For Startups
スタートアップのDB選定とAlopex DB
Day 0の速度のまま、スケールまで。
MVPはSQLite、成長したらPostgres、AI機能はベクトルDB、スケールしたら作り直し。Alopex DBは、その乗り換えの連続を一つのエンジンで減らすために作られたデータベースです。今日はゼロ設定の組み込みで始められ、単一ノードのサーバーまで進められます。複数ノードへの拡張も開発を進めています。
MVPはSQLiteで始めて、成長したらPostgresへ、AI機能が入ればベクトルDBへ。その乗り換えを減らすAlopex DBを、成長ステージ別に紹介します。
- 初期コスト
- ¥0
- スケール時の移行作業
- 目標
Key points
- ゼロ設定の組み込みモードでMVPを即日スタート
- 組み込み→サーバー→レプリカ→クラスタを同じデータで育てる設計目標
- SQL+ベクトル検索（HNSW）標準搭載でAI機能も1エンジン
Challenge
「今日必要なもの」と「1年後に必要なもの」が違う
スタートアップのデータ要件は段差で増えます。そして段差のたびにDBの乗り換え＝移行が発生します。
- MVP期はSQLiteが最速。しかしサーバー化・AI機能・スケールで頭打ちになり、作り直しになる
- AI機能が標準要件になり、ベクトルDBを足した瞬間に同期・整合性・二重の請求と運用が発生する
- 移行（データ変換・二重書き込み・書き直し）は、ユーザーが急増している最も忙しい時期に襲ってくる
スタートアップのDB選定の本質的な難しさは、「今日必要なもの」と「1年後に必要なもの」が違うことにあります。Alopex DBは、同じデータファイルのまま組み込み→サーバー→レプリカ→クラスタと進める設計目標を持ち、この「スケールの崖」を最初から小さくしておくことを提案します。
このLPはステージ別ユースケース分析記事に基づいています。Alopex DBはOSS（Apache 2.0）で、GitHub Releaseから公開中です。組み込みと単一ノードは今日から試せます。
スケールの崖を、最初から消しておく
同じデータファイルのまま、組み込みからシングルノード、レプリカ、分散クラスタへ。Alopex DBは、段差のたびに乗り換える必要がないよう設計されたデータベースです。
- MVP期: 単一ファイルの組み込みモード。ゼロ設定・完全ACID
- 成長期: 同じファイルのままHTTP/gRPCサーバー化、リードレプリカ追加
- AI機能: VECTOR(N)型とHNSWで、ハイブリッドSQL+ベクトル検索を1クエリで
- データ変換
- 設計目標
- DB製品を増やさない
- 設計目標
Stages
ステージ別の使い方
MVPからスケール期まで、ステージに合わせてモードを切り替えます。
MVP期（0→1）
公開中Embedded モード
- SQLiteライクな単一ファイル、ゼロ設定
- スキーマ変更に強い開発初速
- ローカルRAG・エッジ・デスクトップにも
PMF探索〜グロース期
公開中Single-Node / Replicated モード
- バイナリ1つでHTTP/gRPCサーバー化
- CLIとPython remote clientから同じデータへ接続
- 監視は姉妹の時系列DB Skulkで低コストに
スケール期
Distributed モード（開発中）
- Multi-RaftクラスタとRange Sharding（ロードマップv0.8〜v0.9）
- 同じデータファイル・同じアプリコードのまま
- Chirpsメッシュによるクラスタ通信基盤
Why Alopex
スタートアップに効く4つの特性
ユースケース分析から導いた、初期チームにとっての実利です。
ベクトル検索が標準搭載
VECTOR(N) + HNSWがSQLに統合済み。PineconeやQdrantを別途契約・同期する二重インフラが不要
Rust製シングルバイナリ
依存なしで配布・起動。CLIバイナリとPythonホイールを毎リリース提供
OSS（Apache 2.0）
PMF前の従量課金なし。ロックインなしで、必要になるまで1円もかからない
移行負債を減らす設計目標
同じデータファイルのまま次のモードへ進めることを目指した設計です。移行の手間を減らします。
Alternatives
既存の選択肢との比較
どれも優れたソフトウェアです。違いは「ステージの段差を越えるたびに乗り換えが必要か」にあります。
SQLite / DuckDB
組み込みの定番
Postgres + pgvector / マネージドDB
本番の定番
専用ベクトルDB
Pinecone / Qdrant等
Status
現在の開発状況
Rust／Pythonの組み込み、CLI、HTTP／gRPCサーバー、Python remote clientを公開しています。複数ノードの分散実行はロードマップ上で開発中です。詳細な分析は記事をご覧ください。
“いま抱えている課題から読み始めてください。この製品が何を減らせるか、すぐにわかります。”
高峰明里
製品案内
“リポジトリを開けば、設計の理由とテストを自分の目で確かめられます。”
アスマティ・辰巳
技術解説
Get Started
Day 0 から始める
cargo add でもバイナリでも数分で試せます。フィードバックがプロダクトを育てます。