2026年、もうPostgresを使えばいい

 (tigerdata.com)
5 ポイント 投稿者 GN⁺ 2026-02-06 | 1件のコメント | WhatsAppで共有
  • Postgres は、検索、ベクトル、時系列、キューなど多様な機能を1つのデータベースで処理できる 統合プラットフォーム である
  • 複数の 専用データベース を使い分ける方式は、運用の複雑さ、セキュリティ、バックアップ、障害対応などの面で 非効率とリスク を招く
  • AI時代 には、データベースをすばやく複製・テスト・削除する必要があるため、単一システム構成が シンプルさと俊敏性 を保証する
  • Postgresの 拡張機能（extensions） は、Elasticsearch、Pinecone、InfluxDB などと同じ アルゴリズム を使っており、性能も実証されている
  • ほとんどの企業（99%）には Postgres 1つで十分であり、複雑な分散構成が必要なのはごく一部の大規模企業だけである

データベース統合の必要性

  • データベースを家にたとえ、Postgresは複数の機能を1つの屋根の下に統合した構造 として説明している
    • 検索、ベクトル、時系列、キューなど多様な用途を1つのシステムで処理できる
  • 一方で、"適材適所のツールを使え" という助言は、結果として 複数のデータベースを並行運用 することになる
    • Elasticsearch、Pinecone、Redis、MongoDB、Kafka、InfluxDB、PostgreSQL の7つのシステムを例示
    • それぞれのクエリ言語、バックアップ、セキュリティ、監視、障害対応を個別に管理しなければならない
  • このような分散構成は テスト環境の構築と問題解決を難しくし、とくに深夜の障害対応では複雑さが極限まで高まる

AI時代のシンプルさ

  • AIエージェント は、テスト用データベースをすばやく生成・検証・削除できなければならない
    • 単一データベースなら1回のコマンドで可能だが、複数システムではスナップショット同期や設定調整が必要になる
  • 複数のデータベースを同時に管理することは、R&Dレベルの複雑さ を要求する
  • AI時代には シンプルさが必須要件 であることが強調されている

専用データベースの「優位性」という神話

  • 専用データベースは特定の作業により優れている という認識は、誇張されたマーケティングの効果だと指摘している
    • 実際には、Postgres の拡張機能が同等またはそれ以上の アルゴリズム を使っている
  • 比較表によれば、Postgres 拡張機能は次のように対応している
    機能 専用DB Postgres拡張 同一アルゴリズム
    全文検索 Elasticsearch pg_textsearch BM25
    ベクトル検索 Pinecone pgvector + pgvectorscale HNSW/DiskANN
    時系列 InfluxDB TimescaleDB 時間パーティショニング
    キャッシュ Redis UNLOGGED tables メモリベース保存
    ドキュメント MongoDB JSONB ドキュメントインデックス
    空間情報 GIS PostGIS 業界標準
  • pgvectorscale は Pinecone と比べて 28倍低いレイテンシ、75%低いコスト を記録している
  • TimescaleDB は InfluxDB と同等またはそれ以上の性能を提供し、pg_textsearch は Elasticsearch と同じ BM25 ランキングを使用する

データベース分散の隠れたコスト

  • 複数システムを運用すると、バックアップ、監視、セキュリティパッチ、障害対応 などあらゆる管理コストが7倍に増える
  • 認知負荷: SQL、Redis、Elasticsearch DSL、MongoDB、Kafka、InfluxDB など多様な言語を学ばなければならない
  • データ整合性の問題: Postgres と Elasticsearch 間の同期失敗によりデータドリフトが発生する
  • 可用性の低下: 複数システムの SLA が掛け算され、全体の稼働率が低下する（例: 99.9% × 3 = 99.7%）

現代的な Postgres スタック

  • Postgres の拡張機能はすでに 長年にわたり本番環境で検証 されている
    • PostGIS（2001）、Full-text search（2008）、JSONB（2014）、TimescaleDB（2017）、pgvector（2021）
  • Netflix、Spotify、Uber、Reddit、Instagram、Discord など 48,000社以上 が PostgreSQL を利用している
  • AI時代の拡張機能
    拡張 代替対象 特徴
    pgvectorscale Pinecone, Qdrant DiskANN アルゴリズム、28倍低いレイテンシ、75%のコスト削減
    pg_textsearch Elasticsearch BM25 ランキングを Postgres に直接実装
    pgai 外部AIパイプライン データ変更時に埋め込みを自動同期
  • 1つの Postgres で RAGアプリケーション を構築可能: 単一のクエリ言語、単一のバックアップ、単一のテスト環境

主な拡張機能の例

  • pg_textsearch: Elasticsearch の代替、BM25 ベースの検索をサポート
  • pgvector + pgvectorscale: Pinecone の代替、DiskANN ベースのベクトル検索
  • TimescaleDB: InfluxDB の代替、時系列データ圧縮と SQL をサポート
  • UNLOGGED tables: Redis の代替、キャッシュテーブルを実装
  • pgmq: Kafka の代替、メッセージキュー機能を提供
  • JSONB: MongoDB の代替、ドキュメント型データの保存とインデックス化
  • PostGIS: 空間情報処理をサポート
  • pg_cron: スケジューリング作業を自動化
  • pg_trgm: タイポ許容検索をサポート
  • Recursive CTEs: グラフ探索機能を実装

結論

  • Postgres は 1つの家の中に複数の部屋がある構造 のように、多様なデータ処理機能を統合して提供する
  • ほとんどの企業（99%）には Postgres 1つで十分であり、ごく一部（1%）だけが超大規模な分散システムを必要とする
  • 「適材適所のツール」という助言は、データベース販売のためのマーケティング論理 だと指摘する
  • まずは Postgres で始め、本当に必要になったときだけ複雑さを追加せよ という原則を提示する
  • 2026年、もう Postgres を使えばいい という結論で締めくくられる

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1件のコメント

 
GN⁺ 2026-02-06
Hacker Newsの意見

  • ローカルファーストなアプリに Postgres を埋め込むのが難しく、Docker 設定を強制しなければならない点が不便。
    PGlite が複数の writer 接続をサポートしていれば完璧だったはず。SQLite も悪くないが、PG の拡張機能と本物の並列 multi-writer 対応が欲しい。

  • 久しぶりにデータベースを学び直してみたら、Postgres は本当に魔法のようなシステムだと感じた。
    数千万行を複数のテーブルに入れて、インデックスさえ適切に張れば、ほぼすべてのクエリが 100ms 以下で応答する。
    実行計画を分析すると、どのインデックスを追加すべきかすぐ分かるのに驚く。現代の DB は本当に奇跡だ。

    • あなたが言っているのは実際には「現代」DB の特徴というより、20年前の Postgresでもできたことだ。
      もちろん今はずっと良くなっているが、進歩の大半は高度なクエリ機能や運用まわりの最適化にある。
    • リレーショナル DB は何十年も前からそうした性能を示していた。Postgres 固有の特性ではない。

  • 私はPostgres ファンだが、「とにかく Postgres を使えばいい」という助言には同意しない。
    Postgres ひとつで単純化されたスタックを組むのは良いが、それがすべてのワークロードにとって効率的とは限らない。
    Citus Data の時代、Postgres の専門家チームが常時チューニングと運用に張り付かなければならなかった事例を多く見てきた。
    AI ベースのユースケースが増えるにつれ、専用技術がずっと早い段階で導入される傾向にある。
    詳細は ClickHouse ブログ にまとまっている。
    Postgres と目的別技術を統合的に活用するアプローチのほうがよいと思う。

    • 「常に Postgres だけを使え」ではなく、「デフォルトとして Postgres を考えろ」という意味だと理解した。
    • 私も「Postgres を使い、必要なときに別のものへ切り替えろ」という立場だ。単純なスタックは高速な反復開発に有利だ。
    • 実際、Postgres の中にも多くの専用システム機能が入っている。マニュアルを読んでチューニングすれば十分置き換え可能だ。
    • 結局のところ重要なのはユースケースが違うということだ。MySQL と Postgres の比較 参照。
    • 最近の開発者はあまりにもハイプに流されて技術を盲信しすぎていると思う。
      特定の技術が標準になると、開発者は交換可能な部品になってしまう。React 開発者のように。
      技術の単一化は、企業にとって人材の入れ替えを容易にする戦略だ。道具の多様性を守るべきだ。

  • 私も Postgres をよく使うが、ときには単純さのほうが重要だ。
    データ探索や GIS 作業には Postgres.app が完璧だが、簡単なサーバーでは SQLite のほうが良いこともある。

    • SQLite でシンプルに始めても、すぐに不便さにぶつかる。Postgres は「インストールしたら忘れていられる」レベルだ。
      小規模なデータ分析でも SQLite より Postgres のほうがずっと速い。インデックスや機能の差が大きい。
    • SQLite は統合テスト用として最高だ。コンテナなしで DB を簡単に立ち上げたり落としたりできる。
    • SQLite は一時データ処理やローカル保存ファイル用としても有用だ。
      ただし 99% の場合は Postgres を使う。安定していて拡張性が高く、Oracle や MySQL より良いと感じる。
    • Postgres では特定の DB にだけアクセスできる権限設定が難しい点が不便だ。
      GRANT ALL PRIVILEGES が常に通用するわけではない。
    • 「どの DB を使うべきか」という議論は、複雑な変数が多すぎる。
      Postgres は無料で高速で共有アプリに向いている一方、SQLite は一人で開発する人に最適だ。

  • 結局はユースケース次第だ。
    うちも以前は MariaDB ベースの検索を使っていたが、Elasticsearch に移したところ、速度も単純さもずっと良くなった。
    ただ、単純な検索なら Postgres で十分だ。
    新しいツールへ移る前に待ってみるほうがよく、必要なときだけ切り替えるのが効率的だ。

  • Pinecone や Redis のような DB は、特定用途ではコスト効率がずっと高い。
    しかし状況によっては Postgres で解決するほうが良い場合もある。
    結局は規模と運用チームの有無によって判断すべきだ。

    • 実際のアプリとデータができてからでないと、正しい代替案を選びやすくならない。
      Postgres は大半の初期段階に十分で、大きくなってから他のソリューションを検討すればよい。

  • 最近は Postgres の代わりにMySQL と SQLite へ移行しつつある。
    Postgres の vacuum、保守、footgun が面倒だ。

    • MySQL は運用負荷がほとんどない。Postgres は手を入れ続ける必要があるが、MySQL はただうまく動く。
    • SQLite も保守は少ないが、空き領域の蓄積を防ぐためにVACUUM の実行は必要だ。
    • MySQL は管理しやすいが、高度な機能（BRIN、partial index など）を諦める必要がある。
      ただしクラスタ化インデックスをうまく設計すれば、範囲スキャンは非常に速い。
    • 私も MySQL に移ろうか悩んだ。アップグレードは簡単だが、進化の速度は Postgres より遅い。
    • Postgres のZheap プロジェクトが中止されたのは残念だ。
      VACUUM のないストレージエンジンが必要だ。Zheap wiki 参照。

  • Postgres は素晴らしいが、根本的な問題が二つある。
    第一に、Postgres は統合ツールではなくツール群なので、学ぶ量が多い。
    第二に、Postgres はHDD ベースの設計であり、SSD 時代には非効率な可能性がある。
    SSD 専用の RDBMS のほうが、より単純で高速である可能性が高い。

    • Postgres が HDD ベースだという根拠が気になる。出典を知りたい。

  • Postgres の**クラスタリング（HA）**構成はあまりにも複雑だ。
    Patroni、Spilo、timescaledb-ha などのツールはあるが、管理が難しく文書も不足している。
    CloudNativePG だけが唯一簡単な方法だが、Kubernetes 依存がある。
    MongoDB のように簡単に replica set を構成できればいいのにと思う。

    • ただし Postgres はCP DB ではなく、ネットワーク分断時には書き込み損失が発生しうる。
      Jepsen テストを通すには構造的な変更が必要だ（Yugabyte、Neon のように）。

  • Postgres をキャッシュとして使うことについての意見もある。
    Redis のほうがずっと速いが、規模が小さければ Postgres でも十分だ。

    • キャッシュが必要なら、memcache は単純で安定している。
      何十億ものリクエストを処理しても、再起動なしで問題なく動く。
    • Redis が本当に必要かどうかは、ベンチマークで証明すべきだ。有意な差がないなら Postgres で十分だ。
    • Redis と比較するなら、unlogged table を使うべきだ。耐久性機能を切れば速度はずっと速くなる。
    • アプリのキャッシュ要件が大きくないなら Postgres で始めて、
      stateless サーバー構成なら Redis を検討する価値がある。JVM ベースの長寿命プロセスなら独自キャッシュも可能だ。
    • Postgres のmaterialized view もかなり有用だ。
      ただし負荷が大きくなると外部キャッシュが必要になり、トランザクション整合性は諦める必要がある。