Postgres.new
Neon · コーディング
Postgres.newはNeonが作った無料のPostgresサンドボックスで、ブラウザの中でそのまま動く。本物のSQLを書き、CSVを読み込み、AIアシスタントにテーブルやグラフを作らせられる。インストールもアカウントもいらない。
Postgres.new について
About
Postgres.newとは
Postgres.newは、ブラウザで動くPostgresをひとつのタブに収めたツールだ。ページを開いてSQLを一本打てば、データベースが現れる。インストーラーもDockerイメージも、探し回る接続文字列もない。
土台はPGlite。PostgresをWebAssembly向けにコンパイルしたものだ。テーブルと行はブラウザのIndexedDBに置かれるので、再読み込みで消えることはない。タブを閉じて翌日戻ってきても、データはそのまま残っている。SQL練習環境のつもりで開いたら、中身は本物のデータベースだった、という代物だ。
制約は範囲にある。これはブラウザのプロファイル1つに紐づくひとり用のサンドボックスだ。サーバー上では何も動かないから、同僚は接続できないし、作業を見守るバックアップも存在しない。
使い始める
- デスクトップのブラウザでpostgres.newを開く。エディタが読み込まれた時点で新しいデータベースができる。
- SQLを書いて実行する。CSVファイルをページにドロップすれば、テーブル作成はツール側が引き受ける。
- アシスタントにスキーマの変更、グラフの作成、テーブル同士の関係図の描画を頼む。
- 必要なものを書き出し、原型が持つようになったらスキーマをホスティングサービスへ移す。
AIツール情報
Postgres.newの料金、対応プラットフォーム、性能を簡単に確認できます。
こんな人におすすめ
このツールが最も力を発揮するユーザー、タスク、シーン。
ユーザー
- 使い捨てのデータベースが欲しい開発者：共有環境に触る前にスキーマや厄介なクエリを試し、タブを閉じれば何も残らない。
- 手元にCSVがある分析担当者：ファイルを放り込めば数秒で検索できるテーブルになり、表計算を開かずにグラフまで作れる。
- SQLを学ぶ学生：ここでは失敗にコストがかからない。テーブルを壊し、作り直し、同じウィンドウでまた試せる。
タスク
- スキーマを下書きする：テーブルと外部キーを組み、自動生成された図を眺めて抜けている関連を見つける。
- マイグレーション用SQLを準備する：サンプル行に対して先に流しておけば、変更がステージングに届く前に動くと分かる。
- データセットを眺める：エクスポートを取り込み、SQLで絞り込み、表計算では隠れる傾向を拾う。
- 簡単なレポートを組む：グラフを頼み、その背後のクエリを調整し、図をスライド用に書き出す。
シーン
- 電車の中でクエリを確認する：データベースはローカルで動くので、電波が弱くてもSQLは書ける。ネットワークが要るのはAIへの依頼だけだ。
- ワークショップを開く：全員が同じURLを開き、それぞれ自分のデータベースを受け取る。読み上げるセットアップ手順は要らない。
- 個人プロジェクトを試作する：ホスティング先を選んで料金を払い始める前に、データモデルを固めておく。
主な機能
タブの中で動く本物のPostgresエンジン
開いたデータベースはそれぞれ独立したPGliteインスタンスで、SQLの模造品ではない。結合、インデックス、CTE、ウィンドウ関数、トランザクションはサーバー上と同じように振る舞う。1週間後にそのクエリを本番へ移して同じ結果を期待するとき、この一致が効いてくる。
SQLを書くAIアシスタント
エディタの隣にチャット欄がある。日本語で欲しいものを伝えれば、AI SQLアシスタントが文を書き、テーブルを作り、見覚えのないエラーを説明する。実行前にSQLが見えるので、暗闇で何かが起きることはない。
ドラッグ＆ドロップでCSV取り込み
ファイルをページに落とすと、アシスタントが列の型を推測し、テーブルを作り、行を読み込む。スクリプトを書かずに済む、CSVからPostgresへの最短ルートだ。整ったファイルほど結果はよく、崩れたヘッダーにはたいてい追加の一言が要る。
データベース図を自動生成
このアプリはデータベース図ジェネレーターも兼ねる。スキーマを読み取って実体関連図を描き、テーブルが変われば図も更新される。外部キーを一つ忘れると孤立した箱が現れるので、見落としにくい。
グラフと書き出せるレポート
チャットでグラフを頼めば、クエリ結果から組んだものを返す。レポートはファイルとしてブラウザの外へ出るので、手早い分析がタブの中で朽ちる代わりにスライドへ収まる。
登録なし、サーバーなし、片付けなし
アカウントも利用量カウンターも、止めるべきコンテナもない。新しいタブは新しいデータベースになり得る。プロジェクト全体がApache 2.0で公開されているから、自分の複製を動かして公開サイトを素通りするのも自由だ。
メリットとデメリット
メリット
- アカウントもインストールもクラウドの認証情報もなしに、数秒で始まる。
- アシスタントは目の前のデータを見て動くので、提案が実際のスキーマに噛み合う。
- CSV取り込みが試作で一番退屈な作業、つまり手作業のテーブル作成と型推測を消してくれる。
- データはブラウザに残る。クライアントのファイルをどこにも上げたくない場面で助かる。
- オープンソースで無料。チームで自前のインスタンスを動かせる。
デメリット
- すべてが1つのブラウザプロファイルに収まる。サイトデータを消せばデータベースも消え、元に戻せない。
- 外部から繋ぐ口がないので、同僚があなたのサンドボックスを開くことも、共有することもできない。
- AI機能は接続を必要とし、混み合う時間帯には遅くなったり上限に当たったりする。
- バックアップもロールも監視もない。作り直せないものはここに置くべきではない。
よくある質問
無料だ。有料プランもアカウント作成もない。コードはApache 2.0で公開されているので、自前でホストする費用は自分のインフラ代だけになる。
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