クラウドデータベース徹底比較：AWS RDS vs Google Cloud SQL vs Azure Database

マネージドデータベースを選ぶ理由

オンプレミスでデータベースを運用する時代から、クラウドのマネージドサービスへの移行が加速しています。パッチ適用、バックアップ、フェイルオーバーなどの運用作業が自動化されるため、開発チームはビジネスロジックに集中できます。しかし、3大クラウドそれぞれに強みと弱みがあり、用途によって最適な選択は異なります。

AWS RDS / Aurora

Amazonが提供するRDSは最も豊富な実績を持つマネージドデータベースサービスです。PostgreSQL、MySQL、MariaDB、Oracle、SQL Serverなど幅広いエンジンをサポートしています。

Auroraの特徴

AuroraはAWSが独自開発したMySQL/PostgreSQL互換のデータベースエンジンで、標準のMySQL比で最大5倍、PostgreSQL比で最大3倍の性能を謳っています。

-- Aurora PostgreSQLのパラレルクエリ活用例
-- 大規模データセットへのクエリが自動的に並列実行される
SELECT
  product_category,
  SUM(quantity * unit_price) AS total_revenue,
  AVG(unit_price) AS avg_price
FROM sales_facts
WHERE sale_date BETWEEN '2025-01-01' AND '2025-12-31'
GROUP BY product_category
ORDER BY total_revenue DESC;

-- Aurora Serverless v2：使用量に応じた自動スケーリング
-- 最小0.5 ACU〜最大128 ACU の間で自動調整

強み： 豊富なエコシステム、実績、Aurora Serverlessによるコスト最適化 弱み： コストが高め、ベンダーロックインのリスク

Google Cloud SQL / AlloyDB

Google Cloud SQLはPostgreSQL、MySQL、SQL Serverのマネージドサービスです。AlloyDBはAurora同様に独自開発されたPostgreSQL互換のエンジンで、OLTP性能は標準PostgreSQLの4倍とされています。

-- AlloyDBの列指向ストレージを活用した分析クエリ
-- AlloyDBは行指向と列指向のハイブリッドストレージを採用
SELECT
  DATE_TRUNC('week', order_date) AS week,
  COUNT(DISTINCT customer_id) AS unique_customers,
  SUM(order_total) AS weekly_revenue
FROM orders
WHERE order_date >= CURRENT_DATE - INTERVAL '1 year'
GROUP BY DATE_TRUNC('week', order_date)
ORDER BY week;

強み： BigQueryとの連携、機械学習統合（Vertex AI）、グローバルな低レイテンシ 弱み： 日本国内のリージョンは限定的、RDSより実績が少ない

Azure Database for PostgreSQL / MySQL

MicrosoftのAzure Databaseは、特にMicrosoft製品（.NET、Azure Active Directory）との統合に優れています。

-- Azure SQL DatabaseのJSONサポート活用
SELECT
  JSON_VALUE(metadata, '$.region') AS region,
  JSON_VALUE(metadata, '$.tier') AS tier,
  COUNT(*) AS customer_count
FROM customers
WHERE JSON_VALUE(metadata, '$.active') = 'true'
GROUP BY
  JSON_VALUE(metadata, '$.region'),
  JSON_VALUE(metadata, '$.tier');

強み： Microsoft製品との深い統合、Azure ADによる認証、コンプライアンス機能 弱み： 独自機能へのロックイン、コスト計算が複雑

比較表：用途別推奨

選択指針

• AWSを既に使っている場合 → Aurora PostgreSQL Serverless v2が最も実績あり
• データ分析・AIワークロードが多い場合 → AlloyDB + BigQueryの組み合わせが強力
• Microsoft技術スタックの場合 → Azure Database for PostgreSQLが自然な選択
• コスト最優先の小規模スタートアップ → Aurora Serverlessまたはcloud.sql（使った分だけ課金）

Erdmatesでクラウド移行を設計

クラウドデータベースへの移行前に、ErdmatesでERDを整備しておくことを強くお勧めします。現行のテーブル構造、インデックス、関係性を可視化することで、移行時のリスクを把握しやすくなります。またクラウド移行後のスキーマ変更も、ERDで管理することでチーム全体が変更履歴を共有できます。

まとめ

クラウドデータベースの選択は「最高のもの」ではなく「自社の要件に最も合うもの」を選ぶことが重要です。既存のクラウドインフラ、チームのスキルセット、コスト制約を考慮して判断しましょう。いずれのサービスも無料枠やトライアル期間があるので、実際に試してから決定することをお勧めします。