データベース

アプリの根幹。データを永続化して効率よく取り出す仕組み。 RDB（リレーショナル）と NoSQL の使い分け、設計、インデックス、トランザクション、分散の話まで。

そもそもデータベースとは

• データを永続化（プロセスが死んでも残る）
• 同時アクセスを整合性ある形で捌く
• クエリで柔軟に取り出す
• トランザクションで全部成功 or 全部失敗
• バックアップ / リカバリでデータを失わない

大分類

OLTP vs OLAP

• OLTP（On-Line Transaction Processing）— 短い読み書き、ユーザ操作。RDB / Redis / DynamoDB
• OLAP（On-Line Analytical Processing）— 集計分析、ダッシュボード。BigQuery / Snowflake / DuckDB / ClickHouse
• 両方を 1 つで賄うのは厳しい → 分けて運用するのが定石

選び方の指針

1. 迷ったら PostgreSQL。SQL + JSON + 全文検索 + ベクトル + 拡張で大半をこなす
2. キャッシュ / セッション / レート制限 → Redis
3. 分析・大規模集計 → BigQuery / DuckDB
4. 全文検索が肝 → Elasticsearch / Meilisearch
5. 固定スキーマが取れない / 階層深い JSON → MongoDB
6. 関係性そのもの（友達・経路）→ Graph DB

このノートの範囲

• 主軸はRDB（PostgreSQL を念頭に）
• NoSQL の代表的な使い分け
• 設計・インデックス・トランザクションの基礎
• レプリケーション、分散の現代的な選択肢
• パフォーマンス計測と運用

関連セクション

• SQL — SQL 言語そのもの
• Supabase — Postgres ベースの BaaS
• Prisma — Node/TS の型安全 ORM
• Network — 接続と認証経路

本セクションの読み方

1. リレーショナル DB — テーブル / 主キー / 外部キー
2. NoSQL — 種類と使いどころ
3. 設計と正規化 — ER 図、正規形、命名
4. インデックス — B-tree / Hash / GIN / 部分
5. トランザクション — ACID、Isolation、ロック
6. レプリケーション・分散 — Primary-Replica、シャーディング
7. パフォーマンス — EXPLAIN、計画、キャッシュ
8. 運用と注意点

2026 年のスナップショット

• PostgreSQL 17: パフォーマンス向上、論理レプリケーション強化
• マネージド Postgres 戦国時代: Supabase / Neon / Render / Vercel Postgres / Prisma Postgres
• SQLite が再評価: Turso / Cloudflare D1 / LiteFS でエッジ対応
• DuckDB: ローカル分析の人気が爆上がり
• pgvector: AI / RAG で標準
• HTAP（OLTP + OLAP 同時）: TiDB / CockroachDB / Singlestore