はじめに
目的
本ドキュメントは、AWS上で利用するPostgreSQL（以下、ポスグレ）のサービスと機能、運用方法をわかりやすくまとめることを目的としています。実務での選定、構築、運用、移行の判断を支援します。
背景
ポスグレは柔軟で拡張性の高いオープンソースの関係データベースです。AWSにはRDSやAuroraなど管理サービスがあり、運用負荷を下げつつ性能や可用性を確保できます。例えば、ウェブアプリのデータ保存やログ解析、機械学習用の特徴量保持などに使えます。
対象読者
- ポスグレをAWSで運用したいエンジニア
- サービス選定や移行を検討中のリード
- 運用担当者やSRE
初心者にも理解できるよう専門用語は最小限にしてあります。
本書の構成
第2章～第8章で、RDSとAuroraの違い、全文検索やベクトル検索、性能最適化、導入・移行方法などを解説します。各章は実務で役立つポイントを中心に説明します。
本書の読み方
まず第2章で全体像をつかみ、関心のある章を順に読み進めてください。実例や設定のヒントを交えて説明します。
AWSで使うPostgreSQL（ポスグレ）の全貌
AWS上での位置づけ
AWSではPostgreSQLを手軽に使えるフルマネージドサービスを複数提供します。オンプレミスでのPostgreSQLと同じ機能を基本に、クラウド特有の拡張性や自動化を加えた形で利用できます。たとえば、自動バックアップや障害時のフェイルオーバーをクラウド側で任せることができます。
主な選択肢：Amazon RDSとAmazon Aurora
Amazon RDSは標準的なPostgreSQL互換のマネージドデータベースです。既存の構成や拡張機能（例：PostGIS）をそのまま使いたい場合に向きます。Amazon AuroraはPostgreSQL互換の高性能エンジンで、読み取り性能や耐障害性を重視する設計です。トラフィックが多いサービスではAuroraが有利ですが、互換性やコストの観点でRDSが適する場合もあります。
高可用性とスケーラビリティ
両サービスともマルチAZ構成で自動フェイルオーバーし、リードレプリカを使って読み取り性能を向上できます。ストレージは必要に応じて自動で拡張する機能があり、急なデータ増加にも対応しやすいです。
運用自動化とセキュリティ
自動バックアップ、定期パッチ適用、監視アラートなど運用面を簡素化します。ネットワークはVPCで分離し、IAMやKMSでアクセス制御と暗号化を管理できます。
選び方のポイント（具体例）
- 小規模アプリや既存移行：RDSを選ぶと設定や互換性の面で楽です。
- 読み取り集中や高スループット：Auroraが費用対効果で有利になることが多いです。
- 特殊な拡張が必要：互換性重視でRDSを検討してください。
次章ではAmazon RDS for PostgreSQLを詳しく見ていきます。
Amazon RDS for PostgreSQL
概要
Amazon RDS for PostgreSQLは、PostgreSQLの運用をAWSが代行するフルマネージドサービスです。バックアップ、自動パッチ適用、フェイルオーバーなどを標準で提供し、運用負荷を大幅に軽減します。既存のPostgreSQLアプリケーションをほとんど変更せずに移行できます。
主な機能
- 自動バックアップとスナップショット（ポイントインタイム復旧が可能）
- マルチAZ構成による自動フェイルオーバー
- リードレプリカで読み取り負荷を分散
- 標準的な拡張（例：PostGISなど）に対応
導入のメリット
運用担当者はサーバー管理やOSレベルのパッチ適用から解放されます。手順や例としては、
1) インスタンスを作成する
2) パラメータグループやセキュリティグループを設定する
3) スナップショットでバックアップ戦略を決める
といった流れで始められます。初心者でも扱いやすいです。
移行時のポイント
互換性は高いですが、カスタム拡張や特殊な設定は事前検証が必要です。データ移行はpg_dumpやAWS Database Migration Serviceを活用すると安全に進められます。
運用と監視
CloudWatchでメトリクスを収集し、CPU・ディスク・接続数の閾値を設定します。定期的にスナップショットを確認し、リードレプリカの遅延やフェイルオーバーの動作を検証してください。
Amazon Aurora PostgreSQL
概要
Amazon Aurora PostgreSQLは、PostgreSQLと高い互換性を保ちながら、AWS独自の性能・可用性機能を加えたデータベースサービスです。ストレージ自動拡張や自動バックアップ、最大15台のリードレプリカ、マルチAZ配置などを標準で利用できます。2024年には書き込み性能のスケーラブル化を実現する「Amazon Aurora PostgreSQL Limitless Database」が正式リリースされました。
主な特徴
- ストレージ自動拡張：容量管理の手間を軽減します。
- 高速リードレプリカ：読み取り負荷を分散し、最大15台まで追加可能です。
- 高可用性：マルチAZ配置と自動フェイルオーバーでダウンタイムを抑えます。
- バックアップとスナップショット：自動バックアップとポイントインタイムリカバリを提供します。
- 書き込みスケーリング（Limitless）：書き込み性能がスケールし、大規模トランザクションにも対応します。
いつ選ぶか
読み取り集中型や高可用性が必須のアプリ、または将来的に大規模化する可能性があるシステムで有効です。既存のPostgreSQL資産を活かしつつ、運用の自動化と性能向上を図りたい場合に向きます。
注意点と運用のポイント
- 互換性は高いですが、拡張機能や細かい挙動で差異が出る場合があります。事前に検証してください。
- コストは高機能分増えます。リードレプリカやストレージ増加で料金が変動しますので設計時に見積もりを行ってください。
- モニタリング：Amazon CloudWatchやPerformance Insightsでクエリやレプリケーション状況を監視しましょう。
移行のヒント
簡易な移行はpg_dump/pg_restoreやLogical Replicationで可能です。ダウンタイムを極力抑えたい場合は、レプリケーションを使った段階的切替を検討してください。
AWSポスグレの全文検索とベクトル検索
概要
PostgreSQLは全文検索機能と拡張によるベクトル検索を両方使えます。AWS上でも基本機能は利用可能で、用途に応じて拡張を選びます。
標準の全文検索
to_tsvector／to_tsqueryで単語を抽出し、GINインデックスで高速化します。英語などではそのまま使えます。例：記事本文を検索して該当段落を探す。
日本語と拡張機能
日本語は分かち書きが必要です。PGroongaやMeCab連携が有効で、あいまい検索にはpg_trgmやpg_bigmが役立ちます。ただしRDSやAuroraでは一部拡張が使えない場合があるので、導入前にサポート状況を確認してください。
ベクトル検索（pgvector）
埋め込みベクトルで意味検索を行えます。類似度（コサインや内積）で近い文書を探し、ベクトル専用インデックスで速くなります。Amazonのベクトルストアと組み合わせる運用も可能です。
ハイブリッド検索とRAG
全文検索のスコアとベクトル類似度を組み合わせると、精度が上がります。生成AIやRAG構成では、まずベクトルで候補を絞り、全文検索で順位付けする運用が実用的です。
運用上の注意点
インデックスサイズと更新コストに注意してください。バッチ更新や部分再構築で負荷を抑えます。拡張の互換性、バックアップやフェイルオーバー時の挙動も事前に確認しましょう。
性能・運用の最適化
概要
Aurora PostgreSQLやRDSでの性能と運用は、設計段階の選択と日々の運用で大きく変わります。ここでは実務ですぐ使える観点を丁寧に解説します。
インスタンスタイプとストレージ
用途で選びます。メモリ優先の分析ならr系、汎用ならm系と考えてください。ストレージはプロビジョンドIOPSが必要か、自動拡張を使うかで決めます。例：高負荷OLTPはIOPS重視、ログ中心のバッチならスループット重視。
クエリとインデックスの最適化
慢性的に遅いクエリはEXPLAINで調べ、不要なフルテーブルスキャンを減らします。頻出検索は適切なインデックスで改善します。pg_stat_statementsで重いクエリを特定しましょう。
自動化とスケーリング
接続数が多い場合はPgBouncer等でプールし、無駄なコネクションを減らします。Auroraではリードレプリカで負荷分散、Aurora Serverlessやスケールアウトで需要変動に対応できます。
可用性・復旧
自動バックアップとスナップショットを設定し、フェイルオーバー手順を確認します。Auroraは自動復旧と高速クラッシュ回復を提供し、可用性要件が高いサービスに向きます。
監視と運用ポイント
CloudWatchのメトリクス（CPU、レイテンシ、ディスクI/O）とログ（エラーログ、slow query）を日常的にチェックします。メンテナンスウィンドウとパラメータグループの変更は事前に検証してください。
チェックリスト（例）
- 重いクエリの洗い出し
- 適切なインスタンス/ストレージ選定
- コネクションプーリング導入
- 定期バックアップとリカバリ手順確認
- 監視アラートの設定
これらを実践すると、性能と運用の両面で安定したサービス運営が可能になります。
AWSポスグレの導入・移行
概要
オンプレミスや他DB（例：Oracle）からAWSのPostgreSQLへ移行する際の実務的な手順と注意点を分かりやすく説明します。小規模なデータ移行から業務系の大規模移行まで役立つ実例を交えます。
移行準備
- 現状評価：スキーマ、拡張機能（例：PostGIS）、文字コード、依存アプリを洗い出します。
- 互換性確認：拡張が動くか、SQLの差分を確認します。OracleからならAWS Schema Conversion Tool（SCT）で自動変換の範囲を確認します。
主な移行方法
- 小規模：pg_dump/pg_restoreでシンプルに移行します。テスト後に切り替えます。
- 継続的レプリケーション：Logical replicationやpglogicalでダウンタイムを短縮します。
- AWS DMS：データ移行とCDC（変更データキャプチャ）で可用性を保ちながら移行できます。Oracle→Postgresの組合せでよく使われます。
手順の例（代表的）
- スキーマ変換（SCTや手作業）
- 初回データロード（DMSやpg_restore）
- CDCで差分同期
- アプリをフェーズ切替し最終整合性を確認
- 古い環境を段階的に切り離す
検証と運用移行
- データ整合性：レコード数・ハッシュ比較で検証します。
- パフォーマンステスト：負荷試験でパラメータ調整（インスタンスタイプやパラメータグループ）。
- 監視とバックアップ：CloudWatch、RDSスナップショット、KMSで暗号化を設定します。
よくある課題と対処
- 拡張が未対応：代替ライブラリやアーキテクチャ変更で対応します。
- 文字コード／照合順序の違い：事前に変換とテストを実施します。
最後に
計画的な評価と段階的な移行が成功の鍵です。小さなリハーサルを繰り返して本番切替を行うと安全です。
まとめ・活用シーン
要点のまとめ
AWS上でPostgreSQLを使うと、運用の自動化・コスト効率・スケーラビリティ・高可用性が得られます。マネージドサービスは日々の運用負担を軽くし、全文検索やベクトル検索を組み合わせることでAIを活用した高度な検索やレコメンドが可能になります。
主な活用シーン（具体例）
- Webアプリ／EC：トランザクション処理と全文検索を同一基盤で扱えます。検索で商品を素早く見つけられる設計がしやすいです。
- SaaSサービス：スケールに応じた自動拡張で利用者増加に対応します。バックアップやスナップショットで可用性を保ちます。
- ログ解析・BI：大量データの集計や時系列分析に向きます。必要に応じてリードレプリカで読み取り負荷を分散します。
- AI検索・レコメンド：埋め込みベクトルを格納して類似検索を行えば、自然な推薦や質問応答が実現します。
導入時のチェックポイント
- コスト見積もり：運用・ストレージ・データ転送を試算してください。
- 可用性とバックアップ：RTO/RPOを決めて冗長構成を設計しましょう。
- スケーリング方針：垂直／水平どちらで対応するかを明確にします。
- セキュリティ：通信の暗号化、アクセス制御、監査ログを整備してください。
- 検索要件の明確化：全文検索かベクトル検索か、あるいは両方が必要かを確認します。
始め方の簡単な手順
- 小さな試作（PoC）で要件と性能を検証します。
- マネージドサービスを使い運用工数を削減します。
- 段階的にデータ移行し監視を強化します。
最後に、要件に応じてRDSやAurora、ベクトル検索の組合せを選べば、安定性と拡張性の高いシステムを比較的短期間で構築できます。導入前に小さく試すことをおすすめします。
