2025年4月03日·1 分
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
多くのスタートアップがPostgreSQLをデフォルトに選ぶ理由：信頼性、JSONBなどの実用的機能、充実したツール群、MVPからスケールまでの明確な道筋を解説します。
多くのスタートアップがPostgreSQLをデフォルトに選ぶ理由：信頼性、JSONBなどの実用的機能、充実したツール群、MVPからスケールまでの明確な道筋を解説します。
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。
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。
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。
以下の点を見ていきます：
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。
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。
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。
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：
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。
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。
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。
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。
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：
users → memberships → roles をJOINしてアクセスを判定するaccounts → subscriptions → invoices をJOINして正確な領収書を生成する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。
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：
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。
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：
{"beta": true, "new_checkout": "variant_b"}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。
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：
props @> '{"beta":true}'）(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。
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。
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：
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：
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。
拡張は運用に影響を与えます。依存する前に確認すべき点：
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。
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：
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。
スタートアップは規律を保つことで勝ちます：
EXPLAIN (ANALYZE)で再確認するこのやり方なら、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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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：
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。
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：
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。
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。
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。
MVCCは次のような共通パターンで役立ちます：
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。
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。
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は以下のような場合に強みを発揮します：
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。
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。
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。
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：
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。
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。
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：
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：
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。
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。
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。
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。
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。
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。
PostgreSQLは、広く互換性があり早期に選べる「安全な出発点」である、という意味です。
多くのスタートアップにとって、選択コストを下げられる点が重要です。PostgreSQLは広く理解されていて、採用がしやすく、ホスティングやツールのサポートが充実しており、要求が変わっても早期に設計のやり直しを迫られにくいという利点があります。
PostgreSQLは、スタートアップの典型的な出発点である「ユーザー＋アカウント＋権限＋課金＋アクティビティ」といった構造を得意とするリレーショナルデータベースです。
その結果、次のような利点が得られます。
複数の関連する書き込みに対して正確性が必要なときにACIDトランザクションが重要になります（例：注文作成＋在庫確保＋支払いの記録）。
これらの処理をトランザクションで包めば、処理が途中で失敗したときに部分的な状態（欠落した注文、二重請求、孤立レコード）が残るのを防げます。
制約や外部キーは、データベースの境界でルールを強制するので、不正な状態が入り込むのを防ぎます。
例：
UNIQUE(email) は重複アカウントを防ぐCHECK(quantity >= 0) は無効な値をブロックするこれにより、すべてのコード経路が正しく検証することに頼る必要が減ります。
JSONBは「プレッシャーバルブ」として使えます：頻繁に変わったり顧客ごとに違うフィールドを取り扱う際に、コアとなるテーブルはリレーショナルのままにしておけます。
適した用途例：
重要な報告・課金・権限のフィールドだけをJSONBに置きっぱなしにするのは避け、必要なら列に昇格させてください。
クエリしている部分に対してインデックスを作成してください。
一般的な選択肢：
props @> '{"beta":true}'）(props->>'plan')）インデックスがないと、JSONBのフィルタは行の全走査に堕ちやすく、データが増えると遅くなります。
拡張機能は、まったく別のサービスを追加せずにPostgresの機能を拡張できます。
スタートアップで有用な例：
pg_trgm：トライグラム索引によるあいまい検索やタイプミス対応uuid-ossp：SQL内でUUIDを生成する関数群導入前に確認すべき点：マネージドプロバイダがその拡張を許可しているか、パフォーマンスやアップグレードへの影響をステージングでテストしているか、です。
まずは実際に遅いクエリを特定することから始めて、推測で最適化しないこと。
実践的な手順：
EXPLAIN ANALYZE で実行プランと実際のコストを確認するWHERE/JOIN/ORDER BY に合ったインデックスを追加する典型的な段階は次の通りです。
さらに、キャッシュやバックグラウンドジョブでDB負荷を下げるのが現実的な補完策です。
マネージドPostgresはバックアップ、パッチ適用、監視、HAオプションなどの日常的な運用を処理しますが、プロバイダごとに機能やポリシーが異なります。
確認リスト：
また、接続数制限に対処するためにプーリングを使い、トランザクションは短く保つ運用をしてください。
インデックスはディスクと書き込みコストを増やすので、必要なものだけを追加してください。