なぜPostgreSQLがモダンなスタートアップのデフォルトデータベースなのか

スタートアップにおける「デフォルトデータベース」の意味

創業者たちがPostgreSQLを「デフォルトのデータベース」と呼ぶとき、それはすべてのプロダクトにとって常に最適だと言っているわけではありません。むしろ、早期に評価に時間をかけずに選べて、プロダクトやチームが進化しても障害になりにくい選択肢だという意味です。

MVPのフェーズでは、「デフォルト」は意思決定コストを下げることを意味します。誰もが理解しやすく、採用が容易で、ホスティングプロバイダにサポートされ、データモデルが変わっても寛容に受け入れてくれるデータベースが望まれます。デフォルトな選択肢とは、一般的なスタートアップの道筋にフィットするものであり：素早く作り、ユーザーから学び、反復するためのものです。

このため、多くの現代的な「標準スタック」にPostgreSQLが登場します。たとえば Koder.ai のようなプラットフォームは、Postgresをバックボーンに置いて実際のアプリケーションを素早くリリースします（WebはReact、バックエンドはGo、データはPostgreSQL）。重要なのはブランドではなくパターンです：証明済みのプリミティブを選んで、インフラ議論ではなくプロダクトに時間を使う、ということです。

注意点（万能解ではない）

極端に高い書き込みスループットが必要な場合、タイムシリーズ主体のワークロード、あるいは高度に特殊化された検索など、別のデータベースが最初から適切なこともあります。しかし、初期のプロダクトの多くは「ユーザー＋アカウント＋権限＋課金＋アクティビティ」といった形をしています。この形はリレーショナルデータベースに自然にマッピングされます。

平易な言葉でのPostgreSQL

PostgreSQLはオープンソースのリレーショナルデータベースです。「リレーショナル」とはデータがテーブルに格納され（スプレッドシートのようなイメージ）、それらのテーブルを信頼性を持ってつなげられることを意味します（例：ユーザー ↔ 注文 ↔ サブスクリプション）。またSQLという業界標準のクエリ言語を使います。

この記事で扱う内容

以下の点を見ていきます：

• 信頼性とデータ整合性（ミスがデータを静かに壊さないこと）
• JSONBを含む実用的な機能群
• MVPからスケールまでの明確な道筋とパフォーマンスの基礎
• 運用の現実（マネージドPostgreSQL、バックアップ、マイグレーション）
• MySQLやNoSQLとのトレードオフ、コストやロックインの考え方

目的は一つの「正解」を押し付けることではなく、なぜ多くのスタートアップでPostgreSQLが安全な出発点になるのか、そのパターンを示すことです。

信頼性とデータ整合性──築ける安心感

PostgreSQLが信頼されるのは、アプリやサーバ、ネットワークが完璧に動かない状況でもデータを正しく保つ設計になっているからです。注文、支払い、サブスクリプション、ユーザープロファイルを扱うスタートアップにとって「ほとんど正しい」では不十分です。

ACIDトランザクション：実際のお金とユーザーのための安全網

PostgreSQLはACIDトランザクションをサポートしており、これは一連の変更を「全部成功するか全部失敗するか」にまとめる仕組みです。

例えばチェックアウト処理で (1) 注文を作成し、(2) 在庫を確保し、(3) 支払い意図を記録する必要がある場合、トランザクションはこれらが全部成功するか、途中で失敗したらロールバックされることを保証します。サーバが途中で落ちても、中途半端なレコードが残って払い戻しや二重請求、謎の「見つからない注文」を引き起こすことが防げます。

平易に説明できる一貫性

データ整合性を助ける機能により、不正なデータがシステムに入るのを防げます：

• 制約（例：「emailは一意であるべき」「quantityは負になってはいけない」）がデータベースの境界で不正入力を止めます。
• 外部キーは関係性が実際に成立していることを保証します（例：すべての請求書は既存の顧客に属している）。

こうした仕組みによって、正しさを「コードのすべての経路が正しく処理することに期待する」から「システム自体が不正な状態を許さない」に移せます。

安全な反復：スキーマ変更が混乱を招かない

チームは速く動きますし、データベースの構造は変わります。PostgreSQLは安全なマイグレーションやスキーマの進化パターンをサポートしています──列の追加、データのバックフィル、段階的な制約導入などにより、既存のデータを壊さずに機能を出せます。

負荷や障害下での予測可能な挙動

トラフィックが急増したりノードが再起動したときでも、PostgreSQLの耐久性保証と成熟した同時実行制御により挙動は安定します。沈黙のデータ損失や不整合な読み取りではなく、明確な結果と復旧可能な状態が得られます──顧客が見ている場面で特に重要です。

SQLとリレーショナルモデリングは多くのプロダクトに適合する

PostgreSQLの最大の利点は単純です：SQLがあれば進化するプロダクトでもデータに対して明確な問いを立てやすいことです。創業者が週次の収益内訳を欲しがるとき、PMがコホートレポートを求めるとき、サポートがなぜ注文が失敗したかを調べたいとき、SQLはレポーティング、デバッグ、ワンオフの確認に共通の言語を提供します。

リレーショナルモデリングはプロダクトルールをデータルールに変える

多くのプロダクトには自然な関係性があります：ユーザーはチームに属し、チームはプロジェクトを持ち、プロジェクトはタスクを持ち、タスクはコメントを持つ──といった具合です。リレーショナルモデリングによりこれらの結びつきを直接表現でき、JOINで組み合わせられます。

これは単なる学問的構造ではなく、機能を速く出すのに役立ちます。例：

• 権限：users → memberships → roles をJOINしてアクセスを判定する
• 課金：accounts → subscriptions → invoices をJOINして正確な領収書を生成する
• アクティビティフィード：events → actors → objects をJOINしてタイムラインを描画する

データが明確なエンティティで整理されていると、データベースが「誰が何に関連しているか」を確実に答えられるため、アプリケーションロジックは単純になります。

生産性の利点：インデックス、ビュー、制約

SQLデータベースは日常的に使えるツール群を提供しており、時間を節約します：

• インデックスは一般的な検索（例：「このチームのすべてのプロジェクト」）を高速化し、アプリを書き換える必要を減らします。
• ビューは複雑なクエリを再利用可能で読みやすいインターフェースとして包みます（分析や内部ツール向け）。
• 制約（UNIQUE、外部キー、CHECK）はソースで不正なデータを防ぎます（重複メール、孤立レコード、負の数量など）。

採用とコラボレーションが容易になる

SQLは広く教えられ、広く使われています。これはエンジニア、アナリスト、データに詳しいPMを採用するときに重要です。多くの候補者がSQLを読み書きできれば、オンボーディングは速くなり、データベース自体がクリーンでクエリ可能な構造を促進します。

JSONBでの柔軟性（データベースを切り替えずに）

スタートアップは初日から完璧なデータモデルを持っていることは稀です。PostgreSQLのJSONBは、同じデータベース内で半構造化データの実用的な逃げ道を提供します。

JSONBとは（とそれが有用な理由）

JSONBはJSONデータをPostgreSQLが効率的に扱えるバイナリ形式で格納します。コアのテーブルはリレーショナル（users、accounts、subscriptions）に保ちながら、頻繁に変わる、または顧客ごとに異なるフィールドをJSONB列に入れられます。

スタートアップに向いた一般的な用途：

• フィーチャーフラグ：ユーザーや組織単位のトグル例：{"beta": true, "new_checkout": "variant_b"}
• イベントプロパティ：分析用ペイロード（UTMタグ、デバイス情報、実験ID）
• 柔軟なプロフィール：市場ごとに異なる任意フィールド（職種、嗜好、ロケール依存属性）
• メタデータ：統合情報、取り込み元、正規化したくない「追加」情報

トレードオフ：意図的に使うこと

JSONBはリレーショナルモデリングの代替ではありません。強い制約やJOIN、明確なレポーティングが必要な場合はデータをリレーショナルに保ってください。JSONBは「進化するスキーマ」として扱い、単なるゴミ箱にしないことが肝心です。

JSONBのインデックス（高速性を維持するため）

パフォーマンスはインデックス次第です。PostgreSQLは次をサポートします：

• 含有検索向けのGINインデックス（例：props @> '{"beta":true}'）
• よく問合せるキー向けの式インデックス（例：(props->>'plan') をインデックス）

インデックスなしでは、JSONBのフィルタはテーブルスキャンになりやすく、データが増えると便利な抜け道が遅いエンドポイントに変わります。

成長に合わせて機能を追加できる拡張機能

スタートアップが想定より長くPostgreSQLにとどまる理由の一つは拡張機能（extensions）です：データベースごとに有効にできる「追加モジュール」で、Postgresにできることを拡張します。新しい要件ごとに別サービスを導入する代わりに、既存のデータベース内で対応できることが多いです。

実用的な付加機能としての拡張

拡張は新しいデータ型、索引方式、検索機能、ユーティリティ関数などを追加できます。早いうちに知っておくと良い一般的な例：

• PostGIS：地理空間型とクエリ（距離、ポリゴン、近接検索）
• pg_trgm：トライグラム索引による高速なあいまいテキストマッチング（タイプミス、部分一致）
• uuid-ossp：SQLでのUUID生成関数（SQL側でUUIDを作りたいときに便利）

これらは多くのプロダクト課題を解決し、余分なインフラをすぐに追加せずに済ませられるため人気があります。

拡張が別サービス導入を遅らせる場面

拡張を使えば初期〜中期に別システムを導入せずに済む場合があります：

• ロケーション機能を作るなら PostGIS で専用ジオデータベースの導入を遅らせられる
• 名前やタイトル、オートコンプリート向けの「検索的」挙動が必要なら pg_trgm で多くのケースを賄える
• サービス間・スクリプト間で一貫したIDが欲しいなら uuid-ossp でSQL側で生成できる

ただし、Postgresが永遠にすべてを担うべきという意味ではありませんが、より少ない構成要素で早くリリースするのに役立ちます。

拡張を有効にする前の注意

拡張は運用に影響を与えます。依存する前に確認すべき点：

• ホスティングのサポート：マネージドPostgresがすべての拡張を許可しているとは限らない、あるいは有効化に追加手順が必要な場合がある
• 運用影響：新しい索引はストレージや書き込みコストを増やす、拡張によってCPU負荷が増すクエリが発生する、アップグレード時に追加のテストが必要　など

拡張は依存関係とみなして、意図的に選び、使用理由をドキュメント化し、ステージングで本番前にテストしてください。

パフォーマンスの基本：インデックスとクエリプランニング

データベースのパフォーマンスはアプリが「速く感じるか」「遅く感じるか」の差を生みます。PostgreSQLは速度のための強力な基盤を提供しますが、理解しておくべきコアは二つ：インデックスとクエリプランナーです。

インデックス：感覚的な速度の差を生む理由

インデックスはデータの目次のようなものです。インデックスがなければ、PostgreSQLは多くの行をスキャンして探す必要があり、数千行では問題なくても数百万行では苦痛になります。

ユーザーが体感する速度に直接影響します：

• メールやユーザー名、注文IDでの検索は、それらのカラムにインデックスがあると速くなる
• ソートやフィルタは、クエリのしかたに合うインデックスがあれば劇的に速くなる
• あるページが「ランダムに遅く感じる」のは、１つの欠けたインデックスが実際にフルスキャンを引き起こしている場合が多い

ただしインデックスは無料ではありません。ディスクを消費し、書き込み時のオーバーヘッドを増やします。インデックスをたくさん作りすぎると総合的なスループットが下がることもあります。目標は「すべてにインデックスを貼る」ではなく「実際に使うものに絞る」ことです。

クエリプランナー：PostgreSQLが何をするかを決める仕組み

クエリを実行するとき、PostgreSQLはプランを作ります：どのインデックスを使うか（もし使うなら）、どの順序でテーブルを結合するか、スキャンするか探索するか、など。プランナーがあるからこそPostgreSQLは多様なワークロードで良い性能を出せますが、似たような見た目の二つのクエリが全く違う挙動を示すこともあります。

何かが遅いときは、根拠なく変えるのではなくプランを理解することが重要です。役立つツール：

• EXPLAIN：PostgreSQLが使うであろうプランを表示する
• EXPLAIN ANALYZE：クエリを実行して実際に何が起きたか（実行時間、行数）を報告する。実トラブルシューティングでは通常こちらが必要

すべてを専門家のように読む必要はありません。高レベルでも、巨大なテーブルに対して「sequential scan（逐次走査）」が出ている、あるいは期待より遥かに多くの行を返す結合は赤旗です。

パフォーマンス問題を避ける実践的な習慣

スタートアップは規律を保つことで勝ちます：

1. まず測定する：本当に遅いクエリをログやAPMで特定する
2. インデックスは注意深く追加する：一般的なフィルタや結合に合うものを作って、EXPLAIN (ANALYZE)で再確認する
3. 実データサイズで再テストする：10k行での挙動は10M行では異なる

このやり方なら、データベースが過剰な最適化の山になるのを避けつつアプリを速く保てます。

MVPからスケールへの明確な道筋

PostgreSQLはスカッとしたMVPに向いています。小さく始めても角に追い込まれにくく、成長したら劇的なリアーキテクトなしに段階的な対処が可能です。

ステップ1：スケールアウトの前にまずスケールアップ

最も簡単な初手は垂直スケールです：より大きなインスタンス（CPU、RAM、より速いストレージ）に移すこと。多くのスタートアップにとって、これで数か月〜数年分の余裕を得られ、コード変更はほとんど必要ありません。必要なら簡単にロールバックもできます。

ステップ2：読み取り負荷にはリードレプリカを追加

ダッシュボード、分析ページ、管理画面、顧客向けレポートなど読み取りが重い場合、リードレプリカが役に立ちます。書き込みはプライマリで処理し、読み取り集約クエリはレプリカに向けるという分離が可能です。

この分離はレポーティングに特に有効で、複雑で遅いクエリをレプリカで走らせてもコアプロダクトに影響しません。トレードオフはレプリカがプライマリに対してやや遅延することがある点で、書き込み直後の厳密な読み取りが必要なフローには向きません。

ステップ3：テーブルが本当に巨大になったらパーティショニング

あるテーブルが数千万〜数億行に達したら、パーティショニングが選択肢になります。時間やテナントで分割することで、メンテナンスや一部のクエリが扱いやすくなります。

補完戦略：キャッシュとバッチ処理

すべてのパフォーマンス問題をSQLで解く必要はありません。人気の高い読み取りをキャッシュしたり、メール送信やエクスポート、ロールアップをバックグラウンドジョブに移すことでデータベースの負担を下げ、応答性を保てます。

マネージドPostgreSQLとDay-2運用

PostgreSQLを選ぶのは決定の半分で、もう半分はそれをどう運用するかです。デプロイが頻繁でトラフィックが不安定な状況で、誰も金曜夜にディスクスペースをデバッグしたくないでしょう。

マネージドPostgresが通常含むもの

良いマネージドサービスは、静かに障害を引き起こす繰り返し作業を代行します：

• 自動バックアップ（通常は日次＋継続的なWALアーカイブ）
• パッチ適用とマイナーバージョンのアップグレード
• 組み込みの監視ダッシュボード（CPU、メモリ、接続数、レプリケーション遅延）
• 高可用性オプション（スタンバイレプリカ、自動フェイルオーバー）
• ストレージの自動拡張や明確な容量アラート

これにより小さなチームはプロダクトに集中しつつ、プロフェッショナルな運用を手に入れられます。

コミットする前に確認すべき運用の基本

すべての「マネージドPostgres」が同じではありません。スタートアップは次を確認すべきです：

• ポイントインタイムリカバリ（PITR）：悪いデプロイ直前に戻せること
• 暗号化：保存時と転送時の暗号化、適切な鍵管理
• アラート：バックアップ失敗、低ディスク、接続過多、レプリケーション問題、遅いクエリの通知
• アップグレード方針：変更のスケジューリング方法、バージョン固定の可否

チームにとって重要な判断基準

データベースに関する専門知識が少ないなら、マネージドPostgresは大きなレバレッジになります。稼働要件が厳しい（有料プランやB2BのSLAなど）場合は、HAや高速復旧、運用の可視化を重視してください。予算が厳しいなら、インスタンス＋ストレージ＋バックアップ＋レプリカ＋送出の合計コストを比較して、次の6〜12か月に必要な信頼性を決めましょう。

最後に、復元を定期的にテストすること。復元したことのないバックアップは希望であって計画ではありません。

同時実行性：多数のユーザーを扱う

1人ずつのユーザーしかいないアプリは稀です。顧客が閲覧し、バックグラウンドジョブが更新を行い、分析がイベントを書き込み、管理画面がメンテナンスをする──これらが同時に起きます。PostgreSQLは混合ワークロード下でデータベースを応答性のあるまま保つ設計になっています。

専門用語抜きのMVCC

PostgreSQLはMVCC（マルチバージョン同時実行制御）を使います。平易に言えば：行が更新されると、PostgreSQLは通常しばらく古いバージョンを保持しつつ新しいバージョンを作ります。つまり読み取りはしばしば古いバージョンを読み続けられ、書き込みは更新を進められるので、全員が待たされる状況を避けられます。

これにより、読み取りが書き込みをブロックしたりその逆になるシステムで見られる「渋滞」現象が減ります。

実際のアプリや管理作業で重要な理由

MVCCは次のような共通パターンで役立ちます：

• 多数のユーザーが閲覧しているカタログやフィードで少数の更新が起こる場合
• チェックアウトや予約フローで書き込みは正確であるべきだが、サイト全体がフリーズしてはいけない場合
• バルク編集やバックフィルのような管理作業が顧客トラフィックを止めてはならない場合

PostgreSQLは一部の操作でロックを使いますが、MVCCにより通常の読み書きはうまく共存します。

トレードオフ：クリーンアップと定期的なメンテナンス

古い行バージョンは即座に消えるわけではなく、PostgreSQLはVACUUM（通常はautovacuumで自動実行）でスペースを回収します。クリーンアップが追いつかないと「ボロ（bloat）」が発生し、無駄な空間や遅いクエリを招きます。

実務的な結論：テーブルのボロや長時間実行されるトランザクションを監視してください。長時間のトランザクションはクリーンアップを妨げ、ボロを悪化させます。遅いクエリや長時間続くセッション、autovacuumが遅れていないかをチェックしましょう。

PostgreSQL vs MySQL vs NoSQL：実践的なトレードオフ

データベースを早期に選ぶのは「最良のものを選ぶ」ことよりも、プロダクトの形（データモデル、クエリパターン、チームスキル、要件の変化速度）に合わせることです。

PostgreSQL：柔軟なジェネラリスト

PostgreSQLは幅広いニーズをうまくこなすため、デフォルトに選ばれやすい：強力なACIDトランザクション、豊富なSQL機能、優れた索引オプション、スキーマ進化の余地など。多くのスタートアップにとって、課金、ユーザー管理、分析的なクエリ、JSONBによる半構造化データまで一つのデータベースで賄える「万能に近い」選択肢です。

重く感じる場面は、複雑な結合やレポーティングに偏るとデータモデリングやクエリチューニングに時間を取られる点です。

MySQL：多くのスタックで十分に強力

MySQLは特に従来型のOLTPワークロード（典型的なWebアプリの読み書き）に適しており、既にチームが慣れているなら良い選択になり得ます。サポートやマネージドの選択肢も成熟しています。

トレードオフは、より高度な索引や複雑なクエリ、厳格な制約周りでPostgreSQLの方が標準機能として豊富である場合が多い点です。だからといってMySQLが「悪い」わけではなく、単にいくつかのチームは機能の限界に早めに直面するかもしれません。

NoSQL：モデルが単純かスケールが極端なとき

NoSQLは以下のような場合に強みを発揮します：

• 非常に高い書き込みイベントストリーム（ログ、テレメトリ、クリックストリーム）で、ほとんど追記して後で集計するようなケース
• 単純なキー・バリューアクセスパターン（セッションストア、キャッシュ的なワークロード）
• レコードごとにスキーマが大きく異なり、リレーショナルなJOINが不要な場合

トレードオフは、一般的にアドホックなクエリ、エンティティ間の制約、複数行にまたがるトランザクション保証のいずれかを諦めることになり、それらをアプリ側で再構築することが必要になる点です。

簡単な選択チェックリスト

• リレーショナルモデリング、進化する要件、柔軟なクエリが必要なら PostgreSQL を選ぶ
• アプリが慣習的でチームがMySQLに慣れており、運用面の親和性を重視するなら MySQL を選ぶ
• アクセスパターンが予測可能（キー中心）で、巨大な書き込みスループットと単純なクエリを最適化するなら NoSQL を選ぶ

迷うなら、PostgreSQLは多くの扉を閉じずに保ちやすいため安全なデフォルトとなることが多いです。

コスト、ロックイン、長期的なオプショナリティ

データベースを選ぶということはビジネス上の関係性も選ぶことです。プロダクトが今日は良くても、価格や条件、優先度は後に変わることがあり、それはスタートアップが最も吸収しにくいタイミングで起こりがちです。

ライセンスとロックインを平易に説明すると

PostgreSQLのコアは寛容なオープンソースライセンスの下にあります。実務的には、PostgreSQL自体を使うことでコアの機能に対してコアライセンス料や機能ごとの課金を払う必要はなく、特定ベンダーのバージョンに依存して遵守する必要もありません。

「ベンダーロックイン」は主に二つの形で現れます：

• 移行できない専有機能（特別なSQL構文、カスタムデータ型、クローズドな拡張）
• マネージド専用の依存（プラットフォーム特有の機能に依存してしまう）

PostgreSQLは広く実装され、プロバイダにサポートされているため、これらのリスクは比較的抑えられます。

オープンソース＋多様なホスティング選択肢＝リスク低減

PostgreSQLはラップトップ上でも、VMでも、Kubernetesでも、マネージドサービスでも動きます。この柔軟性がオプショナリティを生みます─プロバイダが値上げしたり、許容できない障害パターンが出たり、コンプライアンス要件に合わなくなった場合に移行の選択肢が残ります。

とはいえ移行は簡単ではありませんが、交渉や計画はより有利に進められます。

可搬性：標準SQL、豊富なツール群、複数プロバイダ

PostgreSQLは標準SQLと巨大なエコシステム（ORM、マイグレーションフレームワーク、バックアップツール、監視ツール）に支えられています。多くのクラウドや専門プロバイダで提供され、人材も見つけやすいです。

可搬性を高めるために注意すること：

• PostgreSQLネイティブの方法があるときにプロバイダ固有の付加機能に頼りすぎない
• チームが他で再現できない非標準なSQLに依存しない

スキーマとマイグレーションを早くからドキュメント化する

オプショナリティはホスティング場所だけでなく、データモデルがどれだけ明確に定義されているかにも依存します。初期の習慣が後で効きます：

• スキーマ変更はバージョン管理で追い、再現可能なマイグレーションにする
• 重要なテーブル、関係性、不変条件（常に真であるべきこと）を記録する
• リスクのあるデータマイグレーションはアプリデプロイと分けて管理する

これらの習慣により、監査、インシデント対応、プロバイダ移行がずっと楽になります──MVPの速度を落とさずに済みます。

よくあるミスと回避方法

正しい理由でPostgreSQLを選んだチームでも、よくある落とし穴に引っかかります。ほとんどは早く気づけば防げます。

データモデリングの落とし穴

よくあるミスは巨大化したJSONBです：JSONBを「後でモデリングするから全部投げ込む場所」にすると、深くネストした大きなドキュメントは検証が難しく、インデックスが効きにくく、更新コストが高くなります。

コアエンティティ（users、orders、subscriptions）はリレーショナルに保ち、JSONBは本当に可変な属性に使ってください。もしJSONBキーで頻繁にフィルタするなら、そのフィールドは列に昇格させるべきサインです。

もう一つの古典はインデックス不足。1,000行では問題なくても1,000,000行で落ちることがあります。実際のクエリパターン（WHERE、JOIN、ORDER BY）に基づいてインデックスを付け、何か遅ければEXPLAINで確認してください。

最後に、無制限に増え続けるテーブル（イベントログ、監査トレイル、セッションテーブルなど）には注意してください。保持ポリシー、パーティショニング、定期的な削除を最初から計画しましょう。

運用上の落とし穴

PostgreSQLには接続数の上限があります。トラフィックの急増と「リクエストごとに1接続」方式が重なると枯渇します。接続プーラーを使い、トランザクションは短く保ちましょう。

N+1クエリを避けるために関連データをバッチで取りに行くかJOINを使い、遅いマイグレーションに備えて大きなテーブル書き換えは避け、追加型のマイグレーションとバックフィルを好んでください。

早めに監視を入れる

遅いクエリログを有効にし、基本指標（接続数、CPU、I/O、キャッシュヒット率）を追い、簡単なアラートを設定してください。ユーザーに気づかれる前に問題を捕らえられます。

次のステップ

最小限のスキーマをプロトタイプし、トップ3〜5のクエリでロードテストを行い、ホスティング方法（マネージドPostgreSQL vs セルフホスト）をチームの運用体制に合わせて選んでください。

もし速く進めつつ従来通りのスケーラブルなスタックを維持したいなら、最初からPostgresを組み込むワークフローを検討してください。たとえば Koder.ai はチャットでWeb/サーバ/モバイルアプリのコードを生成し（React + Go + PostgreSQL）、プランニングモード、ソースエクスポート、デプロイ/ホスティング、スナップショット/ロールバックなどのオプションを提供しており、ノーコードのブラックボックスにロックインされずにスピードを得たい場合に便利です。