Database
Alopex DB
最初に作ったデータを、規模が変わっても育てていく。Alopex DBの設計目標と、v0.8.9で試せる範囲を分けて紹介します。
製品全体の設計目標は、同じデータファイルで規模の変化を越えることRaftベースKVS上にSQL・ベクトル検索・グラフETLを統合DB製品切り替え時のデータ変換・マイグレーション不要
Alopex DB の詳細へUse case
Pythonから使える高性能DB
Alopex は Python ホイールをリリースごとに配布しています（正規サポート）。SQL・ベクトル検索・グラフを、別のインフラを立てずに Python からそのまま。組み込みの一台から本番クラスタまで、同じデータファイルのままスケールします。
Install
pip install alopexalopex パッケージ。Database と DataFrame の両APIが使えます。
Python から使う
import alopex
db = alopex.Database.open("./my_data")
results = db.execute_sql(
"SELECT * FROM docs WHERE category = ?",
["science"],
)
similar = db.search_hnsw("docs", query_embedding, k=10)1ファイルから分散まで
同じデータファイルで、組み込み → サーバー → クラスタへシームレスに。
ベクトルネイティブ
VECTOR 型・HNSW・vector_similarity() を SQL に統合。
SQL と DataFrame
フル SQL に加え、Polars 風の遅延 DataFrame API も。
別インフラ不要
組み込みで動き、必要になったら分散へ。二重インフラを持たない。
合う製品
AI / RAG
HC GraphRAG
Microsoft GraphRAGをAWS向けに移植（Bedrock + Anthropic）
Microsoft GraphRAGベースAWS Bedrock + AnthropicモデルEC2 / Fargateデプロイ対応
HC GraphRAG の詳細へDatabase
スタートアップのDB選定とAlopex DB
Day 0の速度のまま、次の規模へ。MVPからクラスタまで同じデータを育てるAlopex DBの設計目標と、v0.8.9で試せる範囲を分けた提案。
MVP期はゼロ設定の組み込みモードで即スタートスケール時のデータ変換・移行・書き直しを減らす設計目標SQL+ベクトル検索が最初から1エンジン、AI機能の二重インフラ不要
スタートアップのDB選定とAlopex DB の詳細へ関連する開発記録
- 自社開発 · 2026/08/27Alopex DB v0.8.8チュートリアル 第5回：サーバーで開く組み込みで作ったデータディレクトリを alopex-server で開き、HTTPから同じSQLを実行します。サーバー経由で書いた行がファイル側からも読めることを確かめます。
- 自社開発 · 2026/08/27Alopex DB v0.8.8チュートリアル 第4回：ベクトル検索とDataFrame記事に埋め込みベクトルを持たせて似た記事を探し、SQLの結果をDataFrameへ移してタグを整形します。
- 自社開発 · 2026/08/27Alopex DB v0.8.8チュートリアル 第3回：CASE式・集合演算・WITH句・ウィンドウ関数条件で値を振り分け、二つの結果を組み合わせ、問い合わせに名前を付け、行ごとの順位と累計を出します。実行結果を確かめながら進みます。
- 自社開発 · 2026/08/27Alopex DB v0.8.8チュートリアル 第2回：SQLで記事を検索するキーで1件ずつ引く代わりに、テーブルを作ってSQLで検索します。SELECT・JOIN・集約・副問い合わせまでを、実行結果を確かめながら進みます。
- 自社開発 · 2026/08/27Alopex DB v0.8.8チュートリアル 第1回：キーと値を保存するAlopex DB v0.8.8を入れて、キーと値の保存から始めます。上書き・削除・トランザクション・ファイルへの永続化までを、実行結果を確かめながら進みます。
- エンジニアリング · 2026/08/13構造化する技術（第3回）― 表現形式の選択と変換ハッシュ、ツリー、グラフの優劣を比べていませんか。クエリに合う表現を選び、損失と再構築までを設計します。