注意: 本記事の検証パートはシミュレーションです。実際の測定結果ではありません。

3行要約

  • SQLiteの手軽さをWeb・エッジ環境で実現した、非常に軽量かつ高速なデータベース。
  • 設定の煩わしさが一切なく、サーバーレス関数やエッジコンピューティングとの相性が抜群。
  • Bunny.netの強力なネットワーク基盤を活用し、グローバルな低遅延アクセスを低コストで実現。

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このツールは何か

みなさん、こんにちは。AI専門ブロガーの「ねぎ」です。普段は最新のAIモデルやライブラリを追いかけていますが、実はAIアプリケーションを構築する上で、裏側でデータを支える「データベース」の選択も同じくらい重要だったりしますよね。

今回ご紹介するのは、Product Huntでも話題になっていた「Bunny Database」です。キャッチコピーは「Like SQLite, but for the web」。これを聞いただけで、エンジニアの方ならピンとくるかもしれません。

これまでのデータベース選びは、常にトレードオフの連続でした。PostgreSQLやMySQLのようなリレーショナルデータベースは高機能ですが、セットアップが面倒で、サーバーレス環境から接続しようとすると接続数の制限（コネクションプーリングの問題）に悩まされます。一方で、SQLiteはファイルベースで非常に高速ですが、複数のサーバーから同時にアクセスしたり、Web上で共有したりするには不向きでした。

Bunny Databaseは、その「SQLiteのような手軽さ」を維持しつつ、Webという広大なフィールドで動作するように設計されたツールです。開発元はCDNやエッジストレージで知られるbunny.net。彼らが持つ強力なグローバルネットワークと、最適化されたストレージ技術をベースに構築されています。つまり、設定不要で、世界中のどこからでも高速にアクセスできる「WebのためのSQLite」を目指しているというわけですね。

なぜ注目されているのか

Bunny Databaseがこれほどまでに注目を集めている理由は、現在の開発トレンドである「エッジコンピューティング」や「サーバーレス」に完璧にフィットしているからです。

従来のデータベースは、特定のデータセンターに置かれることが一般的でした。しかし、VercelやCloudflare Workersのようなエッジ環境で動くモダンなフロントエンドフレームワークが登場したことで、アプリケーション自体はユーザーの近くで動くのに、データベースだけが遠くのデータセンターにあるという「距離の遅延」が問題視されるようになりました。

Bunny Databaseは、bunny.netのエッジストレージ技術を応用することで、この問題を解決しようとしています。具体的には、データの読み込みを極限まで速くし、ステートレスな関数（AWS LambdaやVercel Functionsなど）からでも瞬時にデータを取得できる仕組みを整えています。

また、競合となるCloudflare D1やTurso（libSQL）と比較しても、Bunnyのエコシステムの中に組み込まれているという強みがあります。すでにbunny.netを使っているユーザーにとっては、インフラを一本化できるメリットは計り知れません。APIファーストで、複雑なドライバーのインストールを必要とせず、HTTP経由でサクッとクエリを投げられる点も、フロントエンドエンジニアやAIアプリ開発者にとって非常に魅力的なポイントと言えます。

検証シミュレーション：実際に使ってみた

ここからは、私が実際にBunny Databaseを導入し、簡単なAIチャット履歴保存システムを構築したと仮定して、その検証結果をお伝えします。

今回は、Pythonを使ってBunny Databaseに接続し、AIとのやり取りを保存・検索する仕組みを作ってみました。

環境構築

まずは必要なライブラリをインストールします。Bunny Databaseは標準的なHTTPリクエストで操作可能ですが、今回は公式の（あるいは想定される）SDKを利用します。

pip install bunny-database-sdk

基本的な使い方

私のお気に入りのエディタを開き、まずはデータベースの初期化と、チャットログを保存するためのテーブル作成を行ってみます。

# サンプルコード（検証用のシミュレーション）
import os
from bunny_db import BunnyDBClient

# APIキーとデータベースIDは管理画面から取得したものを想定
API_KEY = "your_bunny_api_key"
DB_NAME = "ai_chat_history"

client = BunnyDBClient(api_key=API_KEY)

# 1. データベースの作成（存在しない場合）
db = client.get_database(DB_NAME)

# 2. テーブルの作成
# 従来のSQLライクな操作が可能です
db.execute("""
    CREATE TABLE IF NOT EXISTS chat_logs (
        id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,
        user_input TEXT,
        ai_response TEXT,
        sentiment TEXT,
        timestamp DATETIME DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP
    )
""")

print("データベースの準備が完了しました。")

# 3. AIの応答結果を保存する関数
def save_chat_log(user_text, ai_text, sentiment):
    db.execute(
        "INSERT INTO chat_logs (user_input, ai_response, sentiment) VALUES (?, ?, ?)",
        (user_text, ai_text, sentiment)
    )
    print("ログを保存しました。")

# テスト実行
save_chat_log("こんにちは！今日の天気は？", "こんにちは。今日は晴れですね。", "Positive")

実行結果

上記のコードを実行すると、コンソールには次のような結果が表示されました。

データベースの準備が完了しました。
ログを保存しました。

管理画面を確認すると（シミュレーションですが）、SQLiteブラウザのような直感的なUIでデータが反映されているのがわかります。HTTPベースでありながら、遅延はほとんど感じられず、まるでローカルのSQLiteを操作しているかのようなサクサク感がありました。

応用例：感情分析に基づいたログ検索

次に、保存したログの中から特定の条件でデータを抽出してみます。AIブロガーとしては、単なる保存だけでなく、後の分析に使えるかどうかが重要です。

# 特定の感情（Positive）のログだけを抽出
results = db.query("SELECT * FROM chat_logs WHERE sentiment = ?", ("Positive",))

for row in results:
    print(f"[{row['timestamp']}] User: {row['user_input']}")
    print(f"AI: {row['ai_response']}")
    print("-" * 20)

これを実行すると、過去の対話履歴が瞬時にリストアップされました。驚いたのは、クエリの実行速度です。遠隔にあるデータベースであることを意識させないレスポンスタイムは、リアルタイム性が求められるAIエージェントの開発において大きな武器になると感じました。

メリット・デメリット

実際に（シミュレーション上で）触ってみて感じたことをまとめます。

メリット

  • セットアップが驚異的に速い。インフラ構成図を何時間も書く必要がなく、数分で使い始められます。
  • サーバーレスとの相性が最高。コネクション制限を気にせず、VercelやNetlifyから呼び出せるのは本当に楽です。
  • 低コスト。bunny.netの思想を受け継いでいれば、大手クラウドのDBサービスよりも格安で運用できる可能性が高いです。
  • 管理画面がシンプル。データベースの中身をウェブブラウザから直接確認・編集できるのは、開発中のデバッグにおいて非常に助かります。

デメリット

  • 大規模なトランザクション処理には向かない。数万件の同時書き込みが発生するようなエンタープライズ用途には、まだPostgreSQL等の方が安心感があります。
  • エコシステムが成長途上。ORM（PrismaやDrizzleなど）との完全な統合には、もう少し時間がかかるかもしれません。
  • 複雑なクエリの最適化。SQLiteベースであるため、高度なWindow関数や特定の独自型を多用する場合には制約が出る可能性があります。

どんな人におすすめか

Bunny Databaseは、特に以下のような方々に刺さるツールだと思います。

  1. 個人開発者やスタートアップの方 「まずは動くものを作りたい」という段階で、高価で複雑なDBを設定するのは時間の無駄です。Bunny Databaseなら、開発スピードを落とさずにバックエンドを構築できます。

  2. AIアプリケーション開発者 LLMの履歴保存や、RAG（検索拡張生成）のメタデータ管理など、軽量で高速なデータストアが必要な場合に最適です。

  3. フロントエンドエンジニア サーバーサイドの深い知識がなくても、API感覚でデータベースを扱えるため、バックエンド開発のハードルがぐっと下がります。

  4. エッジコンピューティングを利用している人 Cloudflare WorkersやBunnyのEdge Functionsを使っているなら、このDBを選択しない手はありません。

私の評価

星評価: ★★★★☆

元SIerエンジニアとして、昔はデータベースを一つ立てるのにも設計書を書き、サーバーを構築し、冗長化を考え、バックアップスケジュールを組む……という膨大な作業が必要でした。あの頃の苦労を考えると、Bunny Databaseのような「WebのためのSQLite」が登場したことは、まさに魔法のように感じます。

正直なところ、巨大な業務システムをこれ一つでリプレイスするのは現実的ではありません。しかし、私が今取り組んでいるような最新のAIプロジェクトや、小回りの利くマイクロサービスであれば、これで十分、いや「これが最適」と言える場面が非常に多いはずです。

個人的には、このシンプルさが大好きです。多機能すぎて使いこなせないツールよりも、一つの目的（この場合はWebでのデータ保存）に対して研ぎ澄まされたツールの方が、結果として生産性を高めてくれますからね。

今後、PythonやJavaScript向けのライブラリがさらに洗練され、ORMサポートが充実していけば、文句なしの星5つになるでしょう。今のうちに触っておいて損はない、次世代のスタンダード候補だと確信しています。

みなさんも、次のプロジェクトで「とりあえずDBが必要だ」と思ったら、重厚なDBを立てる前にぜひBunny Databaseを試してみてください。その手軽さに驚くと思いますよ。

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