DuckDB vs MySQL ─ シンプルかつ完璧な比較【保存版】

🧭 はじめに

データ分析や開発を行う上で、「DuckDB」と「MySQL」のどちらを選ぶべきか迷ったことはありませんか？

結論から言うと、
DuckDB は分析（OLAP）向けの超軽量データベース、
MySQL は運用（OLTP）向けの安定サーバーデータベースです。

本記事では、その違いを完璧にシンプルに整理します。

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⚙️ DuckDBとMySQLの基本的な立ち位置

No	項目	DuckDB	MySQL	評価
1	主な用途	分析（OLAP）向け	運用（OLTP）向け	✅ DuckDB＝分析特化
2	動作環境	アプリ内で動作（組み込みDB）	サーバー常駐型	✅ DuckDB＝サーバ不要
3	セットアップ	ファイル1つで即利用可能	インストール・設定が必要	✅ DuckDB＝ゼロ構築
4	パフォーマンス	カラム型で集計高速	行型で集計遅め	✅ DuckDB＝分析爆速
5	データ保存	1ファイル（.duckdb）完結	ディレクトリ構造	✅ DuckDB＝軽量
6	外部データ連携	Parquet, CSV, Pandasを直接クエリ	CSV取込は遅い	✅ DuckDB＝柔軟連携
7	同時接続	単一接続中心	複数クライアント対応	❌ DuckDB＝多接続不向き
8	ストレージ構造	カラム指向	行指向	✅ DuckDB＝集計効率的
9	メモリ使用	高速だがやや重め	安定・軽量	⚠ 用途次第
10	トランザクション	軽量対応のみ	完全ACID準拠	✅ MySQL＝更新処理強い
11	拡張性	Python統合が容易	サーバー拡張性高い	用途依存
12	運用コスト	ほぼゼロ	管理コストあり	✅ DuckDB＝低コスト
13	ストリーム処理	不得意	リアルタイム処理可能	✅ MySQL＝運用向き
14	ライセンス	MIT	GPL	同等
15	総合評価	軽量・爆速・分析特化	安定・多機能・運用特化	✅ 用途で選ぶ

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🔍 結論：どちらを選ぶべきか？

用途	最適DB	理由	結果
データ分析・BI・ETL処理	DuckDB	高速・軽量・アプリ内で完結	✅ 最適
Webサービス・業務DB	MySQL	多接続・安定・トランザクション強い	✅ 最適

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💡 まとめ（1分で理解）

• DuckDB は「分析専用のインメモリエンジン」
  → pandas や parquet を直接SQLで扱える。
  → サーバ不要・超高速・ノーセットアップ。

• MySQL は「運用専用の安定データベース」
  → 同時接続・ACID・永続運用に強い。
  → Webアプリの裏側で今も現役。

✅ 結論：分析にはDuckDB、運用にはMySQL。
どちらが優れているかではなく、**「使いどころが違う」**のが本質。

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🚀 参考：DuckDBを使ったシンプルなPython例

import duckdb
import pandas as pd

# サンプルデータ
df = pd.DataFrame({
    'year': [2023, 2024, 2025],
    'sales': [120, 150, 200]
})

# DuckDBでSQLクエリ実行
result = duckdb.query("""
    SELECT year, sales, 
           ROUND(sales * 1.1, 1) AS after_tax
    FROM df
""").to_df()

print(result)