リアルタイム処理を支える3つのアーキテクチャパターン

ストリーミング分析とは何か？

最も簡潔に言えば、新しいデータが到着するたびに分析ビューをリアルタイムで更新することです。

たとえば、あなたの Web サイトで 3 件の新しいセッションが始まったとします。

そのセッションイベントを収集し、セッション数を +3 更新する――これがストリーミング分析です。

ただし、これは単なる「トランザクション処理」ではありません。

単にイベントをテーブルへ挿入するだけなら、分析とは呼べません。

また、イベントを Kafka トピックへ送り、他のシステムにシンクさせるだけでも「分析」とは言えません。

分析ビューを更新しない限り、それはストリーミング分析ではないのです。

🚀 ストリーミング分析の 3 つの代表的パターン

ここでは、ストリーミング分析における代表的なアーキテクチャを 3 つ紹介します。

名称は筆者の独自定義ですが、各アプローチの特徴を明確に区別する助けになります。

🧩 1. マテリアライズドビュー・パターン

このパターンでは、マテリアライズドビューをサポートするクラウドデータウェアハウスを利用します。

代表的な例として、

• BigQuery（Google Cloud）
• Snowflake

が挙げられます。

イベントストリームはまず「Raw テーブル」に保存され、その上にマテリアライズドビューを構築します。

この方法は、次に紹介する 2 つのパターンよりレイテンシが高いと一般に言われますが、明確なベンチマーク結果はまだ多くありません。

とはいえ、構成の単純さ・クラウドネイティブ性が強みです。

⚙️ 2. ストリーミングエンジン・パターン

こちらはより従来型の ETL（Extract, Transform, Load）方式を採用します。

ストリーミングエンジンがソースからメッセージを消費し、リアルタイムでクエリを実行、結果を永続化テーブルに保存します。

代表的なエンジンには：

• Apache Spark Streaming
• Apache Flink
• Kafka Streams
• Arroyo

などがあります。

ただし、この方式には典型的な複雑さが伴います：

• ウォーターマーク（watermark）の管理
• 状態管理（state management）の難易度
• 無限クエリによるメモリ負荷

それでも、柔軟な制御性を求める場合には今でも選ばれるパターンです。

🪶 3. ストリーミングデータベース・パターン

このパターンは、レイテンシの点ではストリーミングエンジンと近接しつつ、開発体験を大幅に簡素化します。

代表的なストリーミングデータベースとしては、

• RisingWave
• Materialize

これらの製品はストリームソースから直接データを読み込み、マテリアライズドビューをリアルタイムで更新できます。

さらに、クライアントは PostgreSQL と同じプロトコルでアクセスできるため、既存の SQL ツールとの互換性も高いです。

以下に、RisingWave に特化して少し補足します：

🧩 追加紹介：RisingWave の設計と強み

RisingWave は、クラウドネイティブな分散 SQL ストリーミングデータベースとして設計されており、リアルタイム処理と分析を統合的に扱うことを目指しています。

主な特長をいくつか挙げると：

• PostgreSQL プロトコル互換：既存の psql や PostgreSQL ドライバ、SQL ツールとそのまま連携可能。

  → 公式ドキュメントはこちら

• 分離されたコンピュート／ストレージ構成：計算層とデータ層を分離することで、スケーラビリティとコスト効率を両立。

  → アーキテクチャ概要

• ACID 一貫性と Exactly-Once 処理：ストリーム処理でもデータ重複・欠落を回避し、整合性を保証。

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• クラスタ構造：主要ノード構成は Serving Node（クエリ処理）、Streaming Node（ストリーム処理）、Meta Node（メタデータ管理）、Compactor Node（データ圧縮）。

• Ultra モード：金融取引やゲームなど超低遅延が求められる用途向けに、10〜100 ミリ秒レベルの遅延で稼働するモードを提供。

  → RisingWave Ultra

• 柔軟な統合性：CDC 取り込み、スキーマ進化、バックフィリング（過去データの補填）、Iceberg 連携などをネイティブにサポート。

これらの機能により、RisingWave は従来型ストリーミング処理の複雑性を隠蔽しつつ、SQL ベースの開発体験を提供しています。

ETL や複雑なワークフローを最小限にしつつ、開発者が「分析ロジック」に集中できる環境を実現します。

🧠 まとめ：どのパターンを選ぶべきか？

パターン	特徴	向いているケース
マテリアライズドビュー	シンプル・高レイテンシ	集計頻度が低い分析
ストリーミングエンジン	柔軟だが管理負担大	カスタム ETL が必要な場合
ストリーミング DB	一貫性とリアルタイム性	即時分析・ダッシュボード更新

リアルタイム分析を求めるなら、Streaming Database Pattern が最もモダンな選択肢です。

特に RisingWave のようなシステムは、複雑なストリーム処理を SQL レベルで完結させ、設計・実装・運用のすべてを可能な限りシンプルにしてくれます。