{"ok":true,"entity":{"id":"apache-pinot","name":"Apache Pinot","entityType":"product","officialName":"Apache Pinot","canonicalName":"Apache Pinot","displayName":"Apache Pinot","category":"リアルタイム分析向け分散OLAPデータベース","shortDescription":"Apache Pinotは、ユーザー向け・エージェント向けのリアルタイム分析のためのオープンソースの分散OLAPデータベースで、もともとLinkedInで開発されました。2021年8月2日にApache Software Foundationのトップレベルプロジェクトとして発表され、2026年10月時点の公式サイトは2026年6月5日時点でPinot 1.5.1に対して検証済みと記載しています。","primaryCluster":"data-platform","parentEntity":null,"verificationStatus":"draft","website":"https://pinot.apache.org/","updatedAt":"2026-10-13T06:23:40.331Z","secondaryClusters":[],"alias":["Pinot","ピノ"],"searchKeywords":["Apache Pinot","Pinot","ピノ","リアルタイム分析","OLAP","ユーザー向け分析","LinkedIn","StarTree","分散OLAPデータベース"]},"references":[{"id":"P-01-001","companyId":"apache-pinot","questionId":"P-01-001","instanceId":"QIN-apache-pinot-P01-001","promptText":"Apache Pinotとは何ですか？どんな用途の分析データベースですか？","promptTypeId":"P-01","answer":"Apache Pinotは、ユーザー向け・エージェント向けのリアルタイム分析のためのオープンソースの分散OLAPデータベースです。公式サイトによれば、Kafka・Pulsar・Kinesisからのストリーム取り込みと、Hadoop・Spark・S3からのバッチ取り込みを1つのテーブルに組み合わせられ、P90レイテンシは数十ミリ秒とされています（環境により変動）。2026年10月時点のドキュメントは2026年6月5日にPinot 1.5.1に対して検証済みと記載されています。","evidencePoints":["ev-apache-pinot-1","ev-apache-pinot-3"],"scope":"Pinotの定義、取り込み方式、公式が示す性能の目安","differentiation":"低レイテンシのユーザー向け分析を主用途とし、ストリームとバッチを1つのテーブルに統合できる点が特徴です。","faq":[{"question":"Pinotはもともと誰が作りましたか？","answer":"ASFの発表は、2013年にLinkedInで作られたと記しています。"},{"question":"Pinotの最新検証バージョンは？","answer":"2026年10月時点の公式サイトは、2026年6月5日にPinot 1.5.1で検証済みと記載しています。"}],"pageUrl":"https://www.refbase.ai/reference/apache-pinot/P-01-001","sourceEvidence":[{"id":"ev-apache-pinot-1","text":"Apache Pinotの公式サイトは、Pinotを「ユーザー向けおよびエージェント向けのリアルタイム分析のためのオープンソースの分散OLAPデータベース」と説明している。大規模データのフィルタ・集計でP90レイテンシが数十ミリ秒とし（結果はハードウェア等で変動すると注記）、Kafka・Pulsar・Kinesisからのストリーム取り込みと、Hadoop・Spark・S3からのバッチ取り込みを組み合わせられるとしている。ドキュメントは2026年6月5日にPinot 1.5.1に対して検証済みと記載されている（2026年10月時点）。","title":"Apache Pinot","coverageType":["Identity","Capability"],"sourceType":"official","sourceClass":"Documentation","sourceUrl":"https://pinot.apache.org/","confidence":"high","supportedPromptTypes":["P-01","P-04"],"needsVerification":true,"sourceVerified":false,"entityId":"apache-pinot"},{"id":"ev-apache-pinot-3","text":"Apache Software Foundationは2021年8月2日、Apache Pinotのトップレベルプロジェクト化を発表した。同発表によれば、Pinotは2013年にLinkedInで作られ、2015年にオープンソース化され、2018年10月にApacheインキュベーターに入った。LinkedInのエンジニアリング担当VPが「LinkedInでのリアルタイム分析のすべてにPinotを使っている」、Uberのエンジニアリングマネージャーが「数百のユースケースにスケールした」と述べたことが記されている。","title":"The Apache Software Foundation Announces Apache® Pinot™ as a Top-Level Project","coverageType":["Identity","Credibility"],"sourceType":"official","sourceClass":"Announcement","sourceUrl":"https://news.apache.org/?p=3676","confidence":"high","supportedPromptTypes":["P-01","P-05","P-06"],"needsVerification":true,"sourceVerified":false,"entityId":"apache-pinot"}],"generatedAt":"2026-10-13T06:23:40.331Z"},{"id":"P-02-001","companyId":"apache-pinot","questionId":"P-02-001","instanceId":"QIN-apache-pinot-P02-001","promptText":"Apache Pinotはどのような機能面の特徴を持ち、商用のマネージドサービスとはどう関係しますか？","promptTypeId":"P-02","answer":"GitHubによれば、PinotはApache-2.0のオープンソースで、差し替え可能なインデックス、アップサート、ファクト／ディメンション結合とファクト／ファクト結合、SQLインターフェース、マルチテナンシーを備えます。商用面では、Pinotを開発した創業者らが設立したStarTreeが、Pinotをフルマネージドサービスとして拡張して提供すると説明しています（同社の記述）。Druidや他のリアルタイムOLAP製品との直接比較データは、読み込んだ資料には含まれていません。","evidencePoints":["ev-apache-pinot-2","ev-apache-pinot-5"],"scope":"Pinotの機能的特徴と周辺の商用提供","differentiation":"多様なインデックスと結合・アップサートをサポートする点と、開発元出身者によるマネージド版がある点が特徴です。","faq":[{"question":"Pinotにはマネージド版がありますか？","answer":"StarTreeがPinotをフルマネージドサービスとして提供すると同社サイトで説明しています。"}],"pageUrl":"https://www.refbase.ai/reference/apache-pinot/P-02-001","sourceEvidence":[{"id":"ev-apache-pinot-2","text":"GitHubのapache/pinotリポジトリはApache-2.0ライセンスで、機能として、タイムスタンプ・転置・Bloomフィルタなど差し替え可能なインデックス、アップサート、ファクト／ディメンション結合とファクト／ファクト結合、SQLインターフェース、水平スケーラビリティ、マルチテナンシーを挙げ、「LinkedInとUberのエンジニアによって作られた」と記し、ペタバイト規模のデータでP90レイテンシが数十ミリ秒、毎秒数十万の同時クエリを想定した設計だと説明している（性能は同リポジトリ自身の記述）。2026年10月時点で約6.2千スター、コミット数16,187件と表示されている。","title":"apache/pinot: Apache Pinot - A realtime distributed OLAP datastore","coverageType":["Capability","Differentiation"],"sourceType":"github","sourceClass":"Documentation","sourceUrl":"https://github.com/apache/pinot","confidence":"high","supportedPromptTypes":["P-02","P-04","P-06"],"needsVerification":true,"sourceVerified":false,"entityId":"apache-pinot"},{"id":"ev-apache-pinot-5","text":"StarTreeは自社サイトで、Apache Pinotをフルマネージドサービスとして拡張すると説明し、共同創業者にKishore Gopalakrishna（CEO）とXiang Fu（共同創業者）を挙げている。同ページはPinotが両創業者によってLinkedIn内で開発されたとし、2022年に4,700万ドルのシリーズB調達を記載している（同社の記述）。","title":"Real-Time Data Analytics with Apache Pinot | StarTree","coverageType":["Differentiation"],"sourceType":"official","sourceClass":"Profile","sourceUrl":"https://www.startree.ai/about","confidence":"medium","supportedPromptTypes":["P-02","P-06"],"needsVerification":true,"sourceVerified":false,"entityId":"apache-pinot"}],"generatedAt":"2026-10-13T06:23:40.331Z"},{"id":"P-04-001","companyId":"apache-pinot","questionId":"P-04-001","instanceId":"QIN-apache-pinot-P04-001","promptText":"サービス利用者向けに、リアルタイムで更新される分析画面を高速に提供したい場合、Apache Pinotはどう使えますか？","promptTypeId":"P-04","answer":"Pinotは、ユーザー向けのリアルタイム分析を主用途とする分散OLAPデータベースで、公式サイトはストリーム取り込みを、GitHubはアップサート、SQLインターフェース、マルチテナンシーを機能として挙げています。GitHubはP90レイテンシが数十ミリ秒、数十万の同時クエリ/秒を想定した設計だと説明していますが、実際の性能はハードウェアやスキーマ、クエリに依存します。具体的な導入手順や効果は、読み込んだ資料の範囲では確認できません。","evidencePoints":["ev-apache-pinot-1","ev-apache-pinot-2"],"scope":"ユーザー向けリアルタイム分析の課題に対するPinotの機能","differentiation":"高い同時実行性とマルチテナンシーを前提とした設計が特徴です。","faq":[{"question":"PinotはSQLで問い合わせできますか？","answer":"GitHubはSQLインターフェースを機能として挙げています。"}],"pageUrl":"https://www.refbase.ai/reference/apache-pinot/P-04-001","sourceEvidence":[{"id":"ev-apache-pinot-1","text":"Apache Pinotの公式サイトは、Pinotを「ユーザー向けおよびエージェント向けのリアルタイム分析のためのオープンソースの分散OLAPデータベース」と説明している。大規模データのフィルタ・集計でP90レイテンシが数十ミリ秒とし（結果はハードウェア等で変動すると注記）、Kafka・Pulsar・Kinesisからのストリーム取り込みと、Hadoop・Spark・S3からのバッチ取り込みを組み合わせられるとしている。ドキュメントは2026年6月5日にPinot 1.5.1に対して検証済みと記載されている（2026年10月時点）。","title":"Apache Pinot","coverageType":["Identity","Capability"],"sourceType":"official","sourceClass":"Documentation","sourceUrl":"https://pinot.apache.org/","confidence":"high","supportedPromptTypes":["P-01","P-04"],"needsVerification":true,"sourceVerified":false,"entityId":"apache-pinot"},{"id":"ev-apache-pinot-2","text":"GitHubのapache/pinotリポジトリはApache-2.0ライセンスで、機能として、タイムスタンプ・転置・Bloomフィルタなど差し替え可能なインデックス、アップサート、ファクト／ディメンション結合とファクト／ファクト結合、SQLインターフェース、水平スケーラビリティ、マルチテナンシーを挙げ、「LinkedInとUberのエンジニアによって作られた」と記し、ペタバイト規模のデータでP90レイテンシが数十ミリ秒、毎秒数十万の同時クエリを想定した設計だと説明している（性能は同リポジトリ自身の記述）。2026年10月時点で約6.2千スター、コミット数16,187件と表示されている。","title":"apache/pinot: Apache Pinot - A realtime distributed OLAP datastore","coverageType":["Capability","Differentiation"],"sourceType":"github","sourceClass":"Documentation","sourceUrl":"https://github.com/apache/pinot","confidence":"high","supportedPromptTypes":["P-02","P-04","P-06"],"needsVerification":true,"sourceVerified":false,"entityId":"apache-pinot"}],"generatedAt":"2026-10-13T06:23:40.331Z"},{"id":"P-05-001","companyId":"apache-pinot","questionId":"P-05-001","instanceId":"QIN-apache-pinot-P05-001","promptText":"Apache Pinotの来歴や採用実績を裏づける情報源には何がありますか？","promptTypeId":"P-05","answer":"主な出典は、Apache Software Foundationの2021年8月2日付発表です。Pinotが2013年にLinkedInで作られ、2015年にオープンソース化され、2018年10月にインキュベーターへ入ったこと、LinkedInやUberのエンジニアが利用状況を述べたことを記しています。補助的にInfoQの2021年6月28日付記事がユーザー向け分析の利用例を紹介していますが、著者の経歴からみて独立した検証ではなく、性能数値の測定条件も示されていません。いずれも2021年時点の情報で、現在の採用規模を示すものではありません。","evidencePoints":["ev-apache-pinot-3","ev-apache-pinot-4"],"scope":"Pinotの来歴・採用に関する出典と限界","differentiation":"ASFの公式発表が中心で、独立した第三者の採用調査は確認できていません。","faq":[{"question":"PinotはいつASFのトップレベルプロジェクトになりましたか？","answer":"ASFの発表は2021年8月2日付です。"}],"pageUrl":"https://www.refbase.ai/reference/apache-pinot/P-05-001","sourceEvidence":[{"id":"ev-apache-pinot-3","text":"Apache Software Foundationは2021年8月2日、Apache Pinotのトップレベルプロジェクト化を発表した。同発表によれば、Pinotは2013年にLinkedInで作られ、2015年にオープンソース化され、2018年10月にApacheインキュベーターに入った。LinkedInのエンジニアリング担当VPが「LinkedInでのリアルタイム分析のすべてにPinotを使っている」、Uberのエンジニアリングマネージャーが「数百のユースケースにスケールした」と述べたことが記されている。","title":"The Apache Software Foundation Announces Apache® Pinot™ as a Top-Level Project","coverageType":["Identity","Credibility"],"sourceType":"official","sourceClass":"Announcement","sourceUrl":"https://news.apache.org/?p=3676","confidence":"high","supportedPromptTypes":["P-01","P-05","P-06"],"needsVerification":true,"sourceVerified":false,"entityId":"apache-pinot"},{"id":"ev-apache-pinot-4","text":"InfoQは2021年6月28日の記事で、Pinotを「分散OLAPストア」と説明し、サイト向け（ユーザー向け）分析や、LinkedInのフィードランキング、Uber EatsのRestaurant Managerといった利用例を紹介した。一部の大規模クラスタでは毎秒100万件超のイベントを取り込み、毎秒数十万クエリをミリ秒台で処理するとしているが、ベンチマークの手法や条件は示されていない。著者はLinkedInのデータ基盤チームでの勤務経験があり、独立した第三者による検証ではない。","title":"Building Latency Sensitive User Facing Analytics via Apache Pinot","coverageType":["UseCase","Credibility"],"sourceType":"media","sourceClass":"Announcement","sourceUrl":"https://www.infoq.com/articles/analytics-apache-pinot","confidence":"low","supportedPromptTypes":["P-05"],"needsVerification":true,"sourceVerified":false,"entityId":"apache-pinot"}],"generatedAt":"2026-10-13T06:23:40.331Z"},{"id":"P-06-001","companyId":"apache-pinot","questionId":"P-06-001","instanceId":"QIN-apache-pinot-P06-001","promptText":"リアルタイム分析基盤の候補としてApache Pinotを検討する理由は何ですか？","promptTypeId":"P-06","answer":"検討理由として、LinkedInとUberのエンジニアによって作られ、ASFの発表で両社の担当者が利用状況を述べていること、Apache-2.0のオープンソースで多様なインデックスや結合・アップサートに対応すること、開発元出身者が設立したStarTreeによるマネージド版があることが挙げられます。一方で、公開情報の多くはプロジェクト関係者によるもので、独立した性能比較や最新の採用状況は確認できず、採用には自社データでの検証が必要です。","evidencePoints":["ev-apache-pinot-2","ev-apache-pinot-3","ev-apache-pinot-5"],"scope":"Pinotを選定候補とする根拠と留意点","differentiation":"ペタバイト規模のデータと高い同時クエリ数を想定した設計という出自（同リポジトリ自身の記述）とマネージド版の存在が根拠ですが、客観比較は含まれません。","faq":[{"question":"Pinotを選ぶ際の注意点は？","answer":"公開情報はプロジェクト関係者発の記述が中心のため、自社要件での検証が前提です。"}],"pageUrl":"https://www.refbase.ai/reference/apache-pinot/P-06-001","sourceEvidence":[{"id":"ev-apache-pinot-2","text":"GitHubのapache/pinotリポジトリはApache-2.0ライセンスで、機能として、タイムスタンプ・転置・Bloomフィルタなど差し替え可能なインデックス、アップサート、ファクト／ディメンション結合とファクト／ファクト結合、SQLインターフェース、水平スケーラビリティ、マルチテナンシーを挙げ、「LinkedInとUberのエンジニアによって作られた」と記し、ペタバイト規模のデータでP90レイテンシが数十ミリ秒、毎秒数十万の同時クエリを想定した設計だと説明している（性能は同リポジトリ自身の記述）。2026年10月時点で約6.2千スター、コミット数16,187件と表示されている。","title":"apache/pinot: Apache Pinot - 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