データベース比較（PostgreSQL vs MySQL vs MongoDB vs DynamoDB vs Redis）

はじめに

データベースはアプリケーションの基盤であり、その選択はシステムのパフォーマンス、スケーラビリティ、開発体験に大きく影響する。本ページでは、RDB（PostgreSQL, MySQL）、ドキュメントDB（MongoDB）、マネージドNoSQL（DynamoDB）、インメモリKVS（Redis） の5つを比較する。

データベースの分類

各データベースの誕生背景

RDB vs NoSQL

基本概念

ACID vs BASE

CAP定理

分散システムにおいて、以下の3つのうち同時に2つまでしか保証できないという定理。

実際にはネットワーク分断は不可避なため、CP か AP の選択となることが多い。

各データベースの詳細

PostgreSQL

「世界で最も先進的なオープンソースRDB」

-- PostgreSQLの特徴的な機能
-- JSONB型：RDB内でNoSQL的なデータ保持
CREATE TABLE products (
  id SERIAL PRIMARY KEY,
  name VARCHAR(100),
  attributes JSONB  -- 柔軟な属性をJSONで保持
);

-- JSONB検索
SELECT * FROM products
WHERE attributes->>'color' = 'red';

-- 全文検索
SELECT * FROM products
WHERE to_tsvector('japanese', name) @@ to_tsquery('japanese', 'スマホ');

MySQL

「世界で最も普及しているオープンソースRDB」

-- MySQLの特徴
-- InnoDBストレージエンジン（デフォルト）
CREATE TABLE users (
  id BIGINT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
  name VARCHAR(100) NOT NULL,
  email VARCHAR(255) UNIQUE,
  created_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP
) ENGINE=InnoDB;

MongoDB

「最も人気のあるドキュメント指向NoSQL」

// MongoDBのドキュメント
db.users.insertOne({
  name: "田中太郎",
  email: "tanaka@example.com",
  address: {
    city: "東京",
    zip: "100-0001"
  },
  tags: ["developer", "nodejs"],
  createdAt: new Date()
});

// 柔軟なクエリ
db.users.find({
  "address.city": "東京",
  tags: { $in: ["developer"] }
});

// Aggregation Pipeline
db.orders.aggregate([
  { $match: { status: "completed" } },
  { $group: { _id: "$userId", total: { $sum: "$amount" } } },
  { $sort: { total: -1 } }
]);

DynamoDB

「AWSのフルマネージド NoSQL」

# DynamoDB操作例（boto3）
import boto3

dynamodb = boto3.resource('dynamodb')
table = dynamodb.Table('Users')

# 書き込み
table.put_item(Item={
    'userId': 'user-123',
    'name': '田中太郎',
    'email': 'tanaka@example.com'
})

# 読み取り（キー指定）
response = table.get_item(Key={'userId': 'user-123'})

# クエリ（GSI使用）
response = table.query(
    IndexName='email-index',
    KeyConditionExpression=Key('email').eq('tanaka@example.com')
)

Redis

「世界で最も速いインメモリデータストア」

# Redis操作例
# 文字列
SET user:123:name "田中太郎"
GET user:123:name

# ハッシュ
HSET user:123 name "田中太郎" email "tanaka@example.com"
HGETALL user:123

# ソート済みセット（ランキング）
ZADD leaderboard 100 "user:123"
ZADD leaderboard 200 "user:456"
ZREVRANGE leaderboard 0 9 WITHSCORES

# Pub/Sub
PUBLISH chat:room1 "Hello!"

# TTL（有効期限）
SET session:abc123 "user-data" EX 3600  # 1時間で自動削除

総合比較表

ユースケース別の推奨

選定フローチャート

組み合わせパターン

実際のシステムでは、複数のデータベースを組み合わせて使うことが一般的（Polyglot Persistence）。

マイグレーション時の注意点

1. RDB → NoSQL: JOINをどう解決するか。データの非正規化が必要
2. NoSQL → RDB: スキーマの設計。既存データの変換
3. MySQL → PostgreSQL: データ型の違い、AUTO_INCREMENT → SERIAL/IDENTITY
4. オンプレ → マネージド: 接続方式、バックアップ戦略、料金モデルの検討

まとめ

• PostgreSQL: 最も汎用的。迷ったらPostgreSQL
• MySQL: シンプルで高速。WordPress/LAMP構成の定番
• MongoDB: スキーマが流動的なアプリケーションに最適
• DynamoDB: AWSサーバーレス構成のベストパートナー
• Redis: キャッシュ・セッション管理の第一選択肢

多くの場合、「メインDB（RDB） + キャッシュ（Redis）」の組み合わせが基本構成となる。

参考文献

• PostgreSQL 公式ドキュメント
• MySQL 公式ドキュメント
• MongoDB 公式ドキュメント
• Amazon DynamoDB 開発者ガイド
• Redis 公式ドキュメント
• Brewer, E. (2000). CAP Theorem
• Martin Kleppmann - Designing Data-Intensive Applications
• DB-Engines Ranking