Supabase で pg_trgm を使った日本語全文検索を実装する

はじめに — 日本語検索の壁

Webアプリケーションで検索機能を実装するとき、日本語の検索は英語よりも複雑です。英語なら単語の区切りがスペースで明確ですが、日本語には単語の区切りがありません。「東京都渋谷区」という文字列から「渋谷」を検索するには、部分一致検索が必要です。

しかし、単純な LIKE '%渋谷%' クエリはパフォーマンスに問題があります。データ量が増えると、検索に数秒かかることも珍しくありません。

この記事では、PostgreSQL の pg_trgm 拡張を使って、Supabase で日本語の部分一致検索を高速化する方法を解説します。BandBridge（ミュージシャンマッチングサービス）と IdeaSpool（アイデア管理ツール）の開発で実際に適用した経験をもとに、実践的なアプローチを共有します。

pg_trgm とは — トライグラムによる類似度検索

pg_trgm は PostgreSQL の拡張機能で、文字列をトライグラム（3文字の連続した部分文字列）に分解して類似度検索を行います。

例えば、「渋谷」という文字列は以下のトライグラムに分解されます。

"  渋", " 渋谷", "渋谷 "

（先頭と末尾にスペースが付加されます）

この分解によって、LIKE クエリのようなシーケンシャルスキャンではなく、インデックスを使った効率的な検索が可能になります。

なぜ pg_trgm を選んだか

日本語の全文検索には、いくつかの選択肢があります。

Supabase を使っている場合、pg_trgm は追加料金なしで利用できる最も現実的な選択肢です。日本語にも対応しており、3文字以上のキーワードであれば十分な速度が出ます。

BandBridge での実装 — ミュージシャン検索の高速化

BandBridge はミュージシャン同士をマッチングするサービスです。ユーザーはプロフィール（ニックネーム、自己紹介、音楽経歴など）を登録し、他のミュージシャンを検索できます。

2026年1月7日の開発日記には、こう書いています。

pg_trgm インデックス作成（全文検索高速化）

このとき、検索対象となるフィールドに対して GIN インデックスを作成しました。

pg_trgm の有効化

Supabase では、SQL Editor から以下のコマンドで pg_trgm 拡張を有効化できます。

CREATE EXTENSION IF NOT EXISTS pg_trgm;

GIN インデックスの作成

検索対象のカラムに対して、GIN（Generalized Inverted Index）インデックスを作成します。

-- プロフィールテーブルの検索用インデックス
CREATE INDEX idx_profiles_nickname_trgm
ON profiles
USING GIN (nickname gin_trgm_ops);

CREATE INDEX idx_profiles_bio_trgm
ON profiles
USING GIN (bio gin_trgm_ops);

gin_trgm_ops はトライグラム演算子クラスで、pg_trgm 用のインデックスを作成するために必要です。

検索クエリの実装

インデックスを作成したら、検索クエリで ILIKE または類似度演算子を使います。

-- ILIKE を使った部分一致検索
SELECT * FROM profiles
WHERE nickname ILIKE '%ギター%'
   OR bio ILIKE '%ギター%';

GIN インデックスがあれば、この ILIKE クエリはインデックスを使用して高速に実行されます。

開発日記では、この判断についてこう記録しています。

pg_trgm: 日本語の部分一致検索を高速化。LIKEクエリの遅延を回避

IdeaSpool での実装 — アイデア検索の最適化

IdeaSpool はアイデア管理ツールで、ユーザーが入力したアイデアのタイトルや本文を検索できます。

2026年1月22日の開発日記には、こう書いています。

pg_trgm による日本語全文検索

このとき、GitHub ストレージから Supabase に移行するタイミングで、検索機能も刷新しました。

学んだこと

開発日記には、実装を通じて学んだことが記録されています。

pg_trgm は日本語検索にも使える（GIN インデックス必須）

このコメントが示すように、pg_trgm は日本語でも動作します。ただし、GIN インデックスがないと効果がありません。インデックスなしで ILIKE を使うと、データ量に比例して遅くなります。

複数カラムの検索

アイデアの検索では、タイトルと本文の両方を検索対象にしたいケースがあります。

SELECT * FROM ideas
WHERE title ILIKE '%キーワード%'
   OR content ILIKE '%キーワード%';

このとき、title と content の両方に GIN インデックスを作成しておく必要があります。

CREATE INDEX idx_ideas_title_trgm
ON ideas
USING GIN (title gin_trgm_ops);

CREATE INDEX idx_ideas_content_trgm
ON ideas
USING GIN (content gin_trgm_ops);

pg_trgm の注意点と制限

pg_trgm は便利ですが、いくつかの制限があります。

3文字未満のキーワードでは効果が薄い

トライグラム（3文字単位）で分解するため、2文字以下のキーワードではインデックスの恩恵を受けにくくなります。

BandBridge の開発日記には、こう記録しています。

pg_trgm は3文字以上のマッチで効果を発揮

「渋谷」（2文字）よりも「渋谷区」（3文字）の方が検索効率が良いということです。

実際のアプリケーションでは、2文字のキーワードでも検索は動作しますが、パフォーマンスの改善幅は小さくなります。

インデックスサイズが大きくなる

GIN インデックスは、B-tree インデックスに比べてサイズが大きくなる傾向があります。テキストカラムが多い場合や、テキストの長さが長い場合は、データベースのストレージ使用量に注意が必要です。

類似度スコアの閾値調整

pg_trgm では、類似度を使った検索も可能です。

SELECT *, similarity(nickname, '検索キーワード') AS score
FROM profiles
WHERE nickname % '検索キーワード'
ORDER BY score DESC;

% 演算子は、類似度が閾値（デフォルト 0.3）以上のレコードを返します。この閾値は pg_trgm.similarity_threshold で調整できます。

SET pg_trgm.similarity_threshold = 0.1;

閾値を下げると、より緩い一致でもヒットするようになりますが、ノイズも増えます。アプリケーションの要件に応じて調整が必要です。

Supabase でのベストプラクティス

BandBridge と IdeaSpool の開発を通じて、Supabase で pg_trgm を使う際のベストプラクティスをいくつか整理しました。

1. インデックスはマイグレーションで管理する

Supabase の SQL Editor で直接インデックスを作成することもできますが、マイグレーションファイルで管理する方が安全です。

-- migration: 20260107_add_search_indexes.sql
CREATE EXTENSION IF NOT EXISTS pg_trgm;

CREATE INDEX IF NOT EXISTS idx_profiles_nickname_trgm
ON profiles
USING GIN (nickname gin_trgm_ops);

マイグレーションで管理することで、開発環境と本番環境のインデックス構成を一致させられます。

2. 検索対象カラムを絞る

すべてのテキストカラムにインデックスを作成するのではなく、実際に検索対象となるカラムに絞ってインデックスを作成します。

BandBridge の場合、検索対象は以下に限定しました。

• プロフィール: nickname, bio
• バンド: name, description
• 募集: title, description

音楽経歴（music_story）のような長文フィールドは、検索対象から外しました。検索対象を増やすほどインデックスが肥大化するため、本当に必要なカラムだけに絞ることが重要です。

3. RLS との組み合わせに注意

Supabase では RLS（Row Level Security）を使ってアクセス制御を行います。検索クエリも RLS の対象になるため、インデックスが効いているかどうかを確認するときは、RLS を考慮した上で EXPLAIN ANALYZE を実行する必要があります。

-- RLS を有効にした状態での実行計画を確認
EXPLAIN ANALYZE
SELECT * FROM profiles
WHERE nickname ILIKE '%ギター%';

RLS のポリシーが複雑な場合、インデックスが効かないケースもあります。その場合は、クエリの書き方を工夫するか、RLS ポリシーを見直す必要があります。

実装のステップバイステップ

ここまでの内容をまとめると、Supabase で pg_trgm を使った日本語検索を実装する手順は以下のようになります。

ステップ 1: 拡張機能の有効化

CREATE EXTENSION IF NOT EXISTS pg_trgm;

ステップ 2: GIN インデックスの作成

検索対象のカラムに対してインデックスを作成します。

CREATE INDEX idx_your_table_column_trgm
ON your_table
USING GIN (column_name gin_trgm_ops);

ステップ 3: 検索クエリの実装

ILIKE を使った部分一致検索を実装します。

SELECT * FROM your_table
WHERE column_name ILIKE '%検索キーワード%';

ステップ 4: パフォーマンスの確認

EXPLAIN ANALYZE でインデックスが使われていることを確認します。

EXPLAIN ANALYZE
SELECT * FROM your_table
WHERE column_name ILIKE '%検索キーワード%';

出力に Bitmap Index Scan や Index Scan が含まれていれば、インデックスが効いています。Seq Scan（シーケンシャルスキャン）になっている場合は、インデックスが効いていないので原因を調査します。

まとめ — 日本語検索の現実的な解決策

Supabase で日本語の全文検索を実装する場合、pg_trgm は現実的で効果的な選択肢です。

メリット:

• Supabase 標準搭載、追加料金なし
• 日本語の部分一致検索に対応
• GIN インデックスで高速化可能

注意点:

• 3文字未満のキーワードでは効果が薄い
• インデックスサイズが大きくなる傾向
• RLS との組み合わせに注意

BandBridge と IdeaSpool の開発では、pg_trgm を導入することで、検索のレスポンスが大幅に改善しました。特に、ユーザー数やデータ量が増えてくる段階では、最初から pg_trgm を導入しておくことをお勧めします。

日本語検索は難しい問題ですが、pg_trgm を使えば、追加のインフラなしで十分な性能が得られます。Supabase を使っている方は、ぜひ試してみてください。