<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom" xmlns:content="http://purl.org/rss/1.0/modules/content/"><channel><title>PostgreSQL on hdknr blog</title><link>https://hdknr.github.io/blogs/tags/postgresql/</link><description>Recent content in PostgreSQL on hdknr blog</description><generator>Hugo -- 0.157.0</generator><language>ja</language><lastBuildDate>Mon, 06 Apr 2026 00:00:00 +0000</lastBuildDate><atom:link href="https://hdknr.github.io/blogs/tags/postgresql/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>Supabase</title><link>https://hdknr.github.io/blogs/wiki/tools/supabase/</link><pubDate>Mon, 06 Apr 2026 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://hdknr.github.io/blogs/wiki/tools/supabase/</guid><description>PostgreSQL ベースの BaaS プラットフォーム。Firebase のオープンソース代替</description></item><item><title>Software Design 2026年4月号の注目特集：PostgreSQL 18 高速化と MCP サーバー開発</title><link>https://hdknr.github.io/blogs/posts/2026/03/software-design-2026%E5%B9%B44%E6%9C%88%E5%8F%B7%E3%81%AE%E6%B3%A8%E7%9B%AE%E7%89%B9%E9%9B%86postgresql-18-%E9%AB%98%E9%80%9F%E5%8C%96%E3%81%A8-mcp-%E3%82%B5%E3%83%BC%E3%83%90%E3%83%BC%E9%96%8B%E7%99%BA/</link><pubDate>Mon, 09 Mar 2026 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://hdknr.github.io/blogs/posts/2026/03/software-design-2026%E5%B9%B44%E6%9C%88%E5%8F%B7%E3%81%AE%E6%B3%A8%E7%9B%AE%E7%89%B9%E9%9B%86postgresql-18-%E9%AB%98%E9%80%9F%E5%8C%96%E3%81%A8-mcp-%E3%82%B5%E3%83%BC%E3%83%90%E3%83%BC%E9%96%8B%E7%99%BA/</guid><description>&lt;p&gt;技術評論社の &lt;a href="https://gihyo.jp/magazine/SD/archive/2026/202604"&gt;Software Design 2026年4月号&lt;/a&gt;（2026年3月18日発売）の特集内容を紹介します。今号は PostgreSQL 18 のパフォーマンス最適化と、MCP サーバー開発という2つの注目特集が組まれています。&lt;/p&gt;
&lt;h2 id="第1特集postgresql-18-に学ぶデータベース高速化機能"&gt;第1特集：PostgreSQL 18 に学ぶデータベース高速化機能&lt;/h2&gt;
&lt;p&gt;「アーキテクチャから見えてくる処理性能向上のヒント」と題した第1特集では、PostgreSQL 18 の新機能を軸にデータベース高速化のテクニックが解説されています。&lt;/p&gt;
&lt;h3 id="章構成"&gt;章構成&lt;/h3&gt;
&lt;ul&gt;
&lt;li&gt;&lt;strong&gt;第1章&lt;/strong&gt; データ処理メカニズムと高速化（三谷篤）&lt;/li&gt;
&lt;li&gt;&lt;strong&gt;第2章&lt;/strong&gt; トランザクションとバックアップ（三谷篤）&lt;/li&gt;
&lt;li&gt;&lt;strong&gt;第3章&lt;/strong&gt; クエリ最適化とオプティマイザー（篠田典良）&lt;/li&gt;
&lt;li&gt;&lt;strong&gt;第4章&lt;/strong&gt; インデックス検索技法（篠田典良）&lt;/li&gt;
&lt;li&gt;&lt;strong&gt;第5章&lt;/strong&gt; 並列処理と JIT（寺内大輝）&lt;/li&gt;
&lt;li&gt;&lt;strong&gt;第6章&lt;/strong&gt; PostgreSQL 互換クラウド DB 比較（小山哲志）&lt;/li&gt;
&lt;li&gt;&lt;strong&gt;第7章&lt;/strong&gt; PostgreSQL 18 の新機能（寺内大輝）&lt;/li&gt;
&lt;/ul&gt;
&lt;p&gt;PostgreSQL のデータ処理メカニズムから始まり、クエリ最適化、インデックス活用、並列処理・JIT コンパイルまで、パフォーマンスチューニングの全体像をカバーする構成です。第6章では PostgreSQL 互換のクラウドデータベース（Amazon Aurora、AlloyDB など）の比較もあり、実務で選定する際の参考になります。&lt;/p&gt;
&lt;h2 id="第2特集mcp-サーバー開発成功の秘訣"&gt;第2特集：MCP サーバー開発成功の秘訣&lt;/h2&gt;
&lt;p&gt;「事業戦略・品質・開発効率をふまえたアプローチ」と題した第2特集では、AI エージェントのツール連携で注目される MCP（Model Context Protocol）サーバーの開発について、実践的なアプローチが紹介されています。&lt;/p&gt;
&lt;h3 id="章構成-1"&gt;章構成&lt;/h3&gt;
&lt;ul&gt;
&lt;li&gt;&lt;strong&gt;第1章&lt;/strong&gt; MCP 設計ガイド（川崎庸市）&lt;/li&gt;
&lt;li&gt;&lt;strong&gt;第2章&lt;/strong&gt; 駅すぱあと API での事例（橋本あゆみ、平川瑞樹）&lt;/li&gt;
&lt;li&gt;&lt;strong&gt;第3章&lt;/strong&gt; Sansan での事例（川瀬圭亮）&lt;/li&gt;
&lt;/ul&gt;
&lt;p&gt;MCP は Anthropic が提唱した AI モデルと外部ツールを接続するためのオープンプロトコルで、Claude Code をはじめ多くの AI ツールで採用が進んでいます。本特集では設計の基本方針に加え、駅すぱあと API や Sansan といった実サービスでの MCP サーバー構築事例が紹介されており、自社サービスに MCP を導入する際の具体的な指針が得られます。&lt;/p&gt;</description></item></channel></rss>