL 環境内で作業を続けられます。ワークフローがより迅速に進みます。ツールの切り替えや Python でのコーディングはもう不要です。

予測最適化によるパフォーマンスの自動管理

データの増加やワークロードの変化に伴い、パフォーマンスは時間とともに低下することがよくあります。予測的最適化（Predictive Optimization）は、この問題に直接対処します。

2025年に、自動統計管理（Automatic Statistics Management）の一般提供が開始されました。これにより、ANALYZE コマンドの実行や、最適化ジョブを手動で管理したりする必要がなくなります。

現在、予測的最適化は次の処理を自動的に実行します。: 

• データロード後に最適化統計を収集
• データ スキッピング 統計の対象列を選択し、スキャン効率を向上
• 利用パターンや統計の鮮度に基づき、実行計画を継続的に最適化

これにより運用オーバーヘッドが削減され、多くのウェアハウスが直面しがちなパフォーマンスの段階的な低下を防ぐことができます。

マイグレーションをシンプルにするオープンな SQL 機能

多くの顧客にとって、ストアドプロシージャ、トランザクション、および独自のSQL構文は、レガシーウェアハウスからの移行において最も困難な部分です。しかし、多くの企業はTCOとイノベーションを理由に、Oracle、Teradata、SQL Serverなどのレガシーシステムからの移行を望んでいます。DBSQLは、移行の労力を削減し、ポータビリティを向上させるために、オープンでANSI準拠のSQL機能への投資を継続しました。

新機能は次のとおりです。

• ストアド プロシージャ (パブリック プレビュー)：Unity Catalog のガバナンス下で管理される SQL ストアドプロシージャ
• SQL Scripting (GA)：ループや条件分岐を含む手続き型ロジックを SQL で記述するためのスクリプト機能
• 階層型クエリー用のRecursive CTEs（GA）：階層構造データ向けの再帰的共通テーブル式
• 言語を意識した並べ替えと比較のための照合順序 (パブリックプレビュー)：ロケールに応じたソート順や比較方法を制御する照合設定
• 一時テーブル (1 月に全顧客向けパブリックプレビュー)：中間テーブルの管理や残存データの追跡にかかる負担を解消

これらの機能はオープンなSQL標準に準拠しており、Apache Sparkで利用できます。移行が容易になり、独自の構成への依存が軽減されます。

DBSQL には、geometry 型および geography 型に対応した Spatial SQL も追加されました。ST_Distance や ST_Contains など 80 を超える関数により、SQL 内で直接、大規模な地理空間分析がサポートされます。

大規模なワークロードのコスト管理

SQLの導入が広がる中、チームはウェアハウス、ダッシュボード、ツール全体で増加するコストの説明に苦慮しています。DBSQLでは、ウェアハウス、ダッシュボード、ユーザーの各レベルでコストを監視・管理できる新しいツールが導入されました。

主なアップデート:

• アカウント使用状況ダッシュボードでコストの増加を特定
• タグと予算：チームごとの支出を追跡
• システムテーブル：詳細なクエリー レベル分析
• Granular Cost Monitoring Dashboardとマテリアライズドビュー (プライベート プレビュー): アラートとコストドライバーの追跡に対応

これらの機能により、どのクエリー、ダッシュボード、またはツールが消費を押し上げているかを簡単に把握できます。

ウェアハウスのモニタリングとアクセス制御

より多くのチームが DBSQL を使用するようになるにつれて、管理者はユーザーに過剰な権限を付与することなく、同時実行数とウェアハウスの健全性を監視する必要があります。DBSQLにも、ガバナンスとオブザーバビリティの新機能が追加されました:

• 完了したクエリー数 (GA) は、特定の時間枠内に完了したクエリーの数を表示し、同時実行パターンの特定に役立ちます
• CAN VIEW 権限：管理者は実行権限を付与することなく、モニタリングへの読み取り専用アクセスを許可できます

これらのアップデートにより、安全で信頼性の高いアナリティクスを大規模に実行することが容易になります。

まとめ

DBSQL は 2025 年も継続的な改善を続けました。サーバーレスパフォーマンスの高速化、組み込み AI、移行を容易にするオープンな SQL 標準、コストとワークロードの挙動に関する可視性の向上を実現しています。DBSQL は Databricks レイクハウス アーキテクチャ上で実行されるため、アナリティクス、データエンジニアリング、AI のすべてが、ガバナンスの効いた単一の基盤上で動作します。パフォーマンスは自動的に向上し、チームはシステムのチューニングや引き継ぎの管理にかける時間を短縮できます。

DBSQL は、AI ドリブンなアナリティクスの要件に対応するよう設計された、オープンでインテリジェントかつコスト効率に優れたウェアハウスであり、2025 年のアップデートによってその価値がさらに高まりました。

次のステップ

Databricks SQLは、顧客がレガシーシステムで直面する複雑さを解消する、AIネイティブで運用可能なウェアハウスとして、市場をリードし続けています。今後の機能:

• マルチステートメントのトランザクション：チームは複数のテーブルにまたがってアトミックな更新を行えるようになり、多くの顧客が独自に構築した脆弱なカスタム ロールバック ロジックが不要になります。複数ステートメントのトランザクションは、Databricks への移行にも役立ちます。
• アラート V2: 複雑なアラートシステムを、数千のスケジュールされたチェックとエンタープライズグレードの運用パターン用に設計された、よりシンプルでスケーラブルなモデルに置き換えることで、日々の業務における信頼性を拡張します。
• AI 機能の強化: アナリストがワークフローから離れることなく LLM を適用してドキュメントを処理できるようにし、ウェアハウス のロジックとインテリジェンスとの間のギャップを埋めます。

これらの機能が一体となり、DBSQLは中核となるトランザクションロジック、モニタリング、AI支援型アナリティクスを1か所で処理する、統合されたインテリジェントなウェアハウスへと進化します。

イノベーションの詳細

Databricks SQLの豊富な新機能をぜひご活用ください。過去3か月間の新機能については、こちらの新着情報に関する投稿でいつでもご確認いただけます。以下は、過去3か月間にブログで紹介したリリースの全一覧です。

• December 2025: Databricks Lakehouse Data Modeling Myths and Best Practices
• September 2025: Introducing Spatial SQL Databricks: 80+ Functions for High-Performance Geospatial Analytics
• August 2025: Introducing SQL Stored Procedures on Databricks
• August 2025: Introducing the new SQL Editor (GA additions)
• July 2025: What’s new in AI/BI, July 2025 Roundup
• July 2025: Introducing Recursive Common Table Expressions to Databricks
• June 2025: Introducing Lakebride: Free, Open Data Migration to Databricks SQL
• June 2025: Databricks SQL Accelerates Customer Workloads by 5x in Just Three Years
• May 2025: Navigating Your Oracle to Databricks Migration: Tips for a Seamless Transition
• May 2025: Navigating Your SQL Server to Databricks Migration: Tips for a Seamless Transition
• May 2025: Navigating Your Teradata to Databricks Migration: Tips for a Seamless Transition
• May 2025: Navigating Your Netezza to Databricks Migration: Tips for a Seamless Transition
• May 2025: How Databricks Simplifies Data Warehouse Migrations with Proven Strategies and Tools
• May 2025: From Warehouse to Lakehouse: Migration Approaches to Databricks
• May 2025: Introducing SQL Scripting Support in Databricks, Part 1
• May 2025: Introducing SQL Scripting in Databricks, Part 2
• May 2025: Top 10 Tricks for DBAs Migrating to Databricks
• May 2025: Announcing Updates to Databricks Query Profiles
• May 2025: Implementing ETL for SCD Tables
• May 2025: Implementing ETL Patterns Supporting Dimensional Tables
• March 2025: Announcing Automatic Publishing to Power BI
• March 2025: Implementing a Dimensional Data Model in Databricks SQL, Part 1
• April 2025: What's new in AI/BI Dashboards - April 2025 Roundup
• February 2025: What’s new in Databricks SQL

まずはここから

データウェアハウスの変革を始めませんか？最高のデータウェアハウス、それはレイクハウスです。Databricks SQLの詳細については、製品ツアーをご覧ください。databricks.com/sqlにアクセスしてDatabricks SQLの機能をご確認いただき、世界中の組織がデータプラットフォームをいかに革新しているかをご覧ください。