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『Designing Data-Intensive Applications』第2版でも引用されたブログ記事「Embedded databases (1): The harmony of DuckDB, Kùzu and LanceDB」を元に、次世代の組み込み型データベース（Embedded DB）の動向と特徴について解説します。
本編では、分析処理（OLAP）に特化した「DuckDB」、高度な接続性を持つグラフ構造に特化した「Kùzu」、画像・音声などの生データとベクトルを同居できる「LanceDB」の3つの組み込みDBを取り上げます。それぞれの技術的特徴（ベクトル化クエリ実行、ポインタベースジョイン、DiskANNに対応した独自フォーマットなど）を整理しつつ、インメモリ列指向フォーマット「Apache Arrow」を介して同一プロセス内で変換コストなく連携する「調和（Harmony）」の仕組みを読み解きます。また、PostgreSQLの各種拡張機能（pg_duckdb、Apache AGE、pgvectorなど）との比較や、買収・フォークを含めた各OSSプロジェクトの最新動向についても議論します。
組み込みデータベース (Embedded DB) / DuckDB / Kùzu / LanceDB / OLAP と ベクトル化クエリ実行 / グラフデータベース と Cypher / マルチモーダルとDiskANN / Apache Arrowによるゼロコピー連携 / PostgreSQL拡張機能 (pg_duckdb, Apache AGE, pgvector) / OSSの商業化とエコシステム
参考リンク The harmony of DuckDB, Kùzu and LanceDB, The Data Quarry DuckDB Kùzu LadybugDB LanceDB Lance Apache Parquet Apache Arrow pg_duckdb Apache AGE pgvector pgvectorscale pg_diskann
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