本記事は「Apache Doris on AWS Graviton5: Up to 78% Higher Query Performance」（https://www.velodb.io/blog/apache-doris-on-aws-graviton5-up-to-78-higher-query-performance ）を日本語に翻訳・再構成したものです。

TL;DR

Apache Doris 上で 194 本の分析クエリを、Amazon EC2 M9g（AWS Graviton5） と M7i（第4世代 Intel Xeon） で実行しました。
5 つのベンチマークスイートすべてで Graviton5 の方が高速で、向上幅は 18%（TPC-DS）から 78%（ClickBench） でした。
個々のクエリで見ても 194 本中 191 本 が Graviton5 で高速化しました。

本記事は講演「Apache Doris on AWS Graviton5: Real-Time OLAP Price-Performance, Benchmarked」の補足記事です。AWS のケーススタディでは x86 から Graviton5 への比較で「最大 78% の性能向上」と紹介されていますが、この 78% は 5 つのスイートのうち ClickBench の結果です。

Graviton5 で何が変わり、なぜ OLAP に効くのか

AWS が公表している Graviton5 の主な仕様は次のとおりです。

1 チップあたり最大 192 コア
L3 キャッシュ総量が Graviton4 の 5 倍（コアあたりでは 2.6 倍）
クロック 3.3 GHz（Graviton4 は 2.8 GHz）
コア間レイテンシが最大 33% 低減

また AWS は、データベースワークロードで Graviton4 比最大 30% の性能向上を報告しています。

これらを分析処理に当てはめると、次のように効いてきます。

特徴	分析処理への効果
キャッシュ	JOIN や集約のハッシュテーブルがキャッシュに収まれば、メインメモリへのアクセスを回避できる
コア	各 vCPU が物理コアに対応するため、Doris のパイプラインタスクが兄弟スレッドとコアを共有しない
レイテンシ	並列タスク間のデータ交換や、部分集約結果のマージが速くなる

Apache Doris はスキャン、JOIN、集約、ソート、データ交換を Arm 向けに最適化しており、x86 の SSE/AVX 向けベクトル化コードを Arm NEON へ移植する作業も行っています。

テスト方法

比較対象：EC2 M9g（Graviton5） vs M7i（第4世代 Intel Xeon Scalable、Sapphire Rapids）
両環境で同一バージョンの Doris、同一データ規模を使用
SSB、TPC-H、TPC-DS はスケールファクタ（SF）100

スイート	クエリ数
ClickBench	43
SSB	13
SSB Flat	13
TPC-H	22
TPC-DS	103
合計	194

評価指標はクエリごとのホットラン時間で、スイート単位で合計しています。性能向上率は次の式で定義しています（78% という数字もこの定義に基づき、以前の Graviton4 の検証でも同じ定義を使っています）。

性能向上率 = (x86 の実行時間 ÷ Graviton5 の実行時間) − 1

結果：Graviton5 はどれだけ速いか

すべてのスイートで Graviton5 が上回りました。最も伸びたのは ClickBench（78.3%）、最も小さかったのは TPC-DS（18.0%）です。

スイート	クエリ数	x86 M7i (s)	Graviton5 M9g (s)	性能向上率	実行時間削減率
ClickBench	43	8.49	4.76	78.3%	43.9%
SSB Flat SF100	13	0.79	0.52	51.2%	33.9%
SSB SF100	13	1.82	1.28	42.3%	29.7%
TPC-H SF100	22	8.90	6.73	32.2%	24.4%
TPC-DS SF100	103	39.71	33.66	18.0%	15.2%

「性能向上率」と「実行時間削減率」は同じ結果の別表現です。たとえば ClickBench の「78.3% 高速」は「実行時間が 43.9% 短い」と同じ意味です。

クエリ単位でも成り立つか

194 本中 191 本 が Graviton5 で高速化
クエリ単位の高速化倍率の中央値は 1.48 倍
ClickBench の 2 本はどちらも 1 ms で同値
最大の向上は ClickBench Q40 の 3.64 倍

唯一遅くなったのは TPC-DS Q51 で、Graviton5 では 4,487 ms、x86 では 1,002 ms でした。Q51 はウィンドウ関数と FULL OUTER JOIN を使って累積売上を計算するクエリです。このクエリも合計値に含めており、除外した場合 TPC-DS の向上率は 18.0% ではなく 32.7% になります。

どのワークロードが最も恩恵を受けるか

スイート	処理の特徴	性能向上率
ClickBench	1 つのワイドテーブルに対するフィルタ、GROUP BY、文字列関数	78.3%
SSB Flat	SSB のデータを事前に JOIN して 1 テーブル化	51.2%
SSB	スタースキーマ（ファクト 1、ディメンション 4）	42.3%
TPC-H	8 テーブル、多段 JOIN とサブクエリ	32.2%
TPC-DS	24 テーブル、複雑な JOIN とウィンドウ関数	18.0%

最もわかりやすい比較は SSB Flat と SSB です。データは同じで、JOIN を事前計算しているかどうかだけが違います。JOIN をなくすことで向上率は 42.3% から 51.2% に上がりました。

このため、最も大きな効果が期待できるのは、顧客向けダッシュボードや、ワイドテーブル上のログ・イベント分析です。

Doris 向けの Graviton5 インスタンスの選び方

インスタンスファミリー	想定ワークロード
M9g（汎用）	ダッシュボードとアドホック SQL の混在。今回ベンチマークしたファミリー
C9g（コンピューティング最適化）	スキャンや集約が中心のワークロード
R9g（メモリ最適化）	大規模な JOIN、高カーディナリティの集約
M9gd / C9gd / R9gd	上記にローカル NVMe SSD を追加した「d」バリアント

選定にあたっての推奨事項は次のとおりです。

自社のクエリを、ピーク時の同時実行数で検証する
Doris のバージョンとデータを比較対象間で揃える
スループットだけでなくレイテンシも測定する

詳しくは AWS の「AWS Graviton Performance Testing」ホワイトペーパーも参考になります。

FAQ

Q. AWS Graviton5 上の Apache Doris は x86 と比べてどれくらい速いですか？
M9g と M7i の比較で、5 つのスイートは 18%（TPC-DS）から 78%（ClickBench）高速でした。194 本中 191 本のクエリが高速化し、中央値は 1.48 倍です。

Q. 「78% の性能向上」は「実行時間 78% 削減」という意味ですか？
いいえ。同じ結果の別表現です。ClickBench は 1.78 倍速く（性能向上 78.3%）、これは実行時間 43.9% 削減に相当します。

Q. どの Doris ワークロードが Graviton5 の恩恵を最も受けますか？
ワイドテーブルに対するスキャン・集約中心のクエリです（ClickBench 78.3%、SSB Flat 51.2%）。JOIN が多いスイートでは TPC-H 32.2%、TPC-DS 18.0% でした。

Q. Graviton 向けの特別な Doris ビルドは必要ですか？
不要です。doris.apache.org で配布されている標準の ARM64 バイナリがそのまま Graviton で動作します。Arm 向けの最適化はメインラインのコードに含まれています。

Q. Graviton4 と比べるとどうですか？
2025 年の検証では、Graviton4 上の Doris は c6i（x86）インスタンスより平均約 50% 高速でした。ただしこの検証は x86 側のベースラインが古いため、今回の結果と直接比較はできません。AWS は Graviton5 について Graviton4 比でデータベース性能最大 30% 向上と報告しています。

まとめ

今回テストしたすべてのスイートで Graviton5 が上回り、特にダッシュボードやイベントデータのようなスキャン中心の分析で大きな効果が見られました。ARM64 ビルドは doris.apache.org/download からダウンロードできます。マネージドサービスとして使う場合は VeloDB Cloud も利用できます。

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参考リンク

原文：Apache Doris on AWS Graviton5: Up to 78% Higher Query Performance
Apache Doris 公式サイト：https://doris.apache.org
GitHub：https://github.com/apache/doris
VeloDB：https://www.velodb.io