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Snowflake、Postgres、Lakebase、HorizonDB：推奨ベンダーへのロックインを選択する

2026/05/13 4:45

Snowflake、Postgres、Lakebase、HorizonDB：推奨ベンダーへのロックインを選択する

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要約▶

日本語翻訳:

主要なクラウドプロバイダーは、Postgres の近代化のために共有ストレージアーキテクチャに急速に収束しており、厳格なデータベースの忠実性よりも、大規模スケーリングとシームレスなデータウェアハウジング統合を優先しています。Microsoft の新しい HorizonDB は、3,072 vCores と 128 TB の容量までの積極的なスケーリングアウト能力及び、トランザクションスループットの 3 倍化を先導し、Snowflake は pg_lake エンジンを通じて柔軟な「Postgres 様」体験を提供し、Databricks は Lakebase オファリングを通じて即座の CI/CD ブランチとコスト効率の高いスケール・トゥ・ゼロを提供しています。これらのシステムはワイヤ互換性がありますが、従来の PostgreSQL インスタンスではなくカスタムエンジンとして機能するため、ユーザーは標準的なバックアップツール（例：

pg_basebackup
、
pgBackRest
、Patroni）に依存できず、各ベンダーが独自の更新スケジュールを管理するため、個別のバージョンアップグレードを維持することはできません。企業の主な利点は、運用データベースとデータウェアハウジングを単一の環境に統合することで、複雑な ETL プロセスを不要にすることです。しかし、この統合はベンダーロックインのコストを伴います；組織は PG 19 などの新しいデータベース機能のテストと展開における独立性を失います。 production ワークロードは当初標準サーバーで動作しましたが、これらの先進的な共有ストレージ設計への移行は未曽有のスケーリングを提供しますが、従来の管理サービスとは異なる独自の運用モデルに適応する必要があります。推奨事項は、現在のプラットフォーム（Snowflake、Databricks、または Azure）に近いオプションを選択するか、近いプラットフォームが存在しない場合は従来の管理サービスに戻ることです。

本文

過去 12 ヶ月の間に、データプラットフォーム大手の 3 社が、独自のストレージ層を備えた PostgreSQL ベースのデータベース（Postgres-flavored database）および「スケールアウト計算・共有ストレージ」アーキテクチャを提供しました。Snowflake の Postgres は GA（一般公開）となっており、これは Crunchy Data チームの技術開発に基づいて構築されたものであり、データレイクと連携する pg_lake が lakehouse 機能として採用されています。Databricks の Lakebase は AWS で GA、Azure では公開ベータ版として提供されており、Neon エンジンおよび Mooncake 統合の技術を基盤としています。一方、Microsoft の Azure HorizonDB は招待制でのベータ版であり、3 つの中で最もアーキテクチャ的に野心に満ちています。Microsoft は自社でエンジンを開発しており、最大 3,072 コアの vCPU または 128 TB のデータベースサイズに対応できると主張し、OLTP ワークロードにおける標準 PostgreSQL 대비 3 倍の Throughput をベンチマークしています。

これらすべての製品は、PostgreSQL とネットワークレベルで互換性を持っていますが、ユーザーにとって重要という意味での「純粋な PostgreSQL」ではない点に注意が必要です。どれが良いという単純な比較ではなく、それぞれが重なるながらも異なるワークロードを対象としており、最適な選択肢を判断するには環境に関する問いかけではなく、各製品固有の特性を理解することが不可欠です。

実際に問われるべき核心

  • まず誠実に問うべき第一の問いは：「現在すでに標準化しているデータプラットフォームは何ですか？」

    • 分析用データウェアハウスとして Snowflake を採用している場合、答えは「Snowflake Postgres またはクラウドネイティブな管理型 PostgreSQL のいずれかを選択しない」です。
    • 分析プラットフォームとして Databricks を採用している場合、答えは「Lakebase またはクラウドネイティブな管理型 PostgreSQL のいずれかを選択しない」です。
    • Azure クラウド上で仮想マシン（VM）を利用しており疲れを感じている場合、答えは「HorizonDB または他の製品のうち、プライベートリンク経由で利用するもの（ただし注意点を付記して）」となります。

  • 各社のマーケティング資料では、いずれも「運用基盤と分析機能の融合（Operational and Analytical Convergence）への未来」と謳われています。これは、「既に契約・支払いを行っているプラットフォーム内でその融合を実現できる」という意味での正しい主張です。

  • 3 つすべての製品におけるクロスプラットフォーム話術は同一です：これは、追加の手順を伴うクロスクラウドエグレス費用（データ流出コスト）に他なりません。

これが基本的な枠組みです。以降の技術的な詳細は、最終判断を下すために必要な補足的な情報です。

各製品の実際の本質

Snowflake Postgres は 3 つの中で最も「PostgreSQL に近い」製品です。

  • エンジンも拡張性も認知的に PostgreSQL に近く、データレイクとの統合（pg_lake を通じて）は実用的かつよく設計されています。
  • pg_lake はオープンソースであり、あらゆる PostgreSQL インスタンスと動作可能であるため、Snowflake 内でしか利用できない「 captive feature」という性質ではありません。標準版の PostgreSQL でプロトタイプを作り、移行する可能性があります。
  • 提唱される価値提案は、「運用データが分析データと同じ場所に存在し、運用側の処理は真の意味での PostgreSQL を提供する」ものです。この主張には説得力があります。
  • ただしコスト面では、PostgreSQL を Snowflake から購入することになり、Snowflake の価格体系に従うことになります。

Lakebase は開発者にとって最も興味深い製品です。

  • Neon 由来のブランチモデルは実用的な機能であり、CI/CD 向けの即席データベースブランチ、災害対応ではなく日常的な運用におけるポイントインタイムリカバリー、ゼロコストでスケールダウン可能な計算とストレージの分離を実現しています。
  • 「AI エラのための PostgreSQL」というキャッチフレーズは、実質的に「Databricks ワークスペースの隣に置く PostgreSQL」を意味するマーケティングです。
  • Databricks を利用している環境では優れた製品ですが、そうでない環境では特異な存在となります。

Azure HorizonDB はアーキテクチャ的に最も野心が大きい製品です。

  • Microsoft は Postgres を購入したわけではなく、PostgreSQL のネットワークプロトコル（Wire Protocol）と SQL インターフェースを話す新規設計のストレージエンジンをゼロから構築しました。
  • 独立したテストで確認されるならば、性能数値は信頼でき、「共有ストレージ・スケールアウト計算」アーキテクチャは、最大の規模において単一プライマリ型 PostgreSQL よりも優れていることは事実です。
  • しかしコスト面では、「ネットワーク互換性（Wire Compatible）」と「真の PostgreSQL」は異なる概念であり、この両者のギャップは、利用する拡張機能やツール層に依存する度合いに応じて重要度を増します。

実際に失去するもの

これはベンダー資料では触れられがちな部分です。いずれかの製品を選択する場合、以下の要素をいくつか失うことになります。

  • 拡張機能（Extensions）。 各フォークは一部の拡張機能のみをサポートしています。PostGIS のサポートは概ね良好ですが、その他の珍しい拡張機能については勝敗が五分五分（coin-flip）となるでしょう。独自にバックグラウンドワーカーを実装している拡張機能については、その実現可能性に偏りが見られます。
  • 論理レプリケーション。 3 つすべての製品はこれらを異なるアプローチで処理しています。Snowflake Postgres は標準的な動作に最も近いです。一方、Lakebase のブランチモデルおよび HorizonDB の共有ストレージアーキテクチャの双方は、論理デコーディングに影響を与える可能性があり、現時点では完全に文書化されていません。現在論理レプリケーションを実装している場合、これは最初に対象にするべきテスト項目です。
  • 運用ツール。 pg_basebackup は適用できません。pgBackRest も Patroni も適用できません。既存の運用知識（マッスルメモリー）はクエリ処理には大いに役立ちますが、その他すべての領域ではほとんど利用価値がなくなります。
  • 予測可能なアップグレードパス。 各ベンダーが PostgreSQL のバージョンアップタイミングを管理するため、ご自身のスケジュールで PG 19 のテストを行うことはできません。

実際に獲得するもの

  • 自前で PostgreSQL を運用した場合に得られない運用規模。いずれの製品もこれは軽々しい主張ではありません。Microsoft が HorizonDB で提示しているレイテンシを実現したマルチゾーンコミットは、真に再現が困難なものです。
  • Lakebase のブランチ機能は確かに有用です。
  • Snowflake のデータレイクと OLTP の統合度は、「PostgreSQL と Snowflake 間の ETL」という代替案よりも明らかに優れています。
  • さらに、両方向にわたるすべての影響を伴うベンダーとの関係性を獲得します。

推奨事項

すでに利用している隣接するデータプラットフォームを持つ製品を選ぶべきであり、実際には選択の余地がないのに選択肢があるふりをすべきではありません。もし隣接するデータプラットフォームがなければ、実際のインスタンスで標準版 PostgreSQL を運用するか、または Aurora、Cloud SQL、Azure Database for PostgreSQL、Crunchy Bridge、EDB、pgEdge などの既存の管理サービスの一つを利用してください。クラウドネイティブなスケールアウトストーリーは実在しますが、これはごく一部のワークロード向けの物語です。ほとんどの本番環境の PostgreSQL は、1 つの強力なプライマリーインスタンスと少数のレプリカがあれば十分であり、「将来どこかで 3,000 vCore の必要が出てくるかもしれない」という理由だけで今日データベースを購入すべきではありません。

興味深い発展は、3 つの製品が存在するという事実ではなく、これらがたった 18 ヶ月という短い期間に同時進行している点にあります。PostgreSQL 向けに共有ストレージ・スケールアウトアーキテクチャが現実的なカテゴリーとして確立しつつあります。どのような形で市場が開花するか注視すべきです。ベータ版段階の運用スタック全体を投じる最初の企業にはなりたくなければなりません。

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