Instant SQL×MotherDuckで体験する新時代のSQL記述方法とCTE活用術｜toiroフリーランス

こんにちは！

toiroフリーランス編集部です。

「SQLって、もっと直感的に書けないかな？」「データ分析、もっとサクサク進めたいんだけど…」

そう感じているあなたに朗報です！

いま、データベースの世界で静かに、しかし確実に注目を集めている「Instant SQL」と「MotherDuck」という組みあわせをご存じでしょうか？

これまでのSQLの常識を覆すような記述方法や、爆速のデータ処理能力、何より面倒な環境構築なしにすぐに使える手軽さ。

データ分析のプロから、ちょっとしたデータ集計をしたいビジネスパーソンまで、誰もが待ち望んでいた「新しいSQL体験」が、もう目の前に来ています。

このコラムでは、そんなInstant SQLとMotherDuckが一体何なのか、なぜいま注目されているのか、そして実際にどう使えばあなたのデータワークフローが劇的に変わるのかを、どこよりも詳しく、そしてわかりやすく解説していきます。

複雑なデータベースの仕組みなんて知らなくても大丈夫。

一緒に新時代のSQLの世界へ飛び込みましょう！

新時代のSQL記述方法とは？Instant SQL×MotherDuckの登場背景

Instant SQLとは何か？特長と最新トレンド

2025年4月23日、オープンソースのデータベースエンジンDuckDBを基盤とするMotherDuck社が、画期的なサービス「Instant SQL」をパブリックプレビュー版としてリリースしました。

Instant SQLという概念自体は、特定のベンダーや時期に限定されるものではなく、「即座にSQLクエリを実行できる」という思想やアプローチの総称として近年注目されています。

特に、クラウドネイティブなデータ処理環境の進化に伴い、DuckDBのような高性能な組み込み型データベースエンジンの登場がこの流れを加速させました。

Instant SQLは、その名の通り「即座に」SQLクエリを実行できる新しいアプローチを指します。

従来のデータベースシステムでは、SQLを実行するまでにサーバーの立ち上げ、環境設定、データインポートなど、多くの手間と時間がかかりました。

しかし、Instant SQLはこれらの前準備を大幅に削減し、ユーザーがすぐにクエリを書きはじめられることを最大の特長としています。

これは、主にクラウドベースのサービスや、サーバーレスアーキテクチャの進化によって実現されました。

特筆すべきは、その「手軽さ」と「高速性」です。

例えば、CSVファイルやS3バケットに置かれたデータに対して、すぐにSQLを投げかけ、結果を得ることができます。

これにより、データ分析のサイクルが劇的に短縮され、ビジネスの意思決定のスピードアップに貢献します。

最新トレンドとしては、データの民主化が進む中で、より多くの人がデータにアクセスし、自身で分析を行えるよう、ツールの簡便化が求められています。

Instant SQLは、まさにこのニーズに応える形で進化しており、ノーコード・ローコードの流れとも合致しています。

特に、データ分析専門家ではないビジネスユーザーが、Excel感覚でデータ操作を行えるようなUIが提供されるケースも増えており、その裾野は広がり続けています。

MotherDuckとは？データベース革命の全体像

MotherDuckは、Instant SQLの思想を体現するサービスの一つであり、特にDuckDBという高性能な分析データベースエンジンをクラウド上で提供することで注目されています。

DuckDBは、PostgreSQLやMySQLといった従来のOLTP（オンライントランザクション処理）向けデータベースとは異なり、OLAP（オンライン分析処理）に特化している点が大きな特徴です。

つまり、大量のデータを高速に集計・分析することに最適化されています。

MotherDuckの「データベース革命」と表現される理由は、その手軽さとパフォーマンスにあります。

通常、DuckDBのような分析データベースをローカルで動かすには、インストールや環境設定が必要です。

しかし、MotherDuckはこれをクラウドサービスとして提供することで、ブラウザから簡単にアクセスし、すぐにクエリを実行できる環境を提供します。

これにより、ユーザーはインフラ管理の煩わしさから解放され、純粋にデータ分析に集中できるようになります。

さらに、MotherDuckはCSVやParquetファイル、S3といった外部ストレージにあるデータに直接クエリを実行できる機能を強化しています。

データをわざわざデータベースにインポートする手間が省け、より迅速なデータ探索やプロトタイピングが可能になります。

データレイクとの連携も容易であり、現代のデータアーキテクチャにおいて非常に強力なツールとなりつつあります。

Public Preview版でできること・できないこと

現在、MotherDuckはPublic Preview版として提供されており、多くの機能を無料で試すことができます。

このPublic Preview版では、Instant SQLの基本的な体験、すなわちブラウザベースでのクエリ実行、CSVやS3からのデータ読み込み、そして基本的なデータ分析機能が利用可能です。

できることの代表例としては、以下が挙げられます。

一方、Public Preview版ではまだ制限事項も存在します。

例えば、以下のような機能は、今後の正式版で提供される可能性があります。

これらの制限はありますが、Instant SQLとMotherDuckの可能性を体験するには十分な機能が提供されており、個人利用や小規模なプロジェクトでのデータ探索には最適です。

Instant SQL MotherDuckの仕組みを完全図解

仕組みの概要と他サービスとの違い

Instant SQLとMotherDuckの仕組みは、従来のクラウド型データベースサービスとは一線を画します。

従来のサービスが、常時稼働するデータベースサーバーインスタンスをユーザーが管理する必要があったり、プロビジョニングに時間がかかったりするのに対し、MotherDuckは「サーバーレス」かつ「イベント駆動型」に近い形で機能します。

中心となるのは、先述の通り高性能なインメモリ分析データベースエンジンである「DuckDB」です。

通常、DuckDBはローカルPC上で動作しますが、MotherDuckはこれをクラウド上に展開し、ユーザーがブラウザからアクセスできるようにしています。

ユーザーがクエリを実行すると、そのクエリはMotherDuckのバックエンドで処理され、計算リソースが動的に割り当てられます。

クエリの実行が終了すれば、そのリソースは解放されるため、アイドル状態の課金が発生しません。

他サービスとの違いを表で比較してみましょう。

この図からわかるように、MotherDuckは特に「手軽さ」と「即時性」において優位性をもっています。

SQL実行とS3/csvファイルデータ連携の特徴

MotherDuckにおけるSQL実行とS3/CSVファイルデータ連携は、そのシンプルさが最大の特徴です。

従来のデータベースでは、外部ファイルを扱う場合、まずそのファイルをデータベース内にインポートするか、外部テーブルとして定義する複雑な手順が必要でした。

しかし、MotherDuckでは、数行のSQLで直接S3やローカルのCSVファイルにクエリを実行できます。

具体的な例としては、以下のような形式で直接ファイルパスを指定してクエリを実行できます。

SELECT *
FROM 's3://your-bucket-name/your-data.csv'
LIMIT 10;

または、ローカルのCSVファイルであれば、UIからアップロードすることで、一時的にデータベースとして扱われます。

この仕組みの裏側には、DuckDBの「Zero-Copy Reads」とよばれる技術が貢献しています。

これは、データをメモリにコピーすることなく、直接ストレージから読み込み、クエリを実行する技術です。

これにより、データインポートにかかる時間をなくし、クエリ実行のオーバーヘッドを最小限に抑えることができます。

また、CSVだけでなく、ParquetやJSONといった他の一般的なデータフォーマットにも対応しています。

特にParquetは、分析に適したカラムナフォーマットであるため、大規模なデータセットを扱う際に非常に高いパフォーマンスを発揮します。

この柔軟なファイル連携能力は、データレイクに蓄積された多様なデータに対して、手軽にSQLで探索できるという大きなメリットをもたらします。

データエンジニアリングの初期段階や、データサイエンティストが素早く仮説検証を行う際に非常に有効です。

シンプルなクエリ記述と直感的なUIの秘密

Instant SQLとMotherDuckが「新しいSQL記述方法」と評される理由の一つに、そのシンプルなクエリ記述と直感的なUIがあります。

これは、SQL初心者にも優しいだけでなく、熟練のデータアナリストにとっても、より効率的な作業環境を提供します。

まず、クエリ記述のシンプルさについてですが、DuckDBは標準的なSQL構文に準拠しつつも、より直感的な関数やオペレーターを提供しています。

例えば、PostgreSQLのようにLIMIT句が使えるなど、一般的なSQLユーザーには馴染みやすいでしょう。

複雑な設定や、データベース固有の構文を覚える必要がほとんどありません。

そして、そのシンプルさを最大限に引き出すのが、MotherDuckのUIです。

これらの要素が複合的に作用することで、ユーザーは「SQLを書く」という行為に集中でき、環境構築やデータ準備に煩わされることなく、データ分析の本質的な部分に時間を割けるようになるのです。

これは、データ活用の敷居を大きく下げることに貢献しています。

CTE（共通テーブル式）とは何か？SQLにおける役割と仕組み

CTE・common table expression とは？基礎から解説

CTE（Common Table Expression）、日本語では「共通テーブル式」と訳されます。

これは、SQLのクエリ内で一時的に定義する「仮想的なテーブル」のようなものです。

WITH句を使って定義し、その後のメインクエリの中で、あたかも実際のテーブルであるかのように参照できます。

CTEの基本的な構文は以下の通りです。

WITH cta_name AS (
    SELECT column1, column2
    FROM your_table
    WHERE condition
),
ctb_name AS (
    SELECT colA, colB
    FROM cta_name  -- 別のCTEを参照することも可能
    WHERE another_condition
)
SELECT *
FROM ctb_name;

CTEの最大の目的は、複雑なSQLクエリの可読性と保守性の向上です。

長大なクエリの中にネストされたサブクエリが何重にも連なると、どこで何をしているのか理解するのが非常に困難になります。

CTEを使うことで、処理のステップを論理的なブロックに分割し、それぞれのブロックにわかりやすい名前を付けることができます。

これにより、クエリ全体の流れが明確になり、デバッグや変更が容易になります。

例えば、「ユーザーの注文履歴から最新の注文を探し、その注文に含まれる商品の合計金額を計算する」といった複雑な処理を考えてみましょう。

CTEを使えば、「最新の注文を特定するCTE」「その注文に含まれる商品を特定するCTE」「商品の合計金額を計算するCTE」というように、段階的に処理を記述できます。

これは、まるでプログラミング言語の関数や変数のように、処理をモジュール化するイメージに近いです。

一時テーブル・共通テーブル式の違いと使い分け

SQLで一時的にデータを保持する方法として、CTEの他に「一時テーブル（Temporary Table）」があります。

これらは似ていますが、その特性と使いどころには明確な違いがあります。

使い分けのポイント

Instant SQLのような環境では、手軽さや即時性が求められるため、CTEは非常に相性がよいといえます。

一時テーブルは、より大規模なデータ処理や、永続的なデータベース環境での複雑なバッチ処理などで強みを発揮します。

SQLServerにおけるCTEの利用シーンとパフォーマンス

CTEは、SQLServerだけでなく、PostgreSQL、MySQL（8.0以降）、Oracleなど、主要なRDBMSのほとんどでサポートされています。

SQLServerにおけるCTEの利用は、主に以下のシーンでその真価を発揮します。

パフォーマンスについて

CTEは、基本的にクエリオプティマイザにとっての「ヒント」として機能します。

多くのRDBMSでは、CTEは独立した一時テーブルとして物理的に作成されるわけではなく、メインクエリの一部として展開され、最適化されます。

そのため、単純にCTEを使ったからといってパフォーマンスが低下することは稀です。

しかし、注意点もあります。

SQLServerでは、Execution Plan（実行計画）を確認することで、CTEがどのように処理されているか、パフォーマンス上のボトルネックがないかを詳細に分析できます。

適切に利用すれば、CTEはSQLクエリの品質とパフォーマンスの両面で大きなメリットをもたらします。

Instant SQL×MotherDuckでCTEをどう活用できる？

Public Previewで体験するCTE活用例（実践クエリ）

Instant SQL (MotherDuck) 環境でCTEをどのように活用できるか、具体的な実践クエリを交えて見ていきましょう。ここでは、仮想的な注文データ（orders.csv）と商品データ（products.csv）があると仮定します。

orders.csv の内容

order_id,user_id,product_id,quantity,order_date
1,101,A001,2,2024-01-05
2,102,B002,1,2024-01-06
3,101,A003,3,2024-01-07
4,103,A001,1,2024-01-08
5,102,C001,1,2024-01-09

products.csv の内容

product_id,product_name,price
A001,Pen,100
B002,Notebook,500
A003,Eraser,50
C001,Stapler,300

実践クエリ：ユーザーごとの合計購入金額と、各ユーザーの最新購入日をCTEで集計

-- CTE1: 各ユーザーの合計購入金額を計算
WITH UserTotalSpending AS (
    SELECT
        o.user_id,
        SUM(o.quantity * p.price) AS total_amount
    FROM
        'orders.csv' AS o
    JOIN
        'products.csv' AS p ON o.product_id = p.product_id
    GROUP BY
        o.user_id
),
-- CTE2: 各ユーザーの最新購入日を特定
UserLastOrderDate AS (
    SELECT
        user_id,
        MAX(order_date) AS last_order_date
    FROM
        'orders.csv'
    GROUP BY
        user_id
)
-- 最終的な結果を結合して表示
SELECT
    uts.user_id,
    uts.total_amount,
    ulod.last_order_date
FROM
    UserTotalSpending AS uts
JOIN
    UserLastOrderDate AS ulod ON uts.user_id = ulod.user_id
ORDER BY
    uts.total_amount DESC;

クエリの解説

このように、CTEを使うことで、複数の段階を踏む複雑な集計も、それぞれのステップを明確に定義し、読みやすく、理解しやすいクエリとして記述できます。

MotherDuckのInstant SQL環境であれば、これらのCSVファイルをUIからアップロードするだけで、すぐにこのクエリを実行して結果を確認できます。

分析やファイル集計に活きるCTEのテクニック

Instant SQLとMotherDuckの組みあわせは、特にデータ分析やCSVファイル集計においてCTEの力を最大限に引き出します。

ここでは、さらに踏み込んだCTEのテクニックをいくつかご紹介します。

これらのテクニックは、Instant SQLの環境でCSVやS3上のファイルを直接扱う際に、特にその価値を発揮します。

データをデータベースにインポートする手間なく、手軽に高度なデータ分析を実行できるため、データ分析のプロトタイピングや、アドホックな集計作業に最適なツールとなるでしょう。

Instant SQL独自のCTEサポートと利便性

Instant SQLとしてのMotherDuckにおけるCTEサポートは、そのDuckDBエンジンを基盤としていることから、標準的なSQLのCTE機能に加えて、いくつかの利便性を提供しています。

高速なインメモリ処理による恩恵

DuckDBは分析ワークロードに特化したインメモリデータベースであるため、CTEで生成される中間結果の処理が非常に高速です。

従来のディスクベースのデータベースでは、CTEの再計算や一時書き込みがボトルネックになることが稀にありましたが、MotherDuckの環境ではその心配が格段に少なくなります。

これにより、複雑なCTEを多段階で定義しても、快適なレスポンスで分析を進めることができます。

ファイル連携とのシームレスな統合

MotherDuckはCSVやParquetファイルなどの外部データを直接扱えるため、これらのファイルから読み込んだデータをCTEで整形し、さらに別のCTEで集計するという一連の処理を、非常にスムーズに行えます。

データソースを意識することなく、あたかもデータベース内のテーブルのように扱える点は、従来のSQL環境では得られなかった利便性です。

-- S3上のCSVファイルからデータを読み込み、整形するCTE
WITH RawData AS (
    SELECT *
    FROM 's3://your-data-bucket/raw_sales.csv'
),
CleanedData AS (
    SELECT
        product_id,
        CAST(sale_date AS DATE) AS sale_date,
        quantity
    FROM RawData
    WHERE quantity > 0
)
-- CleanedData を使ってさらに分析
SELECT
    sale_date,
    SUM(quantity) AS total_quantity
FROM CleanedData
GROUP BY sale_date;

インタラクティブな開発体験

Instant SQLの「即座に結果が返ってくる」という特性は、CTEの開発において非常に有利に働きます。

CTEを一つ定義するたびに実行し、その結果を確認しながら次のCTEを記述していく、という開発スタイルが可能です。

これにより、試行錯誤のサイクルが短縮され、より効率的に複雑な分析クエリを構築できます。

まるでスプレッドシートで数式を段階的に組み立てていくような感覚でSQLを記述できるため、特にデータ分析初心者にとっては学習コストが低減されるでしょう。

これらの特徴により、Instant SQLとMotherDuckの組みあわせは、CTEを最大限に活用し、データ分析の生産性を高めるための強力なツールとなります。

使い方ガイド：Instant SQL MotherDuckのはじめ方と実行方法

アカウント作成から初回ログインまでの流れ

Instant SQL（MotherDuck）の利用開始は非常にシンプルです。

従来のデータベースの環境構築に比べ、格段に手間がかかりません。

以上で、MotherDuckのダッシュボード画面にアクセスできる状態になります。

この間、特別なソフトウェアのインストールや、データベースサーバーの起動といった手間は一切ありません。

ブラウザとインターネット接続があれば、すぐに利用を開始できるのがInstant SQLの最大の魅力です。

データアップロード（S3/csv対応）と接続設定

MotherDuckでデータ分析を開始するには、まず分析対象のデータを読み込む必要があります。

MotherDuckは、ローカルのCSVファイルや、AWS S3に保存されたファイルに直接アクセスできるのが大きな特徴です。

SELECT *
FROM 's3://your-bucket-name/path/to/your/data.parquet'
LIMIT 10;

これらのデータ連携は、従来のデータベース環境で行うデータインポートや外部テーブル定義に比べて、格段に手間が省け、スピーディーにデータ分析を開始できるのがInstant SQLの大きなメリットです。

クエリ実行＆分析結果の確認手順

データ連携が完了したら、いよいよSQLクエリの実行と分析結果の確認です。

MotherDuckのUIは非常に直感的で、データ分析のワークフローをスムーズに進めることができます。

SELECT *
FROM 'sales_data.csv'
LIMIT 10;

MotherDuckは、これらの手順が非常にスムーズに行えるよう設計されており、SQLの学習や、アドホックなデータ探索、小規模なデータ分析プロジェクトに最適な環境を提供します。

複雑な設定をすることなく、「書いて、実行して、見る」というサイクルを高速に回せるのが、Instant SQLの最大の利点です。

便利機能や今後のアップデート情報

Instant SQLとMotherDuckは、現在Public Preview版でありながら、すでに多くの便利機能を提供しており、今後もさらなるアップデートが期待されています。

現在の便利機能

今後のアップデート情報（予想される機能拡張）

これらの機能追加により、Instant SQLとMotherDuckは、個人利用から小規模なチーム、そして将来的にはエンタープライズレベルのデータ分析基盤としても、その存在感を増していくことが期待されます。

Instant SQL MotherDuck活用で感じたメリット・課題・今後の展望

従来のSQL記述方法との違い・優位点

Instant SQLとMotherDuckの組みあわせは、従来のSQL記述方法やデータ分析プロセスに大きな変化をもたらします。

その最大の優位点は、「データへのアクセスと分析の民主化」と「生産性の劇的な向上」に集約されます。

従来のSQL記述方法（オンプレミスRDBMSやIaaS上のデータベース）との違い・優位点

１．環境構築の手間がゼロ

２．サーバー管理からの解放

３．データ連携の柔軟性

４．コスト効率

５．データ分析の高速なサイクル

これらの優位点により、Instant SQLとMotherDuckは、データアナリストだけでなく、ビジネスユーザーが自身でデータにアクセスし、洞察を得るための強力なツールとして、その存在感を増していくでしょう。

現時点での課題とユーザーの声

Instant SQLとMotherDuckは非常に有望な技術ですが、Public Preview版である現時点ではいくつかの課題も存在します。

これらの課題は、ユーザーからのフィードバックを通じて、今後の製品改善に活かされていくことでしょう。

現時点での課題

１．エンタープライズ機能の不足
大規模な企業での利用には、高度なセキュリティ機能（VPN接続、プライベートリンク）、厳密なアクセス制御（ロールベースのアクセス制御）、監査ログ、コンプライアンス要件への対応などが求められます。現状では、これらの機能はまだ限定的です。

ユーザーの声：「POC（概念実証）には最適だが、本番環境で使うにはセキュリティ面が心配。」

２．大規模なデータセットの安定性・パフォーマンス
数TBを超えるような超大規模なデータセットに対するクエリ実行や、同時実行ユーザーが多数いる場合の安定性・パフォーマンスについては、まだ検証の余地があります。DuckDBは高速ですが、クラウドサービスとしてのスケーラビリティがどこまで発揮されるかは今後の動向次第です。

ユーザーの声：「小規模データでは爆速だが、GB単位のデータになると少し重くなることがある。」

３．データ統合の範囲
現時点では、S3やCSVファイルからのデータ読み込みが中心です。他のRDBMS（PostgreSQL, MySQLなど）や、さまざまなSaaSデータ（Salesforce, Google Analyticsなど）との直接連携機能はまだ限定的です。

ユーザーの声：「うちのデータはOracleに入ってるから、直接繋げたらもっと便利なのに。」

４．オフライン機能の不足
DuckDBはローカルで動作する特性をもっていますが、MotherDuckはクラウドサービスのため、インターネット接続が必須です。オフラインでの作業はできません。

これらの課題は、製品がPreview段階であることを考慮すれば当然であり、今後の正式版リリースに向けて改善されていくことが期待されます。

しかし、Instant SQLとMotherDuckがもつ「手軽さ」と「高速性」という根本的な価値は、これらの課題を補って余りある魅力として認識されています。

新しいSQL記述方法＆CTE活用の未来展望

Instant SQLとCTE活用の未来は、データ活用のさらなる加速と、より多くの人々がデータサイエンスの世界に足を踏み入れることを可能にするでしょう。

MotherDuckのようなサービスは、その最前線を走っています。

データ分析のさらなる民主化

Instant SQLの「手軽さ」は、SQLの専門家ではないビジネスユーザーが、自身の手でデータにアクセスし、簡単な分析を行うことを可能にします。

Excelで行っていた集計が、より大規模なデータに対して、より高速に、そしてより信頼性高くSQLで実行できるようになるでしょう。

CTEは、そうしたユーザーが複雑な分析を段階的に構築するための強力な足がかりとなります。

データエンジニアリングプロセスの簡素化

データレイクやデータメッシュといったアーキテクチャが普及する中で、ETL/ELTプロセスの複雑さは課題となっていました。

Instant SQLは、S3などのストレージにある生データに直接SQLを投げかけることができるため、中間テーブルの作成や複雑なデータパイプラインを簡素化できる可能性を秘めています。

データアナリストやデータサイエンティストが、より迅速にデータにアクセスし、プロトタイピングや探索的データ分析を行えるようになるでしょう。

AI/MLとの連携強化

データの前処理や特徴量エンジニアリングにおいて、SQLは非常に強力なツールです。

Instant SQL環境でCTEを駆使してデータを整形し、その結果を直接機械学習モデルに投入するようなワークフローが、より効率的に構築されるようになるでしょう。

また、SQL自体がAIによって生成・最適化される未来も考えられます。

リアルタイム分析の普及

高速なDuckDBエンジンを基盤とするMotherDuckのようなサービスは、バッチ処理だけでなく、よりリアルタイムに近いデータ分析のニーズにも応えていく可能性があります。

ストリーミングデータソースへの直接クエリ実行や、リアルタイムダッシュボードのバックエンドとしての活用も、今後の発展が期待される領域です。

データ教育の変革

データベースのセットアップなしにSQLを試せるInstant SQLは、SQL教育の場でも大きな役割を果たすでしょう。

生徒や学習者は、環境構築の障壁なく、すぐにSQLを書きはじめ、データ操作の楽しさを体験できます。CTEは、SQLの論理的思考力を養ううえで非常に優れた教材となり得ます。

Instant SQLとCTEの組みあわせは、まさに「データ駆動型社会」を推進するための鍵となる技術であり、今後の進化が非常に楽しみな分野です。

まとめ

今回のコラムでは、これまでのSQLの常識を覆す「Instant SQL」と、それを実現する「MotherDuck」について深掘りしてきました。

ブラウザからすぐにSQLを書きはじめられる手軽さ、S3やCSVに直接クエリを投げられる柔軟性、そして何より爆速なデータ処理能力。

まさに「SQLの未来が来た！」と感じていただけたのではないでしょうか？

特に、複雑なクエリもスッキリ整理できるCTE（共通テーブル式）が、Instant SQL環境でいかに強力な味方になるか、実践的な例を交えてご紹介しました。

分析作業の効率がグンと上がることを実感してもらえたら嬉しいです。

もちろん、まだPublic Preview版なので進化の途中ですが、その可能性は無限大です。

データ分析のプロも、ちょっとしたデータ集計をしたいビジネスパーソンも、Instant SQLとMotherDuckは、あなたのデータワークフローを劇的に変えるはず。

さあ、あなたもこの新時代のSQL体験に飛び込んで、データからもっと早く、もっと簡単に「なるほど！」を引き出してみませんか？

Instant SQLに関するよくある質問10選（Q&A方式）

Instant SQL、特にMotherDuckについて、皆さんの疑問をシンプルに解消します。

Q1: Instant SQLって何がすごい？

従来のSQLと違い、面倒な準備なしに、すぐにSQLを書いて実行できるのが最大の魅力。手元のファイルにも直接クエリできます。

Q2: MotherDuckとDuckDBはどう違う？

DuckDBはデータベースエンジン、MotherDuckはそのDuckDBをクラウドで提供するサービスです。あなたが何かインストールする必要はありません。

Q3: ファイルを直接クエリできるって本当？

はい、本当です。CSVやS3のファイルをデータベースにインポートせず、直接SQLで扱えます。 データ準備の手間が大幅に省けます。

Q4: データウェアハウスの代わりになる？

完全に同じではありません。データウェアハウスは大規模データ統合向けですが、Instant SQLは手軽なデータ分析や高速なプロトタイピングに強みがあります。補完的な関係です。

Q5: CTEってSQLをわかりやすくするの？

はい、格段にわかりやすくなります。 複雑なクエリを小さなブロックに分けて整理できるので、読みやすく、修正も簡単になります。

Q6: 扱えるデータ量に制限はある？

明確な上限はありませんが、数GBから数TB程度なら快適に動きます。大規模な企業利用は今後の機能強化に期待です。

Q7: セキュリティは大丈夫？

クラウドサービスとしてセキュリティに配慮していますが、プレビュー版なので、機密データには注意が必要です。正式版での機能強化が予定されています。

Q8: どんな人におすすめ？

• データ分析をすぐはじめたい人
• SQL学習者
• データの専門知識がなくても分析したいビジネスパーソン

Q9: 使うのに何かインストールが必要？

いいえ、何も必要ありません。 ウェブブラウザがあればすぐに使えます。

Q10: 今後どんな機能が追加される？

S3以外のクラウド連携、チームでの共同作業機能、BIツール連携の強化など、さらに便利になる予定です。

＜関連コラム＞

SQLの基礎を初心者向けにわかりやすく解説！SQLの種類と記号の使い方は？

PostgreSQLの使い方や特徴を徹底解説！MySQLとの違いも紹介

SQL Serverの構造や使い方をわかりやすく解説！

toiroフリーランスはフリーランスエンジニア向けのSHIFTグループ案件・求人情報サイトです。

プライムベンダーだからこそ、商流が深い多重下請けや不要な中抜きは一切なく、
高単価・適正単価で業務委託案件をご案内しています。

アカウント登録後には、さまざまなサービスや機能を無料でご利用いただけます。

• 登録面談にてキャリア相談や案件マッチングのコツ、市場トレンドや耳寄りな情報をお伝えします
• 本サイトでは公開していない非公開案件をすべて確認可能
• ご希望条件に合うエージェントおすすめの案件を随時ご案内

個人事業主やフリーランスで活躍されている方、これから目指している方、少しでもご興味がある方はぜひお気軽にお問い合わせください！