目次

両者の立ち位置
データの基本単位と管理方法
データの配置と管理責任
アクセスモデルと最適化の考え方
パーティション・インデックスの位置付け
まとめ

1. 両者の立ち位置

PostgreSQL と Snowflake は、どちらもデータを扱うDBですが、
想定している用途とデータ規模が根本的に異なります。

基本的な位置付け

観点	PostgreSQL	Snowflake
分類	RDB → 行単位で正確に管理	クラウド型 DWH → 大量データを蓄積し分析
主用途	OLTP（Online Transaction Processing） → 1件ずつの登録・更新・削除を高速処理	OLAP（Online Analytical Processing） → 大量データをまとめて集計・分析
想定データ量	少〜中規模	中〜超大規模
利用形態	単体DB / クラスタ → サーバやDB構成を利用者が管理	SaaS → インフラやDB運用を意識せず利用可能

立ち位置の違い

PostgreSQL と Snowflake は、
OLTP / OLAP という役割の違いによって設計思想が明確に分かれている。

PostgreSQL
→ 行を正確・高速に扱うためのデータベース
Snowflake
→ 大量データを前提に集計・分析するためのデータベース

この立ち位置の違いが、
以降で説明するデータ管理方法や最適化手法の差につながる。

2. データの基本単位と管理方法

PostgreSQL と Snowflake では、
「データをどの単位で保持・処理するか」そのものが異なります。

この違いは、保存方式・取得方法・最適化の考え方に直結します。

データの基本単位と指向性

観点	PostgreSQL	Snowflake
基本単位	行 → タプル（行）を最小単位として扱う	マイクロパーティション → 複数行を含むデータの塊を最小単位として扱う
データ指向	行指向 → 1行分のデータをまとめて保存・処理	列指向 → 列ごとにデータをまとめて保存・処理
データ取得	行を1件ずつ取得 → 必要な行をピンポイントで読む	パーティション単位で取得 → マイクロパーティションをまとめて読む

考え方の違い

PostgreSQL
→ 行（タプル）を最小単位として管理し、
　　必要な行に正確・高速に到達することを重視する RDB
Snowflake
→ マイクロパーティションを最小単位として管理し、
　　条件に合わないデータを事前に読まないことを重視する DWH

この 基本単位とデータ指向の違い が、
後述する最適化手法や実行計画の考え方の差につながります。

3. データの配置と管理責任

PostgreSQL と Snowflake では、
データをどのように配置し、誰がその管理を担うか が大きく異なります。

この違いは、設計・運用・チューニングの考え方に直結します。

データ配置と管理の違い

観点	PostgreSQL	Snowflake
配置の制御	人が設計 → 利用者がインデックスやパーティションを設計・制御	システムが自動 → 配置は自動化され、利用者は意識しない
パーティション	明示的に定義 → 利用者が分割ルールを指定	自動生成 → システムが自動的に分割
再配置	手動（DDL） → 利用者が意図的に再配置を実行	自動（再クラスタリング） → システムが自動調整
運用の主体	DBA / 開発者 → 利用者側で運用・管理	Snowflake 側 → サービス提供側が管理

考え方の違い

PostgreSQL
→ データ配置や構造を 人が設計・管理する前提 のデータベース
　　パーティションやインデックスはチューニング要素として扱われる
Snowflake
→ データ配置は システムに任せる前提 のデータウェアハウス
　　利用者は論理設計やクエリに集中できる

この 管理責任の所在の違い が、
設計自由度と運用負荷の差として現れます。

4. アクセスモデルと最適化の考え方

PostgreSQL と Snowflake では、
クエリ実行時に何を最適化対象とするか が根本的に異なります。

この違いは、アクセスモデル・統計情報の役割・実行計画の見え方に表れます。

アクセスモデルと最適化対象

観点	PostgreSQL	Snowflake
最適化対象	行への到達 → 必要な行にできるだけ早く辿り着く	読まないデータの除外 → 不要なデータを事前に除外する
代表要素	インデックス / TID → 行の物理位置を使って直接アクセス	プルーニング → 条件に合わないマイクロパーティションを除外
統計の役割	行数推定 → 条件に一致する行数を見積もる	ブロック除外判断 → 読み込む必要のないパーティションを判断
実行計画	行中心 → 行の取得方法や結合順序を重視	スキャン量中心 → 読み込むデータ量や除外数を重視

考え方の違い

PostgreSQL
→ 「どの行に、どう辿り着くか」 を最適化する
　　インデックスや結合順序の選択が重要になる
Snowflake
→ 「どのデータを読まないか」 を最適化する
　　マイクロパーティションのメタデータを活用し、
　　スキャン量そのものを削減する

この違いにより、
同じ SQL であっても、実行計画の内容や評価軸は大きく異なります。

5. パーティション・インデックスの位置付け

PostgreSQL と Snowflake では、
パーティションやインデックスを「設計対象として扱うかどうか」 が大きく異なります。

この違いは、チューニングの自由度や設計時の思考プロセスに直結します。

パーティション・インデックスの位置付け

観点	PostgreSQL	Snowflake
パーティションの役割	設計要素 → 利用者が用途に応じて設計・定義	内部実装 → システム内部で自動管理
パーティション種別	RANGE / LIST / HASH → 分割ルールを明示的に指定	なし → 利用者が分割ルールを定義しない
インデックス	主役 → 行に素早く到達するための主要手段	原則使わない → 行検索を前提としない
設計の焦点	分割ルール → どの列・条件で分割するか	データ配置 → データがどう並び、どう分布するか

考え方の違い

PostgreSQL
→ パーティションやインデックスは
　　性能を左右する重要な設計・チューニング要素
　　利用者が意図を持って設計・調整する
Snowflake
→ パーティションやインデックスは
　　利用者が意識しない内部実装
　　システムが自動的に管理・最適化する

この違いにより、
PostgreSQL では設計力が性能に直結し、
Snowflake ではクエリ設計やデータの使い方が重要になる。

6. まとめ

PostgreSQL と Snowflake は、
同じ SQL を使ってデータを扱える点では共通していますが、
設計思想と最適化の前提が大きく異なるデータベースです。

本記事のポイント

立ち位置の違い
- PostgreSQL：OLTP を前提とした RDB
- Snowflake：OLAP を前提としたクラウド型 DWH
最適化の考え方の違い
- PostgreSQL：必要な行にどう辿り着くかを最適化
- Snowflake：どのデータを読まないかを最適化
設計・運用責任の違い
- PostgreSQL：人が設計し、人が運用する
  （インデックス・パーティション・統計）
- Snowflake：システムが自動で管理する
  （マイクロパーティション・プルーニング）

最後に

重要なのは、
「同じ SQL が速いかどうか」ではなく、
「どの用途に向いたデータベースか」を理解して使い分けることです。

それぞれの立ち位置を理解した上で選択・設計することで、
データベースの特性を最大限に活かすことができます。