parquet形式・とは？初心者にもわかるデータ圧縮と高速分析の基本共起語・同意語・対義語も併せて解説！

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高岡智則

年齢：33歳性別：男性職業：Webディレクター（兼ライティング・SNS運用担当）居住地：東京都杉並区・永福町の1LDKマンション出身地：神奈川県川崎市身長：176cm 体系：細身〜普通（最近ちょっとお腹が気になる）血液型：A型誕生日：1992年11月20日最終学歴：明治大学・情報コミュニケーション学部卒通勤：京王井の頭線で渋谷まで（通勤20分）家族構成：一人暮らし、実家には両親と2歳下の妹恋愛事情：独身。彼女は2年いない（本人は「忙しいだけ」と言い張る）

parquet形式・とは？

parquet形式（パーケット）は、データを「列ごとに」保存するファイル形式です。

列指向のストレージ特徴を持ち、大規模なデータ分析に最適です。

従来の CSV や JSON は行単位で並べますが、Parquet は同じ列のデータをまとめて保存します。これにより、分析で必要な列だけを素早く読み出せます。

parquet ファイルはスキーマと呼ばれる列の型情報を持ち、先頭にはメタデータが格納されます。

Row groups という単位でデータが分割され、各 row group は独立して読み書きできます。

各 row group は複数のページに分かれて格納され、圧縮が適用されます。

Parquet は列ごとに圧縮を選択し、辞書式エンコーディング、ビットパック、RLE などのエンコーディング技法を組み合わせます。

ネストされたデータも扱える点は大きな特徴です。STRUCT、LIST などを1つのファイルに保存できます。これにより JSON のような階層データを、スキーマを崩さずに格納することができます。

利点：高速な読み取り、優れた圧縮率、明示的なスキーマ、データウェアハウスやデータレイクでの高い互換性。

使い方の基本：現代の分析ツールは Parquet を標準としてサポートします。以下は Python の基本的な流れです。適切なライブラリを導入してデータを読み書きします。

Python での基本的な使い方は、pyarrow と pandas を組み合わせて利用します。データフレームを Parquet に保存するには df.to_parquet(data_parquet) のように呼び出します。読み出す場合は pd.read_parquet(data_parquet) です。

実務での使い方のポイント

データレイクやデータウェアハウスでは、列単位の読み取りが大きなメリットになります。複数の分析クエリを同時に走らせても I/O コストを抑えられるため、全体の処理時間が短縮されます。

表形式のデータ以外にもネストしたデータをそのまま格納できる点が便利です。例えば顧客データと注文データをSTRUCTとLISTで一つのファイルにまとめ、後で分析ツールが必要な列だけを取り出せます。

なお、互換性の注意点として、パーケットのバージョンやエンコーディングの選択によっては古いツールで読み込めない場合があります。ツールのバージョンを合わせることと、適切な圧縮設定を選ぶことがポイントです。

特徴	説明
保存形式	列指向
読み取り	必要な列だけを読み込むことが可能
圧縮	列ごとに最適化される
ネストデータ	STRUCT や LIST などをサポート

このように Parquet はビッグデータの処理を効率化するための強力なツールです。まだよく分からない場合でも、身近なデータ分析の第一歩として Parquet の概念を覚えておくと良いでしょう。

parquet形式の同意語

Parquet形式: Apache Parquet という、列指向のオープンソースデータフォーマットのこと。大規模データの圧縮とクエリ速度向上を狙う設計です。
Parquetフォーマット: Parquet のファイルフォーマット（形式）を表す言い方。列志向の格納方式とスキーマ情報を特徴とします。
Apache Parquet形式: Apache プロジェクトが提供する Parquet の形式。列指向のストレージ設計と圧縮機能を持つデータフォーマットです。
Parquetファイル形式: Parquet で保存されたファイルの形式を指す表現。データを列ごとに格納する設計です。
列指向フォーマット: データを列単位で格納するファイル形式の総称。Parquet はこのタイプの代表例です。
列指向データフォーマット: 列ごとにデータを格納することを前提としたデータフォーマットの一種。高圧縮・高速クエリが特徴です。
カラム指向フォーマット: 列指向フォーマットと同義の表現。名称の違いのみで同じ概念を指します。
カラム指向ファイル形式: カラム（列）指向のファイル形式のこと。Parquet の説明にも用いられる表現です。
Parquet（パーケット）: オープンソースの列指向ストレージフォーマット。大規模データ処理で広く使われる代表的な形式です。

parquet形式の対義語・反対語

CSV形式: テキストベースの行指向の表形式。列ごとのデータ型が明示されず、スキーマや圧縮・列単位の高速読み出しの恩恵を受けにくい。
JSON形式: 階層的なデータを表現するテキスト形式。列単位で効率的に抽出・圧縮する設計には向かず、分析時のパフォーマンスは劣ることが多い。
テキストファイル: プレーンテキストのファイル。構造化の自由度はあるが、スキーマや型情報がなく大規模分析には不向き。
行指向フォーマット: データを行ごとに格納する形式。Parquetの列指向とは反対の設計思想で、列単位の読み出しや圧縮の効果は薄い。
Excel/XLSX形式: 表計算ソフトで使われるセル中心のフォーマット。行指向的で、列指向ストレージの利点が活かしづらい。
非列指向データ形式: 列指向でないデータ形式の総称。Parquetの主な利点である列単位の圧縮・読み出しの恩恵を受けにくい。
平坦なデータ形式: 階層構造を持たず、単純な表やリストとして格納する形式。スキーマや複雑なデータ構造を活かせず、分析には適さないことが多い。

parquet形式の共起語

Apache Parquet: オープンソースのカラム指向データフォーマット。大規模データの格納と高速な列単位の読み出しを目的として設計されています。
Parquetフォーマット: Parquetのファイル形式そのもの。スキーマ付きで列ごとに格納・圧縮されます。
パーケット形式: 日本語表記のParquet形式。データを列ごとに格納するカラム指向フォーマットの総称。
Parquetファイル: Parquet形式で保存されたデータファイル（拡張子 .parquet）。
列指向: データを列ごとに格納する設計思想。読み取り時に必要な列だけを読み出せるのが特徴です。
列指向データ形式: 列指向データのファイル形式で、圧縮効率とクエリ性能が向上します。
辞書エンコーディング: 同じ値を辞書に置き換えて表現するエンコード方法。重複値が多い列で効果的です。
辞書圧縮: 辞書エンコーディングを用いた圧縮手法の総称。
プレーンエンコーディング: データをそのまま格納する基本的なエンコード方式。
RLE(ランレングスエンコーディング): 同じ値が連続する場合に値の長さを短く表現する圧縮法。
RowGroup: Parquetファイル内のデータを列ごとにまとめたブロック。圧縮の単位にもなります。
スキーマ: Parquetファイルの各列の名前とデータ型を定義する構造。
スキーマ定義: 列の型・名前などを公式に決める記述。Parquetの基本情報です。
パーティショニング: データをパーティション（分割）して格納することでクエリを高速化する手法。
パーティション: データを分割した小さな単位。Parquetと組み合わせて効率化されます。
圧縮: データ量を削減する処理。Parquetでは列ごとに圧縮を適用します。
Snappy圧縮: 高速でデコードも速い代表的な圧縮方式。Parquetでよく使われます。
GZIP圧縮: 広く利用される一般的な圧縮形式。Parquetでもオプションとして使われます。
LZO圧縮: 圧縮方式のひとつ。環境によって選択されます。
Brotli圧縮: 新しい世代の圧縮方式。Parquetで採用されることがあります。
Apache Spark: 大規模データ処理エンジン。Parquetの読み書きと分析で広く使われます。
PySpark: PythonからSparkを操作するライブラリ。Parquetの入出力にも対応します。
Hive: Hadoopエコシステムのデータウェアハウス。Parquetを格納フォーマットとして採用することが多いです。
Presto/Trino: 分散SQLエンジン。Parquetを大量データ分析の入力としてよく利用します。
Apache Arrow: In-memoryデータフォーマット。Parquetと併用してデータ処理の高速化を図ることがあります。
データレイク: 大量データを安価に蓄えるストレージ概念。Parquetはデータレイクで標準フォーマットとして広く使われます。
データウェアハウス: 分析用データを統合管理するシステム。Parquetは入出力フォーマットとして支持されています。
Amazon（関連記事：アマゾンの激安セール情報まとめ） S3: Amazonのオブジェクトストレージ。Parquetファイルを格納する代表的な場所です。
Google Cloud Storage: Googleのオブジェクトストレージ。Parquetファイルの保存・読み込みに用いられます。
Azure Data Lake Storage: Azureのデータレイクストレージ。Parquetを格納する選択肢の一つです。
Athena: AWSのサーバーレスクエリエンジン。Parquetを入力フォーマットとしてサポートします。
BigQuery: Googleのデータウェアハウス。Parquetをインポートして分析できます。

parquet形式の関連用語

parquet形式: オープンソースの列指向データ格納フォーマット。大規模データ分析での高速な読み取りと圧縮を重視します。
Apache Parquet: Parquet形式の実装とツール群の総称。Hadoopエコシステムで広く使われる標準フォーマットです。
列指向ストレージ: データを列ごとに格納する方式。列全体の圧縮・スキャンが効率的です。
Row Group: Parquetファイル内のデータの大きな塊。各Row Groupは独自の統計情報を持ち、個別に読み書きできます。
Page: Row Groupの内部で使われる最小の読み取り単位。読み取り時のパフォーマンスに影響します。
Column Chunk: 列データを格納する基本単位。エンコーディングと圧縮の対象となります。
ファイルフッター: Parquetファイルの末尾にあるメタデータ。スキーマ、統計情報、Row Group情報が含まれます。
メタデータ: ファイル全体の構造・スキーマ・統計情報などをまとめた情報群。
スキーマ: 列名・データ型・論理型を定義する設計図。データの解釈に使われます。
論理型: 日付・時刻・文字列・小数など、物理型を拡張して意味づけを行う型。
物理型: 内部的な実データ型。例: BOOLEAN、INT32、INT64、FLOAT、DOUBLE、BYTE_ARRAY、FIXED_LEN_BYTE_ARRAY。
データ型の例: パーケットで扱える基本的な型の代表例。Boolean, INT32, INT64, FLOAT, DOUBLE, BYTE_ARRAY など。
圧縮コーデック: 列データを格納する際の圧縮方式。ファイルサイズと読み取り速度を左右します。
Snappy: 高速で実用的な圧縮コーデック。Parquetでよく使われます。
GZIP: 高い圧縮率を実現する圧縮コーデック。処理コストはやや高めです。
LZO: 軽量な圧縮コーデック。特定の環境で選択されることがあります。
Brotli: 高圧縮率で近年注目される圧縮方式。対応環境に依存します。
ZSTD: 高効率な圧縮コーデック。近年の実装で採用が増えています。
エンコーディング: 列データの格納方法を決める方法。エンコーディングの組み合わせで圧縮と読み取りが変わります。
Plain Encoding: 最も基本的なエンコーディング。単純ですが圧縮率は低めです。
Dictionary Encoding: 値の辞書を作って格納するエンコーディング。重複データが多い列で効果的です。
RLE Encoding: 連続する同じ値を短く表現するエンコーディング。
Bit Packed Encoding: ビット単位で詰めて格納するエンコーディング。整数データなどで使われます。
Delta Byte Array Encoding: 差分を使って格納するエンコーディング。文字列データで効果的な場合があります。
Delta Length Byte Array Encoding: 長さ情報を差分で表現するエンコーディングの一種。
NULL値 / 欠損値の格納: NULL値を適切に格納して、読み取り時に正しく扱えるようにします。
統計情報: 各Row Group・各列の最小値・最大値・null数などの統計。クエリの絞り込みに使われます。
Predicate Pushdown: クエリの条件で不要なRow Groupを事前に除外し、読み取りを高速化します。
スキーマ進化: 新しい列の追加など、後方互換性を保ちながらスキーマを進化させる機能。
パーティショニング: データをディレクトリ構造やファイル分割で分けることで、クエリの絞り込みを早めます。
データレイクでの活用: 大量データを安価に保管し、分析に活用する際の標準フォーマットのひとつ。
互換性 / エコシステム: Spark, Hive, Presto/Trino, DuckDB, Athena など多くのツールがParquetをサポート。
parquet-tools: ファイル構造を検証・閲覧するコマンドラインツール。
PyArrow / fastparquet: PythonでParquetを扱う代表的なライブラリ。
代替フォーマットとの比較: ORCやAvroなど、用途に応じて選択されることが多い列指向/行指向フォーマットの比較。
ベストプラクティス: 適切な圧縮・エンコーディングの選択、スキーマ設計、パーティショニング戦略などの実践的指針。