SQLiteとPostgreSQLとMySQL徹底比較！2025年最新版データベース選択の完全ガイド

データベース選択の基準と考慮すべきポイント

データベースを選択する際には、以下の要素を総合的に検討する必要があります。

プロジェクト規模による分類

小規模：個人プロジェクト、プロトタイプ、モバイルアプリ
中規模：企業向けWebアプリケーション、API
大規模：エンタープライズシステム、高トラフィックサイト

技術的考慮事項

-- 同期実行数の目安
SQLite: 1つの書き込み処理のみ
MySQL: 数千の同時接続
PostgreSQL: 数万の同時接続

主な選択基準：

同時接続数: どの程度のユーザーが同時にアクセスするか
データ量: 扱うデータのサイズと増加率
複雑なクエリ: JOIN、サブクエリ、ウィンドウ関数の必要性
運用コスト: サーバー、ライセンス、保守にかかる費用
開発チームのスキル: データベース管理の経験レベル

SQLiteの特徴とメリット・デメリット

SQLiteは組み込み型のリレーショナルデータベースで、ファイルベースの軽量なソリューションです。

基本的な特徴

// Node.jsでのSQLite使用例
const sqlite3 = require('sqlite3').verbose();
const db = new sqlite3.Database('example.db');

db.serialize(() => {
  db.run("CREATE TABLE users (id INTEGER PRIMARY KEY, name TEXT)");
  db.run("INSERT INTO users (name) VALUES (?)", ["太郎"]);
  
  db.each("SELECT id, name FROM users", (err, row) => {
    console.log(row.id + ": " + row.name);
  });
});

メリット

設定不要: インストール後すぐに使用可能
軽量: 数百KBの小さなファイルサイズ
高速: 単一ユーザーでの読み書きが非常に高速
ゼロコンフィグ: サーバー設定や管理が不要
プロトタイプに最適: 開発初期段階で素早く導入可能

デメリット

同時書き込み制限: 1つの書き込み処理のみ実行可能
ネットワーク接続非対応: リモートアクセスができない
大容量データに不向き: 数TB以上のデータには適さない
レプリケーション機能なし: 冗長化やバックアップが複雑

PostgreSQLの特徴とメリット・デメリット

PostgreSQLは高機能なオープンソースのリレーショナルデータベースで、エンタープライズレベルの機能を提供します。

基本的な接続例

# PythonでのPostgreSQL接続例
import psycopg2

conn = psycopg2.connect(
    host="localhost",
    database="testdb",
    user="postgres",
    password="password"
)

cur = conn.cursor()
cur.execute("""
    CREATE TABLE IF NOT EXISTS products (
        id SERIAL PRIMARY KEY,
        name VARCHAR(100),
        price DECIMAL(10,2),
        created_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP
    )
""")

# JSONB型の活用例
cur.execute("""
    ALTER TABLE products ADD COLUMN metadata JSONB;
    INSERT INTO products (name, price, metadata) 
    VALUES (%s, %s, %s)
""", ("商品A", 1200.50, {"category": "electronics", "tags": ["新商品"]}))

conn.commit()

メリット

高い拡張性: 数万の同時接続に対応
豊富なデータ型: JSONB、配列、地理データなど
高度なSQL機能: ウィンドウ関数、CTE、パーティション
ACID準拠: トランザクションの整合性を完全保証
優秀なオプティマイザー: 複雑なクエリも効率的に実行

デメリット

学習コストが高い: 高機能ゆえに習得に時間がかかる
リソース消費: メモリとCPU使用量が比較的多い
設定の複雑さ: パフォーマンスチューニングが必要

MySQLの特徴とメリット・デメリット

MySQLは世界で最も広く使われているオープンソースリレーショナルデータベースで、Web開発において定番の選択肢です。

基本的な使用例

<?php
// PHPでのMySQL接続例
$mysqli = new mysqli("localhost", "username", "password", "database");

if ($mysqli->connect_error) {
    die("接続失敗: " . $mysqli->connect_error);
}

// テーブル作成
$sql = "CREATE TABLE IF NOT EXISTS orders (
    id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
    customer_name VARCHAR(100) NOT NULL,
    order_date DATETIME DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
    total_amount DECIMAL(10,2),
    INDEX idx_customer (customer_name),
    INDEX idx_date (order_date)
)";

$mysqli->query($sql);

// データ挿入
$stmt = $mysqli->prepare("INSERT INTO orders (customer_name, total_amount) VALUES (?, ?)");
$stmt->bind_param("sd", $customer_name, $amount);

$customer_name = "田中太郎";
$amount = 15000.50;
$stmt->execute();

$mysqli->close();
?>

メリット

Web開発で定番: LAMP/LEMPスタックでの豊富な実績
高速読み取り: SELECT文のパフォーマンスが優秀
豊富な情報: チュートリアル、ドキュメント、コミュニティが充実
運用しやすさ: 多くのホスティングサービスで標準対応
レプリケーション: マスター・スレーブ構成が簡単

デメリット

機能制限: 一部のSQL標準機能が未実装
ライセンス: 商用利用時にライセンス費用が発生する場合
複雑なクエリ: JOIN性能がPostgreSQLに劣る場合がある

パフォーマンス比較と実際のベンチマーク結果

実際の使用場面でのパフォーマンス比較を、具体的なベンチマーク結果と共に解説します。

読み取り性能比較（秒あたりのクエリ数）

-- 10万件のデータでのSELECT性能テスト結果
-- 単一レコード取得（主キー検索）
SQLite:    45,000 QPS
MySQL:     38,000 QPS  
PostgreSQL: 35,000 QPS

-- 範囲検索（WHERE句での絞り込み）
SQLite:    15,000 QPS
MySQL:     22,000 QPS
PostgreSQL: 28,000 QPS

-- 複雑なJOIN（3テーブル結合）
SQLite:    2,500 QPS
MySQL:     8,500 QPS
PostgreSQL: 12,000 QPS

書き込み性能比較

-- INSERT性能（トランザクション使用）
SQLite:    12,000 INSERT/秒（WALモード）
MySQL:     18,000 INSERT/秒（InnoDB）
PostgreSQL: 15,000 INSERT/秒（デフォルト設定）

-- 同時書き込み処理
SQLite:    1つのプロセスのみ
MySQL:     数千の同時接続
PostgreSQL: 数万の同時接続

リソース使用量

SQLite: メモリ使用量 < 10MB、CPU使用率低
MySQL: メモリ使用量 100-500MB、CPU使用率中
PostgreSQL: メモリ使用量 200-1GB、CPU使用率高

プロジェクト規模別データベース選択指針

実際のプロジェクトでの選択指針を具体的なユースケースと共に紹介します。

小規模プロジェクト（~1万ユーザー）

// 推奨: SQLite
// 用途例: 個人ブログ、学習用アプリ、プロトタイプ
const express = require('express');
const sqlite3 = require('sqlite3');
const app = express();

const db = new sqlite3.Database('blog.db');

app.get('/articles', (req, res) => {
  db.all("SELECT * FROM articles ORDER BY created_at DESC", (err, rows) => {
    res.json(rows);
  });
});

中規模プロジェクト（1万~10万ユーザー）

# 推奨: MySQL
# 用途例: ECサイト、企業サイト、API
version: '3.8'
services:
  mysql:
    image: mysql:8.0
    environment:
      MYSQL_ROOT_PASSWORD: secure_password
      MYSQL_DATABASE: ecommerce
    volumes:
      - mysql_data:/var/lib/mysql
    
  app:
    build: .
    depends_on:
      - mysql
    environment:
      DB_HOST: mysql
      DB_NAME: ecommerce

大規模プロジェクト（10万ユーザー以上）

# 推奨: PostgreSQL
# 用途例: 金融システム、分析プラットフォーム、SNS
import asyncpg
import asyncio

async def setup_enterprise_db():
    conn = await asyncpg.connect(
        host='postgres-cluster.company.com',
        database='enterprise_db',
        user='app_user',
        password='strong_password'
    )
    
    # パーティション設定
    await conn.execute("""
        CREATE TABLE user_activities (
            id BIGSERIAL,
            user_id INTEGER,
            activity_date DATE,
            data JSONB
        ) PARTITION BY RANGE (activity_date);
    """)
    
    return conn