PostgreSQL + Prismaでタグ管理：正規化 vs JSONB vs 配列 パフォーマンス徹底比較
こんにちは、cojiです。今回はPostgreSQL + Prismaでタグ機能を実装する時のパフォーマンスについて、気になったので本格的にベンチマークを取ってみました。
正規化、JSONB、配列型の3つのアプローチで、どれが一番速いのか？データ量が増えたらどうなるのか？実際に10,000件と100,000件のデータでPrismaを使って検証してみたので、結果をシェアします。
ソースコードはGitHubで公開してるので、気になる方はこちらもチェックしてみてください。
先に結論：どのアプローチがおすすめ？
いろいろ測定した結果、配列(TEXT[])型またはJSONB型が圧倒的におすすめです。特に書き込み性能と、データが増えた時の検索性能の安定感が素晴らしいです。
パフォーマンス比較結果
検索性能：
- 10,000件：配列型とJSONB型がほぼ同じ速度で、正規化型より10倍以上高速
- 100,000件：配列型が最速、JSONB型も十分高速。正規化型は時間がかかりすぎて測定を断念...
書き込み性能：
- 単件処理：配列型とJSONB型が正規化型より3-4倍高速
- バッチ処理：配列型とJSONB型が正規化型より圧倒的に高速
実用的な選び方
- シンプル重視なら：配列(TEXT[])型が第一候補。GINインデックスとの相性抜群です
- 柔軟性も欲しいなら：JSONB型。タグに属性を持たせたい場合などに便利
- リレーショナルにこだわるなら：正規化型も選択肢ですが、性能面では覚悟が必要
以下、この結論に至った経緯を詳しく説明していきます。
なぜこのベンチマークをやったのか
タグ機能って、ブログサイトとかSNSとか、いろんなアプリで使いますよね。最近はPostgreSQL + Prismaの組み合わせで開発することが多いんですが、タグの実装方法がいくつかあって、どれが一番いいのかよくわからない...
特にPrismaを使う場合、スキーマの書き方やクエリの方法が変わってくるので、実際のパフォーマンスがどうなるのか気になってました。
そこで今回は、以下の3つのアプローチで実際にPrismaでスキーマを定義してデータを作って測定してみることにしました：
-
正規化（Normalized）：王道のリレーショナル設計。
Person、Tag、PersonTagの3テーブル構成 -
JSONB：
Personテーブルにtagsカラム（JSONB型）でタグ配列を格納 -
配列（Array）：
Personテーブルにtagsカラム（TEXT[]型）でタグ配列を格納
テスト環境とデータ仕様
- データ量：10,000人と100,000人
- タグの種類：15種類（"engineer"、"remote"など）
- 1人あたりのタグ数：ランダムで5〜15個
- 検索テスト：単一タグ、複数タグのAND/OR検索を各1,000回
- 書き込みテスト：単件挿入、バッチ挿入、更新を各10,000件
スキーマ設計
Prismaで各アプローチを実装しました。PostgreSQLの機能をPrismaでどう表現するかがポイントですね。コードで見ると違いがわかりやすいです。
正規化アプローチ
model Person {
id Int @id @default(autoincrement())
name String
personTags PersonTag[]
@@map("persons")
}
model Tag {
id Int @id @default(autoincrement())
name String @unique
personTags PersonTag[]
@@map("tags")
}
model PersonTag {
personId Int @map("person_id")
tagId Int @map("tag_id")
person Person @relation(fields: [personId], references: [id], onDelete: Cascade)
tag Tag @relation(fields: [tagId], references: [id], onDelete: Cascade)
@@id([personId, tagId])
@@index([tagId])
@@map("person_tags")
}
JSONB アプローチ
model PersonJsonb {
id Int @id @default(autoincrement())
name String
tags Json // ['tag1', 'tag2', ...] 形式
@@index([tags], type: Gin)
@@map("persons_jsonb")
}
配列アプローチ
model PersonArray {
id Int @id @default(autoincrement())
name String
tags String[] // TEXT[]型
@@index([tags], type: Gin)
@@map("persons_array")
}
GINインデックス（@@index([tags], type: Gin)）がポイントです。これがあるからJSONBと配列型が高速になります。Prismaではtype: GinでPostgreSQLのGINインデックスを指定できるのが便利ですね。
ベンチマーク結果
10,000件データでの結果
検索性能（平均応答時間）
| クエリタイプ | 正規化 | JSONB | 配列 |
|---|---|---|---|
| 単一タグ検索 | 573.5ms | 39.5ms | 39.1ms |
| AND検索 | 605.6ms | 35.2ms | 34.2ms |
| OR検索 | 672.0ms | 47.0ms | 46.8ms |
書き込み性能（1件あたり平均処理時間）
| 操作 | 正規化 | JSONB | 配列 |
|---|---|---|---|
| 単件挿入 | 3.7ms | 0.9ms | 0.8ms |
| バッチ挿入 | 0.1ms | 0.04ms | 0.04ms |
| 更新 | 3.5ms | 1.7ms | 1.0ms |
10,000件では、検索・書き込みともにJSONBと配列が正規化を圧倒しました。特に検索で10倍以上の差は衝撃的でした。
100,000件データでの結果
正規化アプローチは時間がかかりすぎたため、JSONBと配列のみで測定しました。
検索性能（平均応答時間）
| クエリタイプ | JSONB | 配列 |
|---|---|---|
| 単一タグ検索 | 355.1ms | 304.3ms |
| AND検索 | 320.6ms | 262.9ms |
| OR検索 | 488.0ms | 376.8ms |
書き込み性能（1件あたり平均処理時間）
| 操作 | JSONB | 配列 |
|---|---|---|
| 単件挿入 | 0.8ms | 0.6ms |
| バッチ挿入 | 0.03ms | 0.04ms |
| 更新 | 0.9ms | 0.6ms |
100,000件でも、配列型とJSONB型は安定したパフォーマンスを維持してます。配列型がわずかに優位な結果に。
実装のポイント
PrismaでPostgreSQLのそれぞれの機能をどう使うかが重要なので、実際のクエリコードを見てみましょう。
検索クエリの書き方
配列型の場合
PostgreSQLの配列演算子をPrismaで使う時は、has、hasEvery、hasSomeが使えます。これがかなり直感的で使いやすい！
// 単一タグ検索
await prisma.personArray.findMany({
where: { tags: { has: tagName } }
});
// AND検索
await prisma.personArray.findMany({
where: { tags: { hasEvery: tagNames } }
});
// OR検索
await prisma.personArray.findMany({
where: { tags: { hasSome: tagNames } }
});
JSONB型の場合
PrismaのJSONB操作ではarray_containsを使います。PostgreSQLのJSONB演算子をいい感じにラップしてくれてます。
// 単一タグ検索
await prisma.personJsonb.findMany({
where: { tags: { array_contains: [tagName] } }
});
// AND検索
await prisma.personJsonb.findMany({
where: { tags: { array_contains: tagNames } }
});
// OR検索
const conditions = tagNames.map(tag => ({
tags: { array_contains: [tag] }
}));
await prisma.personJsonb.findMany({
where: { OR: conditions }
});
正規化の場合
Prismaのリレーション機能を使いますが、JOINを意識したクエリになります。
// 単一タグ検索
await prisma.person.findMany({
where: {
personTags: { some: { tag: { name: tagName } } }
},
include: {
personTags: { include: { tag: true } }
}
});
正規化だとincludeが必要で、クエリが複雑になりがちですね。Prismaを使っていても、背後のSQLの複雑さは隠しきれない感じです。
書き込み処理の違い
Prismaの書き込み処理でも、アプローチによって複雑さが全然違います。
配列・JSONB型：PrismaのcreateManyAndReturnがシンプルで最高！
// バッチ挿入
await prisma.personArray.createManyAndReturn({
data: people.map(p => ({
name: p.name,
tags: p.tags // そのまま配列を渡すだけ
}))
});
正規化型：Prismaのトランザクション機能を使っても複雑...
// バッチ挿入（一部抜粋）
await prisma.$transaction(async (tx) => {
// 1. 既存タグをチェック
// 2. 新規タグを作成
// 3. Personを一括作成
// 4. PersonTagを一括作成
// ...複数ステップが必要
});
なぜこんなに差が出るのか？
検索性能
- 配列・JSONB：PostgreSQLのGINインデックスが効果的に働く。PrismaのクエリもPostgreSQLの最適化された配列・JSONB演算子に直接マッピングされる
- 正規化：複数テーブルのJOINが必要。Prismaが生成するSQLも複雑になり、データが増えるほどコストが跳ね上がる
書き込み性能
-
配列・JSONB：1つのテーブルの1レコードを操作するだけ。Prismaの
createMany系メソッドも効率的 - 正規化：3つのテーブルを整合性を保ちながら操作。Prismaのトランザクション処理でも、根本的な複雑さは変わらない
実際に使うならどうする？
個人的な使い分けの指針：
配列(TEXT[])型がおすすめな場面
- シンプルなタグ機能（文字列のリストだけでOK）
- 高いパフォーマンスが必要
- 実装をサクッと済ませたい
JSONB型がおすすめな場面
- タグに属性情報を持たせたい（色、優先度など）
- 将来的に構造が変わる可能性がある
- PostgreSQLのJSON機能を活用したい
正規化がおすすめな場面
- タグ自体が複雑なエンティティ（作成者、作成日時など）
- 厳密なデータ整合性が必要
- リレーショナルな設計にこだわりたい
- 検索頻度がそれほど高くない
まとめ
今回のベンチマークで、PostgreSQL + Prismaでのタグ管理においては配列型とJSONB型が圧倒的に有利だということがわかりました。
特に印象的だったのは：
- 検索性能で10倍以上の差
- データ量が増えても性能が安定
- Prismaでの実装のシンプルさ
- PostgreSQLの高度な機能をPrismaで簡単に使える
もちろん、すべてのケースで配列・JSONB型がベストというわけではありませんが、PostgreSQL + Prismaの組み合わせを使っているなら、多くの場面で有力な選択肢になりそうです。
PostgreSQL + Prismaを使ってる方は、ぜひ一度試してみてください。思った以上に簡単で高速ですよ！
この検証結果が、みなさんのDB設計の参考になれば嬉しいです。
何か質問や、「うちではこんな結果だった」みたいな情報があれば、ぜひコメントで教えてください！
GitHub リポジトリ：https://github.com/coji/tags_benchmark
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