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【Fabric入門】なぜ Microsoft Fabric は KQL を採用しているのか

Posted at 2025-12-29

Microsoft Fabric を触り始めると、次の疑問に必ずぶつかります。

「なぜ言語が分かれているのか?」
「全部 SQL ではダメなのか?」

この記事では、

SQL / T-SQL / KQL の違い
なぜ Fabric は KQL を採用しているのか

を整理します。

参照：

全体像：3つの言語の役割

まず全体として、このような違いがあります。

項目	SQL	T-SQL	KQL
言語の種類	標準SQL	Microsoft拡張SQL	分析専用言語（Kusto）
主な用途	RDBMSデータ操作	SQL + 制御構文	ログ・時系列・ストリーミング分析
文法スタイル	`SELECT`中心	SQL + 拡張構文	パイプライン式
実行順序	論理実行順	SQLと同様	上から順に実行
並び替え既定	`ASC`	`ASC`	`DESC`
`JOIN`	一般的	`APPLY`など高機能	KQL独自`JOIN`
フィルタ	`WHERE`	`WHERE`	`where`
集計	`GROUP BY`	`GROUP BY` + 拡張	`summarize`
変数	不可	可能	不可
ストアド	不可	可能	不可
Fabricでの利用	Warehouse / Lakehouse	Warehouse / Lakehouse	KQL DB / Eventstream / RTA

違い

SQL ：データベースに「問い合わせる」ための言語

まずは基本ですが、SQL は「リレーショナルデータベースを操作するための標準言語」です。

正規化された構造化データ
安定したスキーマ
帳票・集計・業務ロジック

といった業務データ向けに最適化されています。

SQL は「どう処理するか」ではなく、「何を取得したいか」を宣言する言語です。
Fabric では、Warehouse や Lakehouse の SQL エンドポイントで使われます。

T-SQL：SQLを「処理言語」に拡張したもの

T-SQL は SQL Server 系で使われる Microsoft 独自拡張です。

変数
IF / WHILE
ストアドプロシージャ
TRY-CATCH
CROSS APPLY

などが追加され、SQL を処理として書けるようになっています。
Fabric の SQL 体験は、この T-SQL 的思想を色濃く引き継いでいます。

KQL：データを「流して分析する」ための言語

KQL（Kusto Query Language）は、SQL とは思想がまったく違います。
最大の特徴は パイプライン型 であることです。

Events
| where Timestamp >= ago(1h)
| extend Hour = format_datetime(Timestamp, 'HH')
| summarize count() by Hour
| order by Hour

上から下へ
データを流しながら
少しずつ形を変えていく

KQL は 最初から分析専用として作られた言語です。

なぜ Microsoft Fabric は KQL を採用しているのか

結論から言うと、「Fabric が扱おうとしているデータの性質が、SQL だけでは足りなくなった」 からです。Fabric が本気で扱うデータの特徴としてある、

ログ
イベントデータ
操作履歴
時系列データ
ストリーミングデータ
準構造・半構造データ

これらは、

データ量が膨大
追記型（Append-only）
スキーマが流動的
「あとから意味を見つける」分析が中心

という特徴を持っています。

SQL は「静的な業務データ」に最適化されている

SQL は、

正規化
安定したスキーマ
CRUD 前提

という世界観で作られています。

ログやイベント分析では、

一時的な計算列を大量に作る
切り口を高速に変える
途中結果を見ながら試行錯誤する

こうした作業が中心になります。

SQL でも可能ですが、
CTE やサブクエリが増え、クエリは重くなりがちです。

KQL は「分析前提」で設計されている

KQL では、

extend で列を作る
summarize で集計する
project で整理する

という流れが自然です。

これは、

ログ可視化
運用監視
行動分析
セキュリティ分析

と非常に相性が良い。

Fabric の Real-Time Analytics は、
この KQL の処理モデルを前提に作られています。

サンプルコード

お題

直近1時間の売上データを対象に
時間帯ごとの売上合計を集計し
売上が多い順に並べる

SQL（Warehouse / Lakehouse）

SELECT
    FORMAT(SaleDate, 'HH') AS Hour,
    SUM(SaleAmount) AS TotalSales
FROM Sales
WHERE SaleDate >= DATEADD(hour, -1, GETDATE())
GROUP BY FORMAT(SaleDate, 'HH')
ORDER BY TotalSales DESC;

最終形を一気に定義
ロジックが SELECT / GROUP BY に集約される
宣言的

T-SQL（変数を使う例）

DECLARE @FromTime DATETIME;
SET @FromTime = DATEADD(hour, -1, GETDATE());

SELECT
    FORMAT(SaleDate, 'HH') AS Hour,
    SUM(SaleAmount) AS TotalSales
FROM Sales
WHERE SaleDate >= @FromTime
GROUP BY FORMAT(SaleDate, 'HH')
ORDER BY TotalSales DESC;

処理として段階化できる
バッチ・ストアド向き

KQL（Real-Time Analytics）

Sales
| where SaleDate >= ago(1h)
| extend Hour = format_datetime(SaleDate, 'HH')
| summarize TotalSales = sum(SaleAmount) by Hour
| order by TotalSales desc

上から順に処理
データを流しながら変形
中間結果が直感的に読める

KQLは見た目も大きく違うことがわかります。

`JOIN` を含めた例でも思想が違う

SQL

SELECT
    c.CustomerName,
    SUM(s.SaleAmount) AS TotalSales
FROM Sales s
JOIN Customers c
    ON s.CustomerID = c.CustomerID
WHERE s.SaleDate >= DATEADD(day, -1, GETDATE())
GROUP BY c.CustomerName
ORDER BY TotalSales DESC;

KQL

Sales
| where SaleDate >= ago(1d)
| join Customers on CustomerID
| summarize TotalSales = sum(SaleAmount) by CustomerName
| order by TotalSales desc

KQL では、処理の順序＝クエリの見た目です。

Fabric は「両立」を選んでいる

SQL / T-SQL / KQL は単なる文法違いではなく、それぞれが異なる前提・異なるデータの性質を扱うために設計された言語です。
Fabric は、この違いを無理に統一しようとはしていません。

業務・構造化データ
→ SQL / T-SQL
→ 正規化されたデータ、安定したスキーマ、帳票・業務集計
ログ・イベント・リアルタイムデータ
→ KQL
→ 大量・追記型・流動的スキーマ、探索的・反復的な分析

上記のような役割分担を前提にプラットフォームが設計されています。
重要なのは、KQL は SQL を置き換えるための言語ではない という点です。

SQL はこれからも、

業務システム
DWH
BI・帳票

の中核であり続けます。

一方で、ログやイベントのような「流れるデータ」に対しては、

最終形が最初から決まっていない
途中で列を作り、壊し、試しながら分析する
処理の流れそのものを把握したい

というニーズが強く、ここは SQL の得意領域ではありません。
KQL は、この SQL が苦手としてきた領域を正面から扱うための言語です。

Microsoft Fabric が KQL を採用した理由を一言でまとめると、「現代のデータ分析は、SQL だけでは表現しきれなくなった」 という現実に向き合った結果だと言えます。

データの種類が増え、
リアルタイム性が求められ、
探索的な分析が当たり前になった

その中で、分析の流れをそのまま書ける言語が必要になったのが KQL です。
SQL / T-SQL / KQL の違いと思想を理解すると、
Fabric の構成やサービスの分かれ方も、かなり自然に見えてくるはずです。

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