ドメインを含むあらゆるものを、 JSONLファイル1つで強化します

409M件の稼働ドメインを対象に、DNS、WHOIS、技術情報、ランキングシグナルを1行ずつ、毎日再構築して提供します。完全版エクスポートは€599です。モデルを学習し、レコードをスコアリングし、その上に独自のデータプロダクトを構築できます。

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409M+アクティブなドメイン、1件につき1行
€1.46完全なレコード100万件あたり
32,5 GBエクスポートごとに1つの JSONL ファイル
毎日エクスポートを再構築、スキーマは同一

あなたのパイプライン、私たちのファイル

実際のスキーマに基づく4つのレシピです。以下の各キーは、エクスポートに実際に含まれるものと完全に一致します。まずは無料の10,000行サンプルでいずれかを試してみてください。

DomainTLDDomain typeHTTP statusIP addressCountry by IPTechnologiesDNS recordsPR valueHarmonic valueRegistrarDomain creation dateDomain expiration dateRDAP/WHOIS Record

ファイルから直接作るリードリスト

有効な MX レコードを持つすべての WordPress サイトを、エクスポートから直接ストリーミングします。ディスクには何も書き込まれません。

bash + jq
# Technologies ships as a list of names, or a name-to-version map.
# One line normalizes both shapes.
zstdcat webatla-all-data-2026-08-18.jsonl.zst |
jq -c 'def techs: (.Technologies // []) | if type == "object" then keys else . end;
   select(techs | index("WordPress"))
   | select((."DNS records" // {}) | has("MX"))
   | {domain: .Domain, tld: .TLD, rank: ."PR value"}' \
  > wordpress-with-mail.jsonl

TLD 別のテクノロジー採用状況

1,431件の TLD にまたがって、ロード処理なしで直接ファイル上で集計します。DuckDB は technology フィールドを JSON として読み込むため、まず型を確認してください。

duckdb
SELECT "TLD", count(*) AS domains
FROM read_json('webatla-all-data-2026-08-18.jsonl.zst',
       format='newline_delimited', compression='zstd',
       columns={'TLD':'VARCHAR', 'Technologies':'JSON'})
WHERE list_contains(
        CASE json_type("Technologies")
          WHEN 'ARRAY'  THEN json_extract_string("Technologies", '$[*]')
          WHEN 'OBJECT' THEN json_keys("Technologies")
          ELSE []::VARCHAR[] END, 'WordPress')
GROUP BY "TLD" ORDER BY domains DESC LIMIT 20;

ドメインキーによる CRM のエンリッチメント

エクスポートに対して、独自のレコードを LEFT JOIN してください。国、ランク、スタックが、既存の各行の横に追加されます。

duckdb
SELECT c.*, w."Country by IP", w."PR value", w."Registrar"
FROM 'crm.csv' c
LEFT JOIN (
  SELECT "Domain", "Country by IP", "PR value", "Registrar"
  FROM read_json('webatla-all-data-2026-08-18.jsonl.zst',
         format='newline_delimited', compression='zstd',
         columns={'Domain':'VARCHAR', 'Country by IP':'VARCHAR',
                  'PR value':'DOUBLE', 'Registrar':'VARCHAR'})
) w ON lower(c.domain) = w."Domain";

ノートパソコンでの一定メモリ処理

409,807,815行すべてを、ファイルを RAM に保持せずにストリーミングします。特徴量を作成し、スコアリングし、書き出します。

python
import io, json, zstandard as zstd

with open("webatla-all-data-2026-08-18.jsonl.zst", "rb") as f:
    for line in io.TextIOWrapper(zstd.ZstdDecompressor().stream_reader(f)):
        r = json.loads(line)
        t = r.get("Technologies") or []
        names = list(t) if isinstance(t, dict) else t
        if "WordPress" in names and (r.get("DNS records") or {}).get("MX"):
            print(r["Domain"], r.get("Registrar"))

レシピ1とレシピ4は、2つのエンジンで実行される同じクエリであり、同じエクスポートに対して同じ行を返します。1つのフィルターを2つのツールで突き合わせて確認することが、これをもとに構築するどんなパイプラインも検証する方法です。

これでプロダクトを作れますか?はい

正直な切り分けです。データの上にプロダクトを構築し、作ったものを販売してください。生データの行をそのまま転送するのは別のビジネスであり、私たちはそれに応じた価格を設定しています。

はじめから許可されています

  • 自社のレコードや顧客のレコードを拡充すること
  • モデルを学習させ、スコアや分類、判定結果を販売すること
  • 自社プロダクト内のルックアップや機能を支えること
  • 集計したインサイトや調査、レポートを公開すること

作ったものの権利はあなたのものです。データセットの購入で得られるのはライセンスであり、その基になるデータベースそのものではありません。

all-dataから始める

生データの行を渡すには契約が必要です

  • 生データセットの全部または大部分を再販・再配布すること
  • エクスポートを第三者にサブライセンスすること

生データの再配布は別のビジネスであり、私たちはそれに応じた価格を設定しています。そうすることで、ファイル自体を他のすべての方にとってこれほど安く保てています。カスタムの再配布権については交渉が可能です。

営業に問い合わせる

問うべき質問は一つです。私たちの行そのものを売っているのか、それとも行から作ったものを売っているのかということです。後者であれば許可は不要です。正式な条文は利用規約に記載しています。

これが売上原価に与える影響

従量課金型のエンリッチメント料金は利用量に応じて増加するため、成功すればするほどマージンが縮小します。フラットファイルにはその問題がありません。

all-data、完全エクスポート€599
エクスポートに含まれる件数409,807,815
1か月間の再ダウンロード無制限
リクエスト単位の従量課金なし
409,807,815 ÷ €599 €1.46 / 100万件

データ費用は実質ゼロになります

完全なレコード100万件につき€1.46という価格になれば、基盤データのコストは最適化する価値のある項目ではなくなります。

コストが利用量に連動しなくなります

製品が成長してもマージンが縮小することはなくなります。ファイルは1回照会しても10億回照会しても同じ料金です。

お好みで小さく始めることもできます

all-active-domainsは、フルネームスペースで€29です。まずパイプラインを検証し、その後すべての列を取得してください。

すでにデータがある場所にそのまま収まります

改行区切りのJSONファイル1つを標準的な圧縮形式で提供します。SDKも独自形式もベンダー専用クライアントも不要です。

jqとシェル

ファイルをストリーミングしながらフィルタリングします。ディスクに全体を書き出す必要は一切ありません。

DuckDBとClickHouse

どちらも改行区切りのJSONを、圧縮されたまま直接読み込みます。列を宣言すれば、幅広い行での型推論をスキップできます。

Sparkとpandas

標準的なJSONLリーダーです。チャンクに分けても、ストリームで読んでも、スキーマはすべての行で同じです。

BigQuery

BigQueryは無圧縮のNDJSONを読み込むため、取り込み時に解凍するか、先にファイルをストレージに置いてください。

PolarsとArrow

ファイルを遅延評価でスキャンし、実体化される前にフィルタリングします。結果はそのままArrowに渡せます。

SnowflakeとDatabricks

どちらもオブジェクトストレージから改行区切りのJSONを取り込めます。ファイルを一度置いたら、ステージまたはボリュームをそこに向けるだけです。

エンジニアが実際に聞く質問

はぐらかさずに答えます。

スキーマはエクスポート間で安定していますか?

はい、キーとその意味は毎日の再構築を通じて変わらず、ドキュメント化されています。パーサーを書く前に知っておくべき形式が2つあります。Technologies は名前のリストとして、またはバージョンを検出した場合は名前からバージョンへのマップとして届きます。値がないフィールドは省略されるのではなく null として届くため、すべての行が同じキーを持ちます。

データはどれくらい新しいですか?

すべてのデータセットは毎日再構築されます。アクセス権には暦月1か月分の再ダウンロードが含まれるため、パイプラインが必要とする頻度で最新のエクスポートを取得できます。

これを自社で販売する製品に組み込めますか?

はい。エンリッチメント、スコア、分類、ルックアップ、集計インサイトはすべて販売できます。生の行データをそのまま提供するには、書面による再配布契約が必要です。上記の ライセンスの分け方 を参照してください。

レコードに含まれるもの、含まれないもの

公開されている登録情報、DNS、テクノロジーの記録です。連絡先の個人情報は含まれないため、登録者名もメールアドレスも電話番号もありません。これは意図的な設計上の決定であり、だからこそこのファイルは販売する製品に組み込んでも安全なのです。

テストするために30 GB をダウンロードする必要がありますか?

いいえ。すべてのデータセットには、アカウント不要で利用できる無料の10,000行サンプルがあります。付属の bearer API も、TLD、国、テクノロジーのいずれか1つのスライスを一度に、1分あたり240リクエストで提供します。

実データ10,000行でレシピを実行

アカウントもメールアドレスも不要です。サンプルがパイプラインで問題なくパースできれば、完全版のエクスポートは€599で、スキーマは変わりません。