Redashは2013年にローンチされたオープンソースのBIツールです。「シンプルでオープンなデータ協業プロダクト」「データを民主化する」をコンセプトに、SQLを中心にクエリを書いて結果を可視化・共有する、エンジニア／アナリスト向けのクエリ中心型BIとして長く使われてきました。

"Simple and open-source that makes it easy for anybody to share their data."

"Redash was designed to make it easy for everyone to work with data, regardless of their technical skills."

2020 年に Databricks が Redash を買収 し、一時期 public 版の開発は停滞しましたが、2023 年末に YY.MM バージョン体系でリリースが再開、以降コミュニティ主体で月次に近いペースで更新が続いています。最新は v26.3.0（2026-03-02 リリース） で、本記事はこのバージョンを Docker で立ち上げ、73 種類のデータソース対応、13 種類の可視化タイプ、12 種類のアラート通知先までひと通り触って確認した内容をまとめています。

主要な特徴

• SQL中心のクエリエディタ：シンタックスハイライト・補完・スニペット・スケジュール実行・パラメータ化まで揃ったSQLファーストのエディタ

• 73種類のデータソース対応：BigQuery / Snowflake / Redshift / Databricks / MySQL / PostgreSQL / MongoDB / Elasticsearch / DuckDB（v26.3 新規）など主要な DB・DWH をほぼ網羅

• クエリ結果への再クエリ（Query Results）：複数データソースの結果を SQLite にキャッシュし、その上で SQL を書いて JOIN・集計できる特徴的な機能

• 13 種類の可視化 + Chart は 8 サブタイプ：Chart / Table / Counter / Pivot / Funnel / Cohort / Map / Choropleth / Sankey / Sunburst / Box Plot / Details / Word Cloud

• 12 種類のアラート通知先：Email / Slack / Webhook / Discord / Mattermost / ChatWork / PagerDuty / Google Chat / Teams / Asana / Webex / Datadog

• OSS + セルフホスト前提：公式 SaaS は Databricks 買収後に終了。Docker Compose 5 コンテナ構成で自前運用する形が基本

• RESTful API：クエリ結果・ダッシュボードを外部システムから叩ける

ターゲットユーザー

Redash は SQL を書けるエンジニア・データアナリストが主導して構築し、ビジネスユーザーが出来上がったダッシュボードを閲覧する、という役割分担で使われるケースが多いツールです。

• エンジニア・データアナリスト：SQL 中心の分析者。クエリの設計・チャート化・ダッシュボード組み立てを担う

• ビジネスユーザー：構築済みダッシュボードの閲覧、パラメータ変更での絞り込みが主な操作

• 組織規模：スタートアップから中規模エンタープライズまで。エンタープライズ機能（SSO / 高度な監査ログ）は限定的なので、厳格なセキュリティ要件のある大規模組織は要件適合を要確認

ノーコードで非エンジニアが一からダッシュボードを組み立てる、という使い方には寄せきっていない点で、Metabase や Looker Studio とは立ち位置が違います。

基本機能

データソース接続：73 種類の幅広いカバレッジ

Redash の最大の強みの一つが、接続できるデータソースの種類の多さです。データソース追加画面には、2026-04 時点で 73 種類のコネクタが並びます（実機確認）。

カテゴリ別に見るとこうなります:

• クラウド DWH：BigQuery / Snowflake / Redshift / Redshift IAM / Databricks / Azure Kusto / Trino / Presto / Athena

• RDBMS：MySQL / PostgreSQL / SQL Server / Oracle / RDS MySQL / CockroachDB / Exasol / Vertica / SQLite / DuckDB（v26.3 追加）/ DB2（v26.3 追加）

• NoSQL / 検索エンジン：MongoDB / Elasticsearch / Cassandra / ScyllaDB / Couchbase / ArangoDB / Dgraph / Druid

• ストリーミング / 分析基盤：ClickHouse / RisingWave（v24.04 追加）/ Apache Pinot / Hive / Impala / Phoenix / Kylin

• 監視 / メトリクス：Prometheus / Graphite / InfluxDB v1 & v2 / CloudWatch / CloudWatch Logs Insights / Uptycs

• SaaS / API：Google Analytics 4 / Google Search Console / Google Sheets / Salesforce / Yandex Metrika / Jira JQL / Tinybird / TreasureData / Rockset

• ファイル / 汎用：CSV / Excel / JSON / URL / Query Results（クロスDB結合用の SQLite キャッシュ）

BigQuery は project 単位で接続、Snowflake は v26.3 で private_key 認証に対応（従来の password 認証に加えて）、Trino は v26.3 で ROW types の JSON シリアライズと client_tags が追加されています。自分たちの DWH が主要選択肢に含まれているかは、ほぼ心配いらない品揃えです。

クエリエディタ：SQL ファーストの設計

クエリエディタは、左に Schema Browser、右に SQL 入力欄 + 実行結果、という SQL ファーストな構成です。

• シンタックスハイライト + 基本補完：Ace Editor ベース

• クエリスニペット：よく使う断片を Query Snippets に登録して trigger でエディタに挿入

• パラメータ（{{ }} 記法）：動的な {{date_range}} / {{dropdown}} / Text Pattern（v24.08 追加、正規表現バリデーション可）が使える

• マルチビジュアライゼーション：1 クエリから複数のチャートを作り、ダッシュボード上に並べ替えられる

• スケジュール実行：Refresh Schedule でクエリを定期実行。結果はキャッシュされてダッシュボードが自動更新される

• LIMIT 1000 自動付与：軽量に試行できるセーフティ

• Execute ボタン & Cmd+Enter：実行。ジョブは Redis + RQ ワーカーで非同期実行され、結果は Postgres と SQLite 両方に永続化される

Metabase の Visual Query Builder のような GUI 組み立ての比重は小さく、SQL が書ける前提の分析者が主役のエディタです。

クエリ結果への再クエリ（Query Results）

Redash の特徴的な機能が、type: results の Query Results データソースです。Admin 画面で登録すると、既に実行済みのクエリ結果（query_<id>）を別の SQL で再クエリできるようになります。

• 複数のデータソースの結果を SQLite に集約して JOIN する（cross-DB JOIN）

• 重いクエリの結果をキャッシュして、その上で軽量な集計だけ繰り返す

• ETL や中間テーブルを別途用意せずに、分析の層を Redash 内で組める

公式ドキュメント:

SQL の再集計を Redash 内で完結させられる点が、Query Results を使う一番の理由になります。

可視化：13 種類 + Chart サブタイプ 8 種

クエリ結果から + Add Visualization で作れる可視化タイプは、トップレベルで 13 種類です（viz-lib/src/visualizations/ 実装で確認）。

カテゴリ	可視化タイプ
一般	Chart / Table（default）/ Counter / Pivot Table
分布・関係	Funnel / Sankey / Sunburst Sequence / Cohort
地理	Map / Choropleth
その他	Box Plot / Details View / Word Cloud

Chart のサブタイプ（ChartTypeSelect.tsx）は Line / Bar / Area / Pie / Scatter / Bubble / Heatmap / Box の 8 種で、環境設定で Custom（JavaScript で独自描画）を追加できます。つまり Chart だけで 8〜9 系統、合計で 20 種類以上の表現を選べます。

v26.3 では Pivot に Plotly 描画モードが追加され（PR #7632）、従来の Table 表示に加えて Pivot Chart として可視化できるようになりました。

ダッシュボード

クエリの可視化を複数並べてダッシュボードを組み立てられます。v25.08 からグリッドが 12 カラムに変更され、より細かいレイアウト調整が可能になりました（PR #7396）。

• ドラッグ&ドロップのグリッド配置：クエリの可視化結果・テキストウィジェットを並べる

• ダッシュボードパラメータ：ダッシュボード全体で共通のフィルタを設定、全チャートに連動

• 自動更新：指定間隔でクエリを再実行

• ダッシュボードの Fork（v23.12 追加）：既存ダッシュボードを複製してカスタマイズ

• 公開 URL 発行：内部共有 / 外部への非ログイン URL

• 埋め込み：iframe 埋め込みで他サービスに組み込む

v26.3 では ダッシュボードパラメータの永続化（設定を保存する挙動）が追加され、共有 URL で渡したパラメータを受け取り直せるようになっています。

アラート：12 種類の通知先

クエリ結果の値がしきい値を越えたときに通知を飛ばす Alert 機能は、12 種類の通知先に対応します（/api/destinations/types で実機確認）。

カテゴリ	通知先
メール	Email
汎用 Webhook	Webhook
チャット	Slack / Discord / Mattermost / ChatWork / Microsoft Teams Webhook / Google Chat / Webex
インシデント	PagerDuty
監視・運用	Datadog
タスク管理	Asana

ChatWork / Asana / Datadog まで標準で用意されているのは Redash の特色で、日本企業 / SRE チーム / プロジェクト管理連動といった具体的な現場シナリオに当てはめやすい点は抑えておく価値があります。

v24.09 では Alert Evaluate ボタン（設定した条件を即時評価して通知できるかテスト）と、min / max / first selector（結果のどの行の値を判定に使うか）が追加され、アラート設定時のフィードバックループが短くなりました。

アクセス制御・API

• グループ / 権限：Users / Groups / Data Source 単位でアクセス制御。Admin で設定

• View Only / Full Access：データソース単位で権限を分けられる

• RESTful API：クエリ・ダッシュボード・結果を外部から取得／操作可能。API キーはユーザープロファイルから発行

• SSO：SAML / JWT / Google OAuth に対応（Organization Settings から設定）

• マルチテナント：Multi-org（REDASH_MULTI_ORG=true）で 1 インスタンスに複数組織を収容

大規模用途ではエンタープライズグレードの監査ログや高度な SSO 連携は限定的なので、コンプライアンス重視の組織は要件適合を事前に確認しておくと安心です。

2026 年の最新動向：v26.3 の注目変更

Redash v26.3.0（2026-03-02 リリース）では、バージョン番号の見た目以上に実質的な追加が入っています。Release Notes 26.03.0 と実装差分から、特に効く変更を挙げます。

データソース新設

• DuckDB サポート（PR #7548）：ローカル解析で急速に広まっている DuckDB が、MotherDuck のカタログ表示も含めて追加された

• DB2 サポート（PR #7581）：金融・行政系の既存システムと繋ぎやすくなった

• Snowflake private_key 認証（PR #7371）：従来のパスワード認証に加え、公式推奨の鍵ペア認証に対応

• Trino 強化：ROW types の JSON シリアライズ、client_tags、impersonation オプションの追加（#7644 / #7633 / #7605）

• Jira JQL API v3 対応（#7527）

• BigQuery schema browser 強化：テーブル / カラムの description（comment）をツールチップ表示（#7543 / #7538）、複数 dataset location 対応（#7540）

可視化の改善

• Pivot Chart 追加（PR #7632）：Pivot Table に Plotly ベースの chart 描画モード

• Range slider on chart（#7525）：chart の横軸範囲をスライダーで直感的に絞れる

• Line shape option（#7582）：Line / Area チャートで spline / step 等の補間方法を指定可能

• Missing / NULL 扱いの scatter 対応（#7523）

運用まわり

• 多バイト文字のクエリ検索構文（#7546）：日本語などを含むクエリの検索が advanced syntax に対応

• ダッシュボードパラメータの永続化（#7570）

• Webhook 通知の unicode 対応（#7586）

• Python 3.13 / webpack 5 / plotly 3.3.1 への基盤アップグレード

日本語環境で運用している組織にとっては、多バイト文字検索の改善 と Webhook unicode 対応 は地味ながら効きます。

バージョン別アップデート一覧

Redash の番号付けは 2023 年末から YY.MM.patch（年.月.patch）方式に移行しています。v10.1.0（2021-11）から v23.11.0 まで 2 年空いた後、以降はほぼ月次で動いています。

バージョン	日付	主な変更
v10.1.0	2021-11	v10 系最後。このあと 2 年空く
v23.11.0	2023-11	Yandex Disk / MySQL 新オプション、YY.MM 体系へ移行
v23.12.0	2023-12	Dashboard Fork、unarchive 対応
v24.01.0	2024-01	InfluxDB v2、Prometheus SSL
v24.02.0	2024-02	jsonb カラム化、クエリハッシュ改善
v24.04.0	2024-04	RisingWave 追加
v24.07.0	2024-07	Python 3.10 / Debian 12
v24.08.0	2024-08	Text Pattern パラメータ、FIPS 対応
v24.09.0	2024-09	ARM64 対応、チャートのカラースキーム選択、Alert Evaluate ボタン、Alert min/max/first selector
v24.10.0	2024-10	REDASH_HOST env、orphan コンテナ自動除去
v24.11.0	2024-11	スケジュールクエリ修正、rehash migration
v24.12.0	2024-12	ptvsd → debugpy、version check 復活
v25.01.0	2025-01	Athena result reuse、BigQuery 型マッピング
v25.08.0	2025-08	Dashboard 12 カラムグリッド、Plotly v2 移行、MongoDB / ClickHouse 改善
v26.03.0	2026-03	Pivot Chart、DuckDB、DB2、Trino 強化、Snowflake private_key、Range slider、Line shape、Python 3.13、ダッシュボードパラメータ永続化

詳細: Release Notes

ちなみに Docker Hub の <b>:latest</b> タグは 2019-10-28 の v8.0.0 のまま動いていません（latest tag）。セルフホストでは redash/redash:26.3.0 のように明示バージョンでタグを固定するのが運用上安全です。

価格・費用構造（2026 年 4 月時点）

Redash は OSS のみで、公式のマネージドサービスは 2020 年の Databricks 買収後に終了しています。つまり費用構造は次のいずれかです。

形態	費用	特徴
セルフホスト（OSS）	無料（サーバー費用のみ）	Docker / Kubernetes / EC2 等で自前運用。全機能が利用可能
Databricks SQL	Databricks の価格に準拠	Redash の後継として Databricks に統合された UI。クエリ・ダッシュボード機能は類似
サードパーティ Hosting	提供者次第	公式ではないが Redash をマネージドで提供する SaaS がいくつか存在

公式 Redash としては、実体として「セルフホスト or Databricks SQL に移る」の二択です。本記事で扱う機能群はすべて OSS 版に含まれており、機能制限はありません。

セルフホストの費用の考え方:

• 最小構成：小規模チーム（〜10人）なら t3.small クラスのサーバー 1 台 + 小さな RDS Postgres で月 $30〜50 程度から

• 本番推奨：Redis / Postgres / 複数 worker を分離、ALB + マルチ AZ で月 $150〜300 程度

• Kubernetes 運用：helm chart は公式では提供されていないが、コミュニティの Redash Helm Chart を流用するパターンが多い

ユーザー課金がない分、分析者を増やしても追加コストがかからないのはセルフホストの利点で、組織全体にダッシュボード閲覧者を広げる用途には向きます。

導入前に押さえておきたいポイント

Redash は 10 年以上使われてきた完成度の高い OSS BI で、SQL ファーストな分析用途には十分なプロダクトです。その上で、導入前に役割の切り分けを決めておくと馴染みやすい 3 点を挙げておきます。

参考:

1. 開発の軸はコミュニティ。公式 SaaS は Databricks SQL に集約された

Databricks 買収後、公式のマネージド Redash は終了し、Databricks 側の SQL 機能に統合されました。OSS 版 Redash の開発自体は v23.11 以降コミュニティ主導で再活性化し、月次に近いペースでリリースが続いていますが、エンタープライズ SLA 付きのマネージドサービスを必要とする場合は Databricks SQL か、別の BI 製品と並行検討するのが現実的です。

2. SQL を書ける人が設計するチーム構成にはまる

Redash は SQL ファーストなエディタを中心に、クエリ・可視化・ダッシュボードを SQL で組み上げる設計です。SQL を書ける 1〜2 人がクエリを整備し、他のメンバーは閲覧とパラメータ絞り込みで活用する、というチーム構成だと力を発揮します。組織全体で SQL を書かないメンバーが一から組み立てる比率が高くなる場合は、Metabase / Looker Studio 等を並行で検討するのが現実的です。

3. セルフホスト運用のインフラ対応は自社担当

公式 SaaS がない以上、Docker Compose / Kubernetes でのセルフホスト運用が前提になります。同時接続ユーザー数やクエリ規模が大きくなると、worker の増設・Redis のキャッシュ戦略・Postgres のチューニングなど運用タスクが増える、という声が G2 などの公開レビューでも共通して挙げられています。インフラ担当を専任で置けないチームの場合は、マネージド BI（Codatum / Metabase Cloud 等）との使い分けも視野に入れると安心です。

いずれも「SQL 中心の分析用途に収めるなら十分」という前提の上での補足です。用途とチーム構成に合えば、Redash は費用効率と開発の活発さの両面で良い選択肢になります。

セットアップ・運用

Redash は Docker Compose で立ち上げるのが標準的な運用で、本記事の検証環境も同じ方式です。

公式セットアップ:

標準のコンテナ構成（5 種類）:

• server — Web UI / API（gunicorn）

• scheduler — 定期ジョブ投入

• adhoc_worker / scheduled_worker — クエリ実行ワーカー（Redis + RQ）

• postgres — メタデータ DB

• redis — ジョブキュー

本記事の検証では、Docker image の pull 後に次の時間でセットアップが完了しました（Apple M シリーズ Mac、arm64 image）:

• docker compose run --rm server create_db（DB 初期化・alembic stamp）：14.5 秒

• docker compose up -d 後、/ping が 200 を返すまで：約 20 秒

• 管理者アカウント作成の UI 完了まで：1 分以内

合計でゼロから 2 分程度で触れる状態まで到達できました。Docker Hub の <b>:latest</b> タグは 2019 年の v8 で止まっているので、本番運用では redash/redash:26.3.0 のように明示バージョンで pin するのが無難です。

アップグレードは docker compose run --rm server manage db upgrade でマイグレーションを流し、イメージ差し替えの順で安全に更新できます（release notes で都度確認）。

代替ツール

SQL 中心型 BI には他にもいくつかの選択肢があります。用途・規模・予算で使い分ける前提で、主要な候補を並べます。

Codatum

Notebook 形式で SQL + 可視化 + Markdown を 1 ページに並べて書ける SaaS 型データ分析プラットフォーム。AI アシスタントによる SQL 生成、実行エージェント、リアルタイム協業、詳細な権限管理を備え、Redash の SQL ファースト性と Query Results 的な中間層的分析の組み立てを、セルフホスト無しのマネージドで済ませられるのが特徴です。公式サイト

Apache Superset

Airbnb 発の OSS BI。SQL Lab + 豊富な可視化で Redash より GUI 寄り、エンタープライズ機能も多めです。公式サイト

Metabase

ノーコードの Visual Query Builder が強み。SQL を書かない非エンジニアが主体の組織には Metabase の方が馴染みやすいです。OSS + SaaS 両方あり。公式サイト / 完全ガイド

Databricks SQL

Redash の後継として Databricks に統合された SQL ワークベンチ。Redash の UX を引き継ぎつつ、Databricks 上の Lakehouse データに直接アクセスできます。公式

Mode

商用 SaaS。Notebook（Python / R）と SQL を組み合わせた分析フローが強みで、協業機能も充実。Redash よりハイエンド用途向け。公式サイト

まとめ

Redash は SQL 中心型 BI の長く続く選択肢です。73 種類のデータソース対応、Query Results によるクロス DB 結合、12 種類のアラート通知先といった実用機能を OSS のまま使えて、v23.11 以降の開発再活性化で v26.3 現在も月次ペースで進化が続いています。SQL を書けるエンジニア／アナリストが設計し、チーム全体で閲覧・共有していく運用には、費用対効果の面で非常にはまります。

マネージド運用を望む場合は Databricks SQL やマネージド BI と並べて検討する、SQL を書くメンバーの比率に合わせてチーム構成を設計する、といった前提づくりがあると馴染みやすいです。

もしこの 3 点、特に「SQL ファーストなクエリ中心の体験は残しつつ、セルフホスト運用を避けたい」「AI による SQL 作成支援や Notebook 型の文脈で分析を組み立てたい」という方向性で検討するなら、選択肢の一つとして Codatum があります。SQL + 可視化 + Markdown を並べて書ける Notebook 型 UI、AI アシスタント、実行エージェント、詳細な権限管理と協業機能を備え、Redash の隣を埋める形で使えます。組織のデータ活用を次のステージに進めたい場面では、Redash と Codatum を役割で使い分けるか、併用で検討する価値があります。