PostgreSQLとは
PostgreSQLとは、オープンソースのリレーショナルデータベース管理システム
読み: ポストグレスキューエル
30年以上の開発歴を持ち、ACID準拠のトランザクション、複雑なクエリ、JSON対応、全文検索、地理空間データ処理（PostGIS）など高度な機能を備える。AI開発ではpgvectorエクステンションによるベクトル検索が注目されている。
かんたんに言うと
無料で使える高機能データベース。MySQLと並ぶオープンソースDBの代表格だが、複雑なクエリやデータ型の種類ではPostgreSQLが上回る。最近はpgvectorを追加するだけでベクトルデータベースとしても使えるため、AI開発の文脈でも選ばれている。
MySQLとの違い
MySQLはシンプルさと読み取り速度に強みがある。PostgreSQLは機能の豊富さと標準SQL準拠に強みがある。JSONBカラム、配列型、範囲型、複合型などMySQLにないデータ型を持つ。ウィンドウ関数、CTE（再帰クエリ）、マテリアライズドビューなどの分析クエリもPostgreSQLの方が充実している。Webアプリのバックエンドではどちらでも問題ないが、分析やAIワークロードが絡むとPostgreSQLが有利になる。
pgvectorによるベクトル検索
pgvectorはPostgreSQLにベクトル検索機能を追加するエクステンション。テキストの埋め込みベクトルをデータベースに格納し、類似度検索ができる。PineconeやMilvusなどの専用ベクトルデータベースを別途立てる必要がなく、既存のPostgreSQLにpgvectorを追加するだけで済む。小〜中規模のRAG構成ではこの構成で十分な性能が出る。ただし数百万ベクトルを超えると専用DBの方がスケーラビリティで有利。
マネージドサービスの選択肢
AWS RDS for PostgreSQL、Google Cloud SQL、Azure Database for PostgreSQLなど各クラウドベンダーがマネージドサービスを提供している。Supabaseはフルオープンソースの「Firebase代替」として、PostgreSQLをバックエンドに採用している。NeonやPlanetScaleなどのサーバーレスPostgreSQLも登場し、スケーリングの手間が減っている。
導入時の判断基準
新規プロジェクトでリレーショナルDBが必要なら、PostgreSQLを第一候補にして問題ない。MySQLを選ぶ理由は、既存のMySQL資産がある場合やWordPressのバックエンドとして使う場合。AI開発でベクトル検索が必要かつデータ量が100万件以下ならpgvectorで十分。それ以上ならPineconeやWeaviateとの併用を検討する。
当社の見解
当社はツール選定において実用性を第一方針にしている。カタログスペックやベンチマークスコアではなく、実務で1週間使い倒して初めて判断する。フレームワークを増やすほど管理コストが増える経験もした。フックを増やしすぎてAIが情報過多でパニックになったこともある。足し算だけでなく、引き算の判断が選定の質を決める。検証せずに導入したツールは、ほぼ例外なく3か月以内に使わなくなった。
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