Datalake と Lakehouse: ビジネス インテリジェンス分析における Apache Kylin と Trino の比較

今日のダイナミックなビジネス環境において、データ分析とビジネスインテリジェンスのための適切なツールは、大きな違いを生みます。膨大な量のデータが存在する中で、企業はより良い意思決定のために、それらを効率的に処理・分析する方法を必要としています。この分野で際立った強力なプラットフォームが、Apache KylinとTrino（別名Presto）です。どちらも分析において重要な機能を提供しますが、これらのテクノロジーを効果的に活用したいデータプロフェッショナルにとって、両者の違いを理解することは重要です。

この記事では、Apache Kylin とTrinoを比較し、クエリ機能と集計方法に重点を置いて、どちらが分析ニーズに最適かを判断します。

Users SQL Wrangling

Apache Kylinを理解する

Apache Kylinは、ビッグデータプラットフォーム上で高速なOLAP（オンライン分析処理）を実現するために設計されたオープンソースの分析エンジンです。SparkとHadoopを基盤とするKylinは、データキューブ型のデータモデルを作成し、高速なクエリ応答を実現します。Apacheによると、Kylinの事前集計機能により、従来の手法と比較してクエリ速度を最大100倍向上させることができます。

Kylinは、迅速かつ信頼性の高い洞察を必要とするビジネスインテリジェンスアプリケーションに最適です。特に、企業がしばしば苦労する大規模なデータセットを扱う際に役立ちます。Kylinは、TableauやPower BIなどのBIツールへの接続ドライバーを提供します。Kylinの市場における競合製品としては、Microsoft Analysis Servicesおよび同等のクラウドサービス、IBM Cognos、SAP Business Objects、Looker、Qlickなどが挙げられます。

Trino（Presto）を理解する

Trino（旧称Presto）は、アナリティクス専門家が様々なソースからリアルタイムでデータクエリを実行できるオープンソースのSQLクエリエンジンです。データアナリストが複数のデータレイクやリレーショナルデータベースにまたがる複雑なクエリを実行する必要があるシナリオに最適です。

Trinoを使用すると、ユーザーは単一のデータウェアハウスを用意することなく統合データ分析を実行できるため、現代の分析課題に非常に柔軟に対応できます。開発者によると、Trinoはペタバイト規模のデータに対してわずか数秒でクエリを実行できるため、リアルタイム分析の魅力的な代替手段となります。Trinoの競合製品としては、AWS Glue、Databricks、Google BigQuery、AWS Redshift Spectrum、Apache Drill、Clickhouseなどが挙げられます。

主な機能の比較

KylinとTrino、そしてそれらの様々な同業製品は、主要な機能において重複しています。いずれの製品も、アドホッククエリとバッチクエリを用いて、コアとなるOLAP（データキューブ）機能とマルチソース／マルチフォーマットデータの処理を目指しています。

多くの企業は、あらゆる形式の入力データに対してクエリを実行し、そのデータを多次元で「リアルタイム」に集計しようとしています。しかし、シンプルな導入でこれを実現するツールセットはなく、データをカタログ化するメタデータストアがなければ不可能です。

リアルタイムでデータを集計し、詳細データにドリルダウンするには、その目標に近づくために、追加のエンジニアリングと設定が必要です。これは、AI/MLモデルのトレーニング用データを生成する前に行うべき、異常値や品質のスクラブを行う前の段階です。

Apache Kylin と Trino が互いにどのように比較されるかを明確にするために、それぞれの主な機能を並べて見てみましょう。

パフォーマンスとスピード

特徴	アパッチ・カイリン	トリノ（プレスト）
クエリパフォーマンス	事前に集計されたデータにより、応答が速くなります	データソースの複雑さとソースのフェデレーションによっては、クエリに遅延が発生する場合があります。
データサイズの処理	データキューブテクノロジーで大規模なデータセットの処理に最適化	小規模から大規模まで、データセットを効率的に管理

Apache Kylinの事前集計はクエリパフォーマンスを劇的に向上させます。一方、Trinoは大規模なデータセットを効率的に処理できますが、リアルタイムクエリは、特に大規模で複雑なデータソースの場合、遅延を引き起こすことがあります。

データモデリング

アパッチ・カイリン	トリノ（プレスト）
最適化には構造化データキューブモデルが必要	スキーマレス。モデルを使用せずにデータソースから直接クエリを実行します。ソースデータモデルが利用可能な場合はそれを使用します。

Kylin はデータキューブモデルを必要とするため柔軟性に欠ける面もありますが、クエリ速度は大幅に向上します。Trino はスキーマレスであるため、ユーザーは様々なデータソースを瞬時に探索でき、柔軟性も向上しますが、あらゆるシナリオに適合するわけではありません。

SQL機能

特徴	アパッチ・カイリン	トリノ（プレスト）
フェデレーションクエリ	いいえ --> Hive とプッシュダウンを使用する可能性	はい --> RDBMS、noSQL、DataLakes
SQL標準	Kylin 5.0はANSI SQL 2003をサポートしています	完全なANSI SQL機能が利用可能
アドホッククエリとバッチクエリ	いいえ --> 追加のエンジニアリングが必要	はい --> 機能が組み込まれています

TrinoはANSI SQLを完全サポートしており、複雑なクエリを簡単に実行できます。一方、Kylinは厳格なキューブ構造のため、いくつかの制限がありますが、新しい5.0リリースではANSI SQL 2003にも準拠しています。

互換性とエコシステム

特徴	アパッチ・カイリン	トリノ（プレスト）
データソース	Hadoop、Hive およびその基盤となるデータ ソース (Iceberg、Parquet、MySQL、PostgresSQL など)	MySQL、PostgreSQL、Parquet、MongoDB などのデータ ソース。

Trinoは様々なデータソースと連携できるため、柔軟性が向上します。一方、KylinはHadoop中心のエコシステムでは効率的ですが、多様なデータ環境への適応には苦労する可能性があります。Hiveとそれに接続するソース（Iceberg、Parquet、ORC、RDBMS、JDBCソースなど）への拡張により、Kylinはより多くのデータに対応できるようになります。

ビジネスインテリジェンス: クエリ実行

クエリ実行技術は、これら2つのプラットフォームを区別する上で非常に重要です。両者の仕組みは以下のとおりです。

Apache Kylin でのクエリ実行

1. データモデリング：ユーザーはデータキューブ内でメトリックとディメンションを定義し、最適化されたクエリの基盤を構築します。ディメンションとメジャーを用いて多次元データモデルを実装します。

   
   

2. 事前集計：Kylinはこれらの定義に基づいてデータを事前集計し、メトリクスへの迅速なアクセスを保証します。Hiveを使用する場合は、追加のソースをこの集計ステップに含めることができます。

   
   

3. 即時実行: クエリが実行されると、Kylin はこれらの事前集計された結果を取得し、処理時間を大幅に短縮します。

   
   

事前集計方法は、すぐに更新する必要があるレポートを生成する場合や、BI ツールからオンデマンドクエリを実行する場合に特に役立ちます。

Trinoでのクエリ実行

1. ライブ クエリ: ユーザーは、ライブ データを活用して、さまざまなデータ ソースに対して SQL を直接実行できます。

   
   

2. データ フェデレーション: Trino は、事前にデータをマップする必要なく、システム間でシームレスにクエリを実行します。

   
   

3. 最適化されたパフォーマンス: Trino は最適化技術を活用して、レイテンシを削減し、クエリ速度を向上させます。

   
   

Trino は Kylin の事前集計速度には匹敵しませんが、そのアプローチはリアルタイム分析に不可欠な柔軟性を提供します。

集約メカニズム

データの分析結果を解読するには、集約が不可欠です。KylinとTrinoは、これをどのように実現しているのでしょうか。

Apache Kylin 集約

1. キューブの集計: Kylin は、定義されたメトリックまたはメジャーに焦点を当てて、データ キューブの作成中に集計を実行します。

   
   

2. 事前計算: これにより、ユーザーはクエリ中に事前に計算されたメトリックにすばやくアクセスできるようになります。

   
   

3. 粒度制御: ユーザーは集計の詳細レベルを設定できるため、ドリルスルー、ロールアップ、ロールダウンの柔軟な分析が可能になります。

   
   

トリノ集約

1. 動的集計: Trino はリアルタイム集計をオンザフライで実行し、迅速なデータ コンパイルを可能にします。

   
   

2. SQL 関数: アナリストは、複雑な計算に組み込みの SQL 集計関数を利用できます。

   
   

3. リソース負荷の分散: Trino は分散リソースを効果的に使用して、集約中の大規模なデータ操作を管理します。

   
   

Trino は、効率性のために事前に計算された結果に依存する Kylin とは異なり、リソース使用量の増加を犠牲にしてリアルタイムの洞察を提供します。

理想的な使用例

Apache Kylin と Trino のどちらを選択するかは、以下に示す特定のビジネス シナリオによって異なります。

Apache Kylin の最適なシナリオ

• 膨大なデータで高速なパフォーマンス: 迅速なクエリ結果を必要とする膨大なデータセットを扱う組織にとって、Kylin は最適な選択肢です。

• 構造化レポート: 定期的なレポートに安定したメトリックが含まれる場合、Kylin の事前集計によってこれらの発生が最適化されます。

• 重い OLAP ワークロード: Kylin は、包括的な OLAP 機能を活用する環境で効果を発揮します。

  
  

トリノの最適なシナリオ

• 複数のデータ ソース: 分析で複数のデータ システムにわたる統合が必要な場合、Trino は優れた柔軟性を提供します。

• リアルタイムの意思決定: 即時のデータ洞察が必要な場合、オンザフライのクエリ実行機能は非常に貴重です。

• 複雑な SQL のニーズ: チームで複雑な SQL 機能が必要な場合、Trino を使用すると、SQL で回答できない質問がなくなることが保証されます。

  
  

最後に

まとめると、Apache KylinとTrinoはどちらも、ビジネスクエリとインテリジェンス分析の分野において独自の強みを持っています。Kylinは、特に事前集計されたデータとCubeテクノロジーにおいて、パフォーマンスが求められる場面で優れた性能を発揮します。一方、Trinoは柔軟性とリアルタイムクエリ機能に優れており、様々なデータソースに効果的に対応します。

データプロフェッショナルにとって、各プラットフォームの長所と短所を理解することは、適切なツールを選択する上で非常に重要です。組織のデータアーキテクチャ、パフォーマンスニーズ、分析目標を理解することを最優先に考え、全体的な戦略を強化しましょう。

リアルタイムのデータクエリと包括的な分析機能を備え、かつAI/MLモデルのトレーニングに必要なデータ品質の調整も行えるツールは存在しません。Apache Sparkは、多くのオープンソースツールと連携して処理エンジンとして広く利用されています。そのため、オープンソースベースの分析を導入するなら、Sparkのスキルは必須です。いずれかのツールの機能をビジネス要件に合わせて調整することで、データドリブンな意思決定を大幅に強化できます。

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