PostgreSQL vs MySQL — DB選定ガイド【2026年】

PostgreSQLとMySQLの違いを徹底比較。機能、パフォーマンス、SQL互換性、JSON対応、拡張性の違いから、プロジェクトに最適なDBを選ぶためのガイド。

PostgreSQL と MySQL の概要

リレーショナルデータベースの二大巨頭、PostgreSQLとMySQLを比較します。どちらもオープンソースで無料、長い歴史と大規模な導入実績を持ちます。

基本情報

項目	PostgreSQL	MySQL
開発元	PostgreSQL Global Development Group	Oracle Corporation
初回リリース	1996年	1995年
ライセンス	PostgreSQL License（BSD系）	GPL v2（商用はOracle）
哲学	機能の豊富さ・標準準拠	シンプルさ・速度
代表的な利用者	Apple, Instagram, Spotify	Facebook, Twitter, Uber

機能比較

機能	PostgreSQL	MySQL
JSON/JSONB	◎ ネイティブ対応	○ JSON型あり
全文検索	◎ 内蔵（日本語対応）	○ InnoDB全文検索
GIS/地理空間	◎ PostGIS	○ Spatial拡張
マテリアライズドビュー	○ 対応	× 非対応
CTE (WITH句)	◎ 再帰CTE対応	○ 対応
Window関数	◎ 豊富	○ 対応
配列型	○ 対応	× 非対応
Enum型	○ 対応	○ 対応
ストアドプロシージャ	○ PL/pgSQL等	○ 対応
パーティショニング	○ 宣言的	○ 対応
レプリケーション	○ 論理/物理	◎ 成熟

SQL の違い

文字列の扱い

-- PostgreSQL: シングルクォートのみ
SELECT 'Hello World';
SELECT "column_name" FROM users;  -- ダブルクォートは識別子

-- MySQL: シングル/ダブルどちらもOK（デフォルト）
SELECT 'Hello World';
SELECT "Hello World";  -- これも文字列
SELECT `column_name` FROM users;  -- バッククォートが識別子

UPSERT（INSERT or UPDATE）

-- PostgreSQL: ON CONFLICT
INSERT INTO users (email, name)
VALUES ('[email protected]', '田中')
ON CONFLICT (email)
DO UPDATE SET name = EXCLUDED.name;

-- MySQL: ON DUPLICATE KEY UPDATE
INSERT INTO users (email, name)
VALUES ('[email protected]', '田中')
ON DUPLICATE KEY UPDATE name = VALUES(name);

LIMIT + OFFSET

-- PostgreSQL
SELECT * FROM users ORDER BY id LIMIT 10 OFFSET 20;

-- MySQL（同じ構文が使える）
SELECT * FROM users ORDER BY id LIMIT 10 OFFSET 20;
-- MySQL独自構文
SELECT * FROM users ORDER BY id LIMIT 20, 10;

AUTO INCREMENT

-- PostgreSQL: SERIAL or GENERATED
CREATE TABLE users (
  id SERIAL PRIMARY KEY,
  -- or
  id INTEGER GENERATED ALWAYS AS IDENTITY PRIMARY KEY
);

-- MySQL: AUTO_INCREMENT
CREATE TABLE users (
  id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY
);

日付・時刻

-- PostgreSQL
SELECT NOW();                          -- タイムスタンプ
SELECT CURRENT_DATE;                   -- 日付
SELECT EXTRACT(YEAR FROM NOW());       -- 年を抽出
SELECT '2026-03-31'::DATE;             -- キャスト

-- MySQL
SELECT NOW();                          -- 日時
SELECT CURDATE();                      -- 日付
SELECT YEAR(NOW());                    -- 年を抽出
SELECT CAST('2026-03-31' AS DATE);     -- キャスト

JSON の扱い

PostgreSQL の JSONB

PostgreSQLの JSONB は非常に強力です:

-- JSONB カラムを持つテーブル
CREATE TABLE products (
  id SERIAL PRIMARY KEY,
  name TEXT NOT NULL,
  attributes JSONB DEFAULT '{}'
);

-- データ挿入
INSERT INTO products (name, attributes) VALUES
  ('ノートPC', '{"brand": "Apple", "ram": 16, "tags": ["laptop", "mac"]}');

-- JSON内のフィールドで検索
SELECT * FROM products
WHERE attributes->>'brand' = 'Apple';

-- JSON内のフィールドでフィルタ（数値比較）
SELECT * FROM products
WHERE (attributes->>'ram')::int >= 16;

-- 配列の中を検索
SELECT * FROM products
WHERE attributes->'tags' ? 'laptop';

-- GIN インデックスで高速化
CREATE INDEX idx_products_attrs ON products USING GIN (attributes);

-- JSON パスクエリ（PostgreSQL 12+）
SELECT * FROM products
WHERE attributes @? '$.tags[*] ? (@ == "laptop")';

MySQL の JSON

-- JSON カラム
CREATE TABLE products (
  id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
  name VARCHAR(255) NOT NULL,
  attributes JSON
);

-- JSON内のフィールドで検索
SELECT * FROM products
WHERE JSON_EXTRACT(attributes, '$.brand') = 'Apple';

-- ショートハンド
SELECT * FROM products
WHERE attributes->>'$.brand' = 'Apple';

-- JSON検索はインデックスが効きにくい（仮想カラムで対応）
ALTER TABLE products
ADD COLUMN brand VARCHAR(50)
GENERATED ALWAYS AS (attributes->>'$.brand') STORED;

CREATE INDEX idx_brand ON products (brand);

PostgreSQLの方がJSONの扱いが強力です。

パフォーマンス特性

読み取り性能

単純なSELECTクエリでは大きな差はありませんが、特性が異なります:

シナリオ	PostgreSQL	MySQL
単純なSELECT	○	◎
複雑なJOIN	◎	○
サブクエリ	◎	○
集計（GROUP BY）	◎	○

書き込み性能

シナリオ	PostgreSQL	MySQL
単純なINSERT	○	◎
バルクINSERT	○	◎
UPDATE（大量）	○	○
MVCC効率	○	○

接続管理

PostgreSQL: プロセスベース（1接続=1プロセス）
  → PgBouncer等の接続プーラーが推奨

MySQL: スレッドベース（1接続=1スレッド）
  → 軽量で多数の接続を処理しやすい

拡張性

PostgreSQL の拡張機能

-- 拡張機能のインストール
CREATE EXTENSION IF NOT EXISTS "uuid-ossp";  -- UUID生成
CREATE EXTENSION IF NOT EXISTS "pg_trgm";     -- トライグラム全文検索
CREATE EXTENSION IF NOT EXISTS "postgis";     -- 地理空間データ

-- UUID生成
SELECT uuid_generate_v4();

-- あいまい検索
SELECT * FROM products
WHERE name % 'ノートパソコン'  -- トライグラム類似検索
ORDER BY similarity(name, 'ノートパソコン') DESC;

主要な拡張機能:

拡張	機能
PostGIS	地理空間データ処理
pg_trgm	トライグラム全文検索
uuid-ossp	UUID生成
pgcrypto	暗号化関数
pg_stat_statements	クエリ統計
timescaledb	時系列データ
pgvector	ベクトル検索（AI/ML）

MySQL のプラグイン

MySQLもプラグインで拡張できますが、PostgreSQLほどの柔軟性はありません。

クラウドサービス

サービス	PostgreSQL	MySQL
AWS	RDS, Aurora PostgreSQL	RDS, Aurora MySQL
GCP	Cloud SQL, AlloyDB	Cloud SQL
Azure	Azure Database for PostgreSQL	Azure Database for MySQL
サーバーレス	Neon, Supabase	PlanetScale

ORM との相性

Prisma

// どちらもPrismaで使える
datasource db {
  provider = "postgresql"  // or "mysql"
  url      = env("DATABASE_URL")
}

Drizzle ORM

// PostgreSQL
import { pgTable, serial, text } from 'drizzle-orm/pg-core';

const users = pgTable('users', {
  id: serial('id').primaryKey(),
  name: text('name').notNull(),
});

// MySQL
import { mysqlTable, int, varchar } from 'drizzle-orm/mysql-core';

const users = mysqlTable('users', {
  id: int('id').primaryKey().autoincrement(),
  name: varchar('name', { length: 255 }).notNull(),
});

選定ガイド

PostgreSQL を選ぶべきケース

複雑なクエリ: JOIN、サブクエリ、CTEが多い
JSON データ: JSONBの強力な機能が必要
地理空間データ: PostGISが必要
拡張性: カスタム型、関数、拡張機能が必要
SQL標準準拠: 標準SQLに忠実なコードを書きたい
ベクトル検索: pgvectorでAI/ML機能を統合

MySQL を選ぶべきケース

シンプルなCRUD: 単純な読み書きが中心
高い同時接続数: 軽量な接続管理
既存の知見: チームがMySQLに精通している
レプリケーション: 成熟したレプリケーション機能
WordPress/PHP: PHPエコシステムとの親和性

まとめ

判断軸	PostgreSQL	MySQL
機能の豊富さ	◎	○
JSON対応	◎	○
学習コスト	○	◎
単純な読み書き	○	◎
拡張性	◎	○
クラウド対応	◎	◎

2026年のWebアプリケーション開発では、PostgreSQLが第一選択になるケースが増えています。特にJSON対応、拡張機能、SQL標準準拠の面で優れています。一方、MySQLもシンプルなアプリケーションでは十分な選択肢です。

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