awsとpostgresqlの最新進化を徹底解説！Aurora活用の全貌

2025 9/28

2025/09/28

はじめに

本記事の目的

本記事は、AWS上でPostgreSQLを使う方法や主要サービスの違い、最新機能、導入・運用のポイントを分かりやすく解説します。専門的な用語は必要最小限にとどめ、具体例を交えて説明します。

対象読者

これからPostgreSQLをAWSで使いたい方
既に運用しているが最適なサービス選びに悩んでいる方
スケーラビリティや検索機能の強化を検討しているエンジニアや担当者

読み方のヒント

章ごとにテーマを分けて紹介します。例えば「RDSとAuroraの違い」や「ベクトル検索の対応状況」など、必要な部分だけ先に読むこともできます。

本記事を読むと得られること

各サービスの特徴と向いている用途が分かる
Auroraの最近の進化点と導入の注意点が分かる
検索機能や日本語対応の実務的なポイントがつかめる

まずは全体像をつかみ、必要な章を深掘りしていきましょう。

AWSで使えるPostgreSQLサービスとは？

概要

AWS上でPostgreSQLを使う代表的なサービスは、Amazon RDS for PostgreSQLとAmazon Aurora PostgreSQLの二つです。RDSは“そのままのPostgreSQL”をクラウドで手軽に使えるサービスで、既存のPostgreSQLアプリをほぼ変更せずに動かせます。AuroraはAWSがクラウド向けに最適化したエンジンで、PostgreSQL互換性を保ちつつ、より高い性能や可用性、運用自動化を提供します。

主な違い（わかりやすく）

互換性と移行: RDSは標準PostgreSQLと同じため移行が簡単です。Auroraも高い互換性を持ちますが、内部の最適化で差が出ます。
性能とスケーラビリティ: 小規模な用途ならRDSで十分です。大量の読み取り負荷や短時間での拡張が必要ならAuroraが向きます。例えば、アクセスが急増するECサイトではAuroraが有利です。
可用性と復旧: 両方とも自動バックアップやスナップショットを提供します。Auroraは設計上、障害時の切替が速く高い可用性を実現します。
運用性: パッチ適用やバックアップなどの自動化は両方で使えますが、Auroraはさらに自動スケールや複製の仕組みが充実しています。
コスト: 小さな負荷ではRDSの方が安価なことが多いです。負荷が大きくなるとAuroraの効率がコスト優位になる場合があります。

使い分けの目安

テスト環境や小規模システム：RDS for PostgreSQL
高トラフィックや高可用性が必須：Amazon Aurora PostgreSQL

実際には性能試験やコスト試算を行い、要件に合わせて選ぶのが確実です。

Amazon Aurora PostgreSQLの特徴と進化

概要

Amazon Aurora PostgreSQLは、従来のPostgreSQLの互換性を保ちながら、クラウド向けに設計されたデータベースサービスです。既存のアプリケーションやツールをほとんどそのまま使えるため、移行の負担を抑えられます。

主な特徴

互換性が高い：既存のSQLやライブラリ、接続ドライバが利用できます。アプリの書き換えを最小限にできます。
ストレージの自動拡張：初期は10GBから始まり、データに応じて最大128TBまで自動で拡張します。急なデータ増加でも手動で容量を追加する必要がありません。
高可用性と耐障害性：データを冗長に保存し、障害時は自動でフェイルオーバーします。業務を止めずに復旧しやすい設計です。
セキュリティ：AWSの認証や暗号化機能と連携できます。アクセス制御やログ管理も整っており、安全に運用できます。
運用自動化：バックアップ、パッチ適用、スケーリングなど多くの運用作業を自動化できます。運用コストや人的ミスを減らせます。

進化のポイント

Auroraは登場以来、クラウド環境に合わせて進化しました。ストレージの分散化で耐障害性を高め、読み取り性能を向上させる仕組みを取り入れています。また、管理作業を自動化する仕組みを強化し、少ない運用人数で安定運用できるようになりました。これにより、従来のセルフホスト型や一部のマネージドDBよりも短時間で復旧できる場面が増えています。

具体例と利用シーン

ECサイト：セール時にアクセスが急増しても自動で対応できます。
分析基盤：テラバイト単位のデータ保存が必要な分析でも、ストレージ管理の手間を減らせます。
SaaSアプリ：高可用性が求められるサービスで、運用負荷を軽減しつつ安定提供できます。

運用面でのメリット

日常のバックアップやパッチ対応をAuroraに任せることで、開発チームは機能改善に集中できます。結果として管理コストが下がり、ビジネスのスピードを上げられます。

Aurora PostgreSQL Limitless Databaseの登場でスケーラビリティが飛躍的向上

概要

2024年に登場したAurora PostgreSQL Limitless Databaseは、書き込みのスケールアウトを実現した新機能です。従来のPostgreSQLは読み取りの拡張は得意でも、書き込みは単一ノードに依存しがちでした。本機能はデータを複数のシャードに分割して分散管理し、読み書き両方の性能を向上させます。

技術の要点

データを自動でシャーディングして複数ノードに配置します。アプリ側で明示的にシャード管理する必要は少ないです。
分散トランザクションや整合性は内部で調整し、従来に近い使い勝手を保ちます。

利点

高負荷なトランザクション処理（例: ECの注文処理）でもスループットが伸びます。
リード・ライト両面で容量を増やせるため、突発的なアクセス増にも強くなります。

導入時の注意点

スキーマ設計やインデックス設計は従来と異なる影響を受ける場合があります。
移行時は性能試験を十分に行い、運用監視の設計を見直してください。

適したユースケース

トランザクション量が多い業務システム、マルチテナント環境、大規模分析のオンライン処理などに向きます。

pgvectorによるベクトル検索のサポート

pgvectorとは

Aurora PostgreSQLではpgvector拡張を使えます。pgvectorは数値ベクトルを扱うためのデータ型と演算を提供し、類似度検索（ベクトル検索）をSQLで直感的に実行できます。AIの埋め込み（embeddings）を保存して、近いものを探す用途に向いています。

代表的な活用例

RAG（Retrieval-Augmented Generation）で関連文書を高速に取得
レコメンドエンジンで似たアイテムを提示
画像や音声の特徴ベクトルによる検索

インデックス方式の違い（簡易説明）

IVFFlat：データをクラスタ分けして候補を絞り、高速に検索します。大規模データで有効です。
HNSW：グラフ構造で探索し、高速かつ高精度の近似探索を実現します。遅延が小さい検索に向きます。

SQLでの例（イメージ）

CREATE TABLE items (id serial primary key, embedding vector(1536), metadata jsonb);
— インデックス（IVFFlatの例）
CREATE INDEX ON items USING ivfflat (embedding) WITH (lists = 100);
— 検索クエリ
SELECT id, metadata FROM items ORDER BY embedding <-> ‘[0.1,0.2,…]’ LIMIT 5;

パフォーマンスと運用上のポイント

Auroraの高性能と組み合わせると、数百万〜数千万レコードでも実用的な応答性能が期待できます。インデックス作成やメモリ設定は運用負荷に直結するため、検索精度（再現率）と速度のトレードオフを確認しつつ、バッチ更新やインデックス再構築の運用計画を立ててください。

注意点

ベクトルの次元数やインデックスパラメータでストレージとメモリ消費が変わります。検索目的に応じてインデックス方式を選び、まずは小規模で検証することをおすすめします。

全文検索や日本語対応も豊富

概要

AWSのRDS/Auroraでも、pg_trgmやpg_bigmなどの全文検索拡張が使えます。これにより、LIKEや正規表現だけでなく、高速な類似検索や日本語などのマルチバイト文字列検索が実用的になります。

拡張機能の有効化

各データベースで以下のように実行します（管理者権限が必要）：

CREATE EXTENSION IF NOT EXISTS pg_trgm;
CREATE EXTENSION IF NOT EXISTS pg_bigm;

AWSの公式サポート拡張一覧で対応状況を確認してください。

インデックス作成の例

類似検索を高速化するにはGINインデックスを使います。

CREATE INDEX idx_col_trgm ON table USING gin (col gin_trgm_ops);

大量検索が多い場合はGIN、挿入が多いなら適宜選択します。

SQLでの検索例

部分一致（従来）:
SELECT * FROM table WHERE col ILIKE ‘%検索語%’;

trigramを使った類似検索:
SELECT * FROM table WHERE col % ‘検索語’ ORDER BY similarity(col, ‘検索語’) DESC LIMIT 10;

pg_bigmは日本語を二文字ごとに分解して検索精度を上げます。全文検索と組み合わせて使うと効果的です。

日本語対応のポイント

日本語は単語境界が明確でないためngram系の拡張が有効です。
辞書や形態素解析と組み合わせると精度が向上します。

運用上の注意

インデックスはサイズが大きくなるため、定期的にメンテナンス（VACUUM/REINDEX）してください。
実運用前に実データで速度と精度を必ず検証してください。

Aurora PostgreSQLの導入・運用のポイント

はじめに

Aurora PostgreSQLはAWSコンソールやCLIで簡単に作成できます。ここでは導入時に注意する点と、運用で押さえるべきポイントを実例とともに分かりやすく説明します。

セットアップの基本

コンソールで「DB作成」を選び、エンジンにAurora PostgreSQLを選択します。インスタンスタイプやパブリックアクセスの有無を設定します。
例：読み込みが多い場合はリードレプリカを追加し、ストレージ自動スケーリングを有効にします。

移行のポイント

小規模ならpg_dump/pg_restoreで移行できます。大容量なら論理レプリケーションで段階移行します。
拡張機能（例：pgvectorや日本語全文検索）が必要な場合、事前に対応状況を確認してください。

運用自動化と監視

自動バックアップやスナップショットを有効にし、CloudWatchでCPUやディスクI/Oを監視します。スロークエリログを収集してチューニングに役立てます。

性能管理とコスト最適化

読み取り負荷はリードレプリカで分散します。バッチ処理は別インスタンスに切り出すと本番性能が安定します。
インスタンスサイズやリードレプリカ数は定期的に見直し、不要なリソースを削減します。

障害対策

マルチAZ構成でフェイルオーバーを有効にし、ポイントインタイムリカバリ（PITR）を設定します。運用で想定RTO/RPOを確認しておきます。

運用のチェックリスト（簡易）

バックアップと復元手順を検証する
監視アラームを設定する
定期的にクエリとインデックスを見直す
アクセス権とネットワーク設定を最小権限にする

これらを踏まえると、Aurora PostgreSQLを安定して運用できます。

まとめと選定指針

ここまでで、AWS上でPostgreSQLを使う際の主要な選択肢と特徴が見えてきたはずです。本章では、用途別に選定の指針をわかりやすくまとめます。

結論（要点）

管理コストを抑えつつ可用性やスケーラビリティを重視するなら、Aurora PostgreSQLがおすすめです。Limitless Databaseは大規模・自動スケールに強みがあります。pgvectorや全文検索も活用しやすく、AI系ワークロードにも向きます。
既存の運用や特定バージョン・拡張モジュール利用を優先するなら、RDS for PostgreSQLが向きます。互換性や細かい設定を重視するケースに適します。