Binary String: length

2025-05-31

データ型としての「BYTEA」

PostgreSQLでは、バイナリデータを格納するためのデータ型としてBYTEAが提供されています。このBYTEA型で定義された列にデータを挿入する際や、格納されたデータを取得する際に、そのバイナリデータの「長さ」が重要になります。

長さ
BYTEA型で格納されるデータの長さは、バイト単位で計算されます。例えば、JPEG画像やPDFファイルなどのバイナリデータをBYTEA型で保存した場合、そのファイルのサイズ（バイト数）が「長さ」に該当します。
定義
BYTEA型の列は、可変長のバイナリ文字列（バイト列）を格納します。

関数としての「OCTET_LENGTH()」や「LENGTH()」

PostgreSQLには、バイナリ文字列の長さを取得するための関数がいくつかあります。

LENGTH(string)
- この関数は、通常、文字数（TEXT型など）を返すために使われますが、BYTEA型に対しても使用できます。
- BYTEA型に対して使用した場合、OCTET_LENGTH()と同様にバイト長を返します。
- 例: SELECT LENGTH('\xDEADBEEF'); -- 結果は 4 となります。
- この関数は、与えられた文字列のバイト長（オクテット長）を返します。
- バイナリ文字列（BYTEA型）に対して使用すると、そのバイナリデータの正確なバイト数を返します。
- 例: SELECT OCTET_LENGTH('\xDEADBEEF'); -- 結果は 4 となります（16進数2桁が1バイトなので、8桁は4バイト）。

「Binary String: length」の概念は、以下のような場面で特に重要になります。

アプリケーションでの処理
アプリケーション側でPostgreSQLから取得したバイナリデータを処理する際、その長さを基にメモリ割り当てやパース処理を行うことがあります。
データの一貫性チェック
バイナリデータが正しく格納されているか、欠損がないかなどを検証する際に、期待される長さと実際の長さを比較する場合があります。
データ転送量の計算
ネットワーク経由でバイナリデータをやり取りする際に、転送されるデータの量を計算するために使用されます。
データサイズの見積もり
BYTEA型の列にどれくらいのデータが格納されているか、ディスク容量をどれくらい消費しているかを把握する際に、その長さを知る必要があります。

データ挿入・更新時のエラー

エラーの種類

ディスクスペース関連のエラー (No space left on device)
- PostgreSQLがデータを書き込むディスクの空き容量が不足している場合に発生します。これはバイナリデータに限らず発生しますが、大きなBYTEAデータを扱う場合は特に注意が必要です。
メモリ関連のエラー (out of memory, ERROR: cannot enlarge string buffer, ERROR: out of shared memoryなど)
- 非常に大きなバイナリデータを挿入しようとした際に、PostgreSQLサーバーのメモリが不足した場合に発生します。
- 特に、クライアントからのデータ転送時や、サーバー内部で一時的にデータを処理する際に問題になることがあります。
- PostgreSQL 14以降では、bytea型の最大長が設定可能になり、デフォルトの最大長（1GB）を超えようとした場合に発生します。
- 厳密には、bytea型自体に「固定された」最大長はありませんが、システムリソース（メモリ、ディスク）の制限、あるいはPostgreSQL 14以降で設定可能なmax_bytea_lengthパラメータによって実質的な上限が生じます。

トラブルシューティング

データのチャンク化/外部ストレージの検討
- PostgreSQLに格納するデータが非常に大きい（数GB以上）場合、BYTEA型での直接格納は推奨されません。
- チャンク化
  データを小さな塊（チャンク）に分割し、それぞれをBYTEA型のレコードとして格納し、別途メタデータで結合情報を管理します。ただし、アプリケーション側の複雑さが増します。
- 外部ストレージ
  ファイルシステム、S3のようなオブジェクトストレージ、あるいは専用のコンテンツ管理システムにバイナリデータを格納し、PostgreSQLにはそのデータのパスやURLのみを保存する方法が一般的です。これにより、データベースの肥大化を防ぎ、バックアップ・リストアの効率も向上します。
ディスクスペースの確保
- ディスクの空き容量を確認し、不要なファイルを削除したり、ディスクを増設したりします。
- 大きなバイナリデータを格納する場合は、専用のテーブルスペースを使用することも検討できます。
メモリの増強
- PostgreSQLの設定ファイル（postgresql.conf）で、work_mem（ソートやハッシュなどの操作に使用されるメモリ）、shared_buffers（共有メモリバッファ）、wal_buffers（WALバッファ）などの値を調整します。ただし、システムの物理メモリを超えないように注意が必要です。
- サーバー自体のRAMを増設することも検討します。
max_bytea_length の確認と調整 (PostgreSQL 14以降)
- SHOW max_bytea_length; で現在の設定を確認します。
- 必要に応じて、ALTER SYSTEM SET max_bytea_length = '...' で値を大きく設定します。ただし、これはメモリ消費やパフォーマンスに影響を与える可能性があるため慎重に行う必要があります。設定変更後はPostgreSQLの再起動が必要です。

データ取得・アプリケーション連携時のエラー

エンコーディングの問題
- BYTEAはバイナリデータなのでエンコーディングは関係ありませんが、誤ってテキストデータとして扱おうとしたり、バイナリデータをテキスト型にキャストしようとしたりすると、文字化けやデータ破損が発生する可能性があります。
クライアント側のメモリ不足
- PostgreSQLから非常に大きなBYTEAデータを取得しようとした際に、クライアントアプリケーション側でメモリが不足してエラーになることがあります。
不正確な長さの取得
- LENGTH()関数が、文字列の文字数ではなくバイト数を返すことを誤解している場合。特に、マルチバイト文字を含むテキストデータと混同している場合に発生しやすいです。
- BYTEA型に対してはLENGTH()とOCTET_LENGTH()は同じ結果（バイト長）を返しますが、テキスト型に対しては異なる結果になるため、混同しないように注意が必要です。

データ型の厳密な管理
- BYTEA型はバイナリデータであり、テキストデータとは根本的に異なることを理解し、混同しないようにします。
- 不必要な型変換を避け、必要な場合のみ明示的なキャストを行います。
クライアントアプリケーションの最適化
- 大きなBYTEAデータを一度に読み込むのではなく、ストリーム処理やチャンク単位での読み込みを検討します。
- クライアントアプリケーションのメモリ設定を確認し、必要に応じて増強します。
- 可能であれば、前述の「外部ストレージ」の検討も、クライアント側の負荷軽減に繋がります。
関数の正しい理解
- バイナリデータの長さを取得する場合は、OCTET_LENGTH()またはLENGTH()を使用します。これらの関数は、BYTEA型に対してはバイト長を返します。
- テキストデータの文字数を取得する場合は、LENGTH()（またはCHARACTER_LENGTH()、CHAR_LENGTH()）を使用しますが、これはデータベースのエンコーディングや文字セットに依存します。

「Binary String: length」そのものが直接エラーを引き起こすことは少ないですが、大きなバイナリデータを扱うことによってパフォーマンス上の問題が発生することがあります。

問題の種類

VACUUM処理の遅延
- BYTEAデータを含むテーブルの更新や削除が多い場合、VACUUM処理に時間がかかり、デッドタプルの蓄積や肥大化に繋がる可能性があります。
バックアップ・リストア時間の増加
- データベースサイズが大きくなるため、バックアップやリストアに時間がかかります。
ネットワークボトルネック
- クライアントとサーバー間で大きなバイナリデータをやり取りする際に、ネットワーク帯域幅を消費し、通信速度が低下する可能性があります。
I/Oボトルネック
- 大きなBYTEAデータの読み書きは、ディスクI/Oに大きな負荷をかけ、データベース全体のパフォーマンスを低下させる可能性があります。

VACUUMの適切な設定
- autovacuumの設定を見直し、大きなBYTEAデータを扱うテーブルに対して適切な頻度でVACUUMが実行されるように調整します。
外部ストレージの積極的な利用
- パフォーマンス面でも、前述の外部ストレージの利用は非常に有効な解決策となります。データベースはメタデータ管理に徹し、実際のバイナリデータはファイルシステムやオブジェクトストレージに置くことで、PostgreSQLへの負荷を大幅に軽減できます。
ハードウェアの増強
- 高速なSSDの使用、ネットワーク帯域幅の増強などを検討します。
インデックスの検討
- BYTEA型の列に直接インデックスを作成することは稀ですが、そのバイナリデータに関連するメタデータ（例: ファイル名、ハッシュ値など）にインデックスを作成することで、検索性能を向上させることができます。

SQL (PostgreSQL)

まず、SQLレベルでの基本的な操作を見ていきましょう。

-- テーブルの作成
CREATE TABLE documents (
    id SERIAL PRIMARY KEY,
    file_name VARCHAR(255) NOT NULL,
    file_data BYTEA
);

-- バイナリデータの挿入
-- 16進数リテラルを使用（'\x' プレフィックス）
INSERT INTO documents (file_name, file_data) VALUES
('image.png', '\x89504E470D0A1A0A'); -- サンプルのPNGヘッダ

-- 短いバイナリデータの挿入
INSERT INTO documents (file_name, file_data) VALUES
('hello.bin', '\x48656C6C6F'); -- "Hello" のASCIIコード

-- ファイルからバイナリデータを読み込んで挿入する場合（psqlコマンドラインツールなどから）
-- \lo_import コマンドを使用すると、ラージオブジェクトとして保存され、そのOIDが返されます。
-- より一般的なのは、アプリケーション側でファイルを読み込み、BYTEAとして挿入する方法です。

-- バイナリデータの長さの取得
SELECT
    file_name,
    OCTET_LENGTH(file_data) AS byte_length_octet_length, -- バイト長を取得（推奨）
    LENGTH(file_data) AS byte_length_length              -- バイト長を取得（BYTEAに対してはOCTET_LENGTHと同じ）
FROM documents;

-- 結果例:
-- file_name | byte_length_octet_length | byte_length_length
-- -----------+--------------------------+------------------
-- image.png |                        8 |                  8
-- hello.bin |                        5 |                  5

-- 特定の長さ以上のバイナリデータを持つレコードを検索
SELECT file_name
FROM documents
WHERE OCTET_LENGTH(file_data) > 6;

-- 結果例:
-- file_name
-- -----------
-- image.png

解説

LENGTH()関数もBYTEA型に対してはバイト長を返しますが、テキスト型に対しては文字数を返すため、混同を避ける意味でOCTET_LENGTH()の方が明確です。
OCTET_LENGTH()関数は、BYTEA型のデータのバイト長を返します。これは「オクテット長」とも呼ばれ、バイナリデータの長さを正確に取得するのに適しています。
データの挿入時には、'\x' プレフィックスを付けて16進数形式で記述するのが一般的です。
BYTEA型はバイナリデータを格納します。

Python (psycopg2)

PythonでPostgreSQLに接続し、バイナリデータを操作する例です。

import psycopg2
import os

# PostgreSQL接続情報
DB_HOST = "localhost"
DB_NAME = "your_database_name"
DB_USER = "your_username"
DB_PASSWORD = "your_password"

# 接続
conn = None
try:
    conn = psycopg2.connect(host=DB_HOST, database=DB_NAME, user=DB_USER, password=DB_PASSWORD)
    cur = conn.cursor()

    # --- テーブル作成（もしなければ） ---
    cur.execute("""
        CREATE TABLE IF NOT EXISTS documents (
            id SERIAL PRIMARY KEY,
            file_name VARCHAR(255) NOT NULL,
            file_data BYTEA
        );
    """)
    conn.commit()

    # --- 1. バイナリデータの挿入 ---
    # Pythonのbytes型としてデータを準備
    binary_data_1 = b'\x89\x50\x4E\x47\x0D\x0A\x1A\x0A' # PNGヘッダ (8バイト)
    file_name_1 = "sample_image_py.png"

    cur.execute("INSERT INTO documents (file_name, file_data) VALUES (%s, %s)",
                (file_name_1, binary_data_1))
    conn.commit()
    print(f"Inserted: {file_name_1} (length: {len(binary_data_1)} bytes)")

    # ファイルからバイナリデータを読み込んで挿入する例
    # ダミーファイルを作成
    dummy_file_path = "dummy_data.bin"
    with open(dummy_file_path, "wb") as f:
        f.write(os.urandom(1024)) # 1KB (1024バイト)のランダムデータ
    
    with open(dummy_file_path, "rb") as f:
        file_content = f.read()
    
    file_name_2 = "random_data_py.bin"
    cur.execute("INSERT INTO documents (file_name, file_data) VALUES (%s, %s)",
                (file_name_2, file_content))
    conn.commit()
    print(f"Inserted: {file_name_2} (length: {len(file_content)} bytes)")
    os.remove(dummy_file_path) # ダミーファイルを削除

    # --- 2. バイナリデータの長さの取得 ---
    cur.execute("SELECT file_name, OCTET_LENGTH(file_data) FROM documents WHERE file_name IN (%s, %s)",
                (file_name_1, file_name_2))
    
    results = cur.fetchall()
    print("\n--- Fetched lengths ---")
    for row in results:
        print(f"File: {row[0]}, Length (from DB): {row[1]} bytes")

    # --- 3. バイナリデータの取得とその長さの確認 ---
    cur.execute("SELECT file_name, file_data FROM documents WHERE file_name = %s",
                (file_name_1,))
    
    result = cur.fetchone()
    if result:
        fetched_file_name = result[0]
        fetched_file_data = result[1] # fetched_file_data は bytes 型
        print(f"\nFetched: {fetched_file_name}")
        print(f"Length of fetched data (Python): {len(fetched_file_data)} bytes")
        print(f"First 8 bytes of fetched data: {fetched_file_data[:8].hex()}") # 16進数表示

except psycopg2.Error as e:
    print(f"Database error: {e}")
except Exception as e:
    print(f"An unexpected error occurred: {e}")
finally:
    if conn:
        cur.close()
        conn.close()
        print("\nDatabase connection closed.")

解説

Pythonでbytes型の長さは組み込み関数のlen()で取得できます。これはSQLのOCTET_LENGTH()と同じ意味合いです。
データベースからBYTEAデータをSELECTすると、Pythonのbytes型として取得されます。
INSERT文でbytes型のデータを直接パラメータとして渡します。
psycopg2では、Pythonのbytes型がPostgreSQLのBYTEA型に自動的にマッピングされます。

Java (JDBC)

JavaでPostgreSQLに接続し、バイナリデータを操作する例です。

import java.sql.*;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.IOException;
import java.nio.file.Files;
import java.nio.file.Path;
import java.nio.file.Paths;

public class BinaryStringLengthExample {

    private static final String DB_URL = "jdbc:postgresql://localhost:5432/your_database_name";
    private static final String DB_USER = "your_username";
    private static final String DB_PASSWORD = "your_password";

    public static void main(String[] args) {
        try (Connection conn = DriverManager.getConnection(DB_URL, DB_USER, DB_PASSWORD)) {
            System.out.println("Connected to the PostgreSQL database!");

            // --- テーブル作成（もしなければ） ---
            try (Statement stmt = conn.createStatement()) {
                stmt.execute("""
                    CREATE TABLE IF NOT EXISTS documents (
                        id SERIAL PRIMARY KEY,
                        file_name VARCHAR(255) NOT NULL,
                        file_data BYTEA
                    );
                """);
                System.out.println("Table 'documents' ensured.");
            }

            // --- 1. バイナリデータの挿入 ---
            // 直接バイト配列を挿入
            String fileName1 = "java_binary_data.bin";
            byte[] binaryData1 = new byte[]{ (byte)0xDE, (byte)0xAD, (byte)0xBE, (byte)0xEF }; // 4バイト
            
            try (PreparedStatement pstmt = conn.prepareStatement("INSERT INTO documents (file_name, file_data) VALUES (?, ?)")) {
                pstmt.setString(1, fileName1);
                pstmt.setBytes(2, binaryData1);
                pstmt.executeUpdate();
                System.out.println("Inserted: " + fileName1 + " (length: " + binaryData1.length + " bytes)");
            }

            // ファイルからバイナリデータを読み込んで挿入する例
            Path dummyFilePath = Paths.get("java_dummy_data.bin");
            byte[] fileContent = null;
            try {
                // ダミーファイルを作成 (512バイト)
                byte[] randomBytes = new byte[512];
                new java.util.Random().nextBytes(randomBytes);
                Files.write(dummyFilePath, randomBytes);

                fileContent = Files.readAllBytes(dummyFilePath);
                
                String fileName2 = "java_file_data.bin";
                try (PreparedStatement pstmt = conn.prepareStatement("INSERT INTO documents (file_name, file_data) VALUES (?, ?)")) {
                    pstmt.setString(1, fileName2);
                    pstmt.setBytes(2, fileContent);
                    pstmt.executeUpdate();
                    System.out.println("Inserted: " + fileName2 + " (length: " + fileContent.length + " bytes)");
                }
            } catch (IOException e) {
                System.err.println("File I/O error: " + e.getMessage());
            } finally {
                Files.deleteIfExists(dummyFilePath); // ダミーファイルを削除
            }


            // --- 2. バイナリデータの長さの取得 ---
            try (Statement stmt = conn.createStatement();
                 ResultSet rs = stmt.executeQuery("SELECT file_name, OCTET_LENGTH(file_data) FROM documents")) {
                System.out.println("\n--- Fetched lengths ---");
                while (rs.next()) {
                    String fileName = rs.getString("file_name");
                    long byteLength = rs.getLong("octet_length"); // OCTET_LENGTHはBIGINTを返す
                    System.out.println("File: " + fileName + ", Length (from DB): " + byteLength + " bytes");
                }
            }

            // --- 3. バイナリデータの取得とその長さの確認 ---
            try (PreparedStatement pstmt = conn.prepareStatement("SELECT file_name, file_data FROM documents WHERE file_name = ?")) {
                pstmt.setString(1, fileName1);
                try (ResultSet rs = pstmt.executeQuery()) {
                    if (rs.next()) {
                        String fetchedFileName = rs.getString("file_name");
                        byte[] fetchedFileData = rs.getBytes("file_data"); // BYTEAをバイト配列として取得
                        System.out.println("\nFetched: " + fetchedFileName);
                        System.out.println("Length of fetched data (Java): " + fetchedFileData.length + " bytes");
                        
                        // 最初の数バイトを16進数で表示
                        StringBuilder sb = new StringBuilder();
                        for (int i = 0; i < Math.min(8, fetchedFileData.length); i++) {
                            sb.append(String.format("%02X", fetchedFileData[i]));
                        }
                        System.out.println("First bytes of fetched data (hex): " + sb.toString());
                    }
                }
            }

        } catch (SQLException e) {
            System.err.println("Database error: " + e.getMessage());
            e.printStackTrace();
        } catch (Exception e) {
            System.err.println("An unexpected error occurred: " + e.getMessage());
            e.printStackTrace();
        }
    }
}

解説

Javaでbyte[]の長さは.lengthプロパティで取得できます。
データベースからBYTEAデータを取得する際は、ResultSet.getBytes()メソッドでbyte[]として取得します。
JDBCでは、PreparedStatement.setBytes()メソッドを使ってJavaのbyte[]（バイト配列）をBYTEA型に設定します。

Node.jsでPostgreSQLに接続し、バイナリデータを操作する例です。

const { Client } = require('pg');
const fs = require('fs');
const path = require('path');

const client = new Client({
    user: 'your_username',
    host: 'localhost',
    database: 'your_database_name',
    password: 'your_password',
    port: 5432,
});

async function runExample() {
    try {
        await client.connect();
        console.log("Connected to the PostgreSQL database!");

        // --- テーブル作成（もしなければ） ---
        await client.query(`
            CREATE TABLE IF NOT EXISTS documents (
                id SERIAL PRIMARY KEY,
                file_name VARCHAR(255) NOT NULL,
                file_data BYTEA
            );
        `);
        console.log("Table 'documents' ensured.");

        // --- 1. バイナリデータの挿入 ---
        // Node.jsのBufferとしてデータを準備
        const binaryData1 = Buffer.from('89504E470D0A1A0A', 'hex'); // PNGヘッダ (8バイト)
        const fileName1 = "node_buffer_data.png";

        await client.query("INSERT INTO documents (file_name, file_data) VALUES ($1, $2)",
            [fileName1, binaryData1]);
        console.log(`Inserted: ${fileName1} (length: ${binaryData1.length} bytes)`);

        // ファイルからバイナリデータを読み込んで挿入する例
        const dummyFilePath = path.join(__dirname, 'node_dummy_data.bin');
        const fileContent = Buffer.alloc(256); // 256バイトのバッファを作成
        for (let i = 0; i < fileContent.length; i++) {
            fileContent[i] = Math.floor(Math.random() * 256); // ランダムなバイト値
        }
        fs.writeFileSync(dummyFilePath, fileContent);

        const fileName2 = "node_file_data.bin";
        await client.query("INSERT INTO documents (file_name, file_data) VALUES ($1, $2)",
            [fileName2, fileContent]);
        console.log(`Inserted: ${fileName2} (length: ${fileContent.length} bytes)`);
        fs.unlinkSync(dummyFilePath); // ダミーファイルを削除

        // --- 2. バイナリデータの長さの取得 ---
        const resultLengths = await client.query("SELECT file_name, OCTET_LENGTH(file_data) FROM documents");
        console.log("\n--- Fetched lengths ---");
        resultLengths.rows.forEach(row => {
            console.log(`File: ${row.file_name}, Length (from DB): ${row.octet_length} bytes`);
        });

        // --- 3. バイナリデータの取得とその長さの確認 ---
        const resultFetch = await client.query("SELECT file_name, file_data FROM documents WHERE file_name = $1",
            [fileName1]);
        
        if (resultFetch.rows.length > 0) {
            const fetchedRow = resultFetch.rows[0];
            const fetchedFileName = fetchedRow.file_name;
            const fetchedFileData = fetchedRow.file_data; // fetchedFileDataはBuffer型
            console.log(`\nFetched: ${fetchedFileName}`);
            console.log(`Length of fetched data (Node.js): ${fetchedFileData.length} bytes`);
            console.log(`First 8 bytes of fetched data: ${fetchedFileData.slice(0, 8).toString('hex')}`);
        }

    } catch (err) {
        console.error('Error:', err);
    } finally {
        await client.end();
        console.log("\nDatabase connection closed.");
    }
}

runExample();

Bufferオブジェクトの長さは.lengthプロパティで取得できます。
fs.readFileSync()などでファイルを読み込むと、Bufferオブジェクトとしてデータが取得されます。
Buffer.from('...', 'hex')で16進数文字列からBufferを作成できます。
Node.jsのpgモジュールでは、Buffer型がPostgreSQLのBYTEA型に自動的にマッピングされます。

ラージオブジェクト (Large Objects: LO)

PostgreSQLには、ファイルシステムに似たインターフェースを提供する「ラージオブジェクト」機能があります。これは、データベースの通常のテーブルとは別に、非常に大きなバイナリデータを管理するためのものです。

プログラミング例 (概念)

-- ラージオブジェクトの作成とOIDの取得
SELECT lo_create(0); -- 0は新しいOIDを自動生成
-- -> 例: OID 12345

-- ラージオブジェクトへの書き込み (アプリケーションから)
-- JDBC, psycopg2などのドライバを通じて、lo_open, lo_writeを使用

-- ラージオブジェクトの長さを取得 (SQL関数で直接は難しいが、lo_lseekを使う)
-- SELECT lo_lseek(12345, 0, 2); -- これをアプリケーションから実行

-- ラージオブジェクトの削除
SELECT lo_unlink(12345);

欠点
- 通常のテーブルのCRUD操作とは異なる専用のAPIが必要となり、プログラミングが複雑になる。
- ラージオブジェクトは自動的に削除されないため、不要になった際に明示的に削除（lo_unlink()）する必要がある。これを怠ると、データベース内に「孤立した」ラージオブジェクトが残り、ディスク容量を消費し続ける。
- トランザクションの独立性が低く、トランザクションがロールバックされてもラージオブジェクトの変更が元に戻らない場合がある（バージョンや設定による）。
利点
- 非常に大きなバイナリデータを効率的に扱える。
- ストリームアクセスが可能なので、メモリ使用量を抑えられる。
- データベースのテーブルの肥大化を抑え、通常のSQL操作のパフォーマンスへの影響を軽減できる。
- 最大4TBのデータを格納できます。
- 通常のテーブルのタプルサイズ制限（約2GB）に縛られません。
- データは専用のシステムカタログに保存されます。
- lo_open(), lo_read(), lo_write(), lo_close()などの関数を使って、ストリームとしてアクセスできます。これは、データを一度にメモリに読み込むのではなく、チャンクごとに読み書きする際に特に有用です。
- OID（オブジェクトID）という一意の識別子によって参照されます。
- 長さの取得
  lo_lseek(oid, 0, 2) (SEEK_END) を使ってファイルの終端にシークし、その位置を取得することで、ラージオブジェクトのサイズ（長さ）を知ることができます。

外部ファイルストレージ（PostgreSQL外）

最も一般的で推奨される代替方法の一つは、バイナリデータをデータベース外のストレージに保存し、PostgreSQLにはそのデータのパスやURL、メタデータ（ハッシュ値、サイズなど）のみを格納する方法です。

プログラミング例 (概念)

CREATE TABLE external_documents (
    id SERIAL PRIMARY KEY,
    file_name VARCHAR(255) NOT NULL,
    storage_path TEXT NOT NULL, -- S3 URL or local file path
    file_size_bytes BIGINT,     -- ファイルの長さ（バイト）
    md5_hash VARCHAR(32)        -- データの整合性チェック用ハッシュ
);

-- アプリケーションでファイルをS3にアップロードし、その情報をDBに保存
-- INSERT INTO external_documents (file_name, storage_path, file_size_bytes, md5_hash)
-- VALUES ('document.pdf', 's3://my-bucket/documents/abc.pdf', 123456, '...');

-- 長さの取得は、DBのfile_size_bytes列から、または必要であれば外部ストレージAPIから取得
SELECT file_name, file_size_bytes FROM external_documents WHERE id = 1;

欠点
- データの整合性
  ファイルとデータベースの間の整合性（例: ファイルが削除されたのにデータベースレコードが残っている、またはその逆）をアプリケーション側で管理する必要がある。トランザクションの一貫性を保つのが難しい。
- ネットワークレイテンシ
  外部ストレージへのアクセスにはネットワークI/Oが伴うため、データベース内部に保存するよりもアクセス速度が遅くなる場合がある。
- セキュリティ
  外部ストレージのセキュリティ設定を適切に行う必要がある。
利点
- スケーラビリティ
  データベースサーバーのストレージ容量やI/O性能の制約を受けにくい。オブジェクトストレージは事実上無限のスケーラビリティを提供。
- パフォーマンス
  データベースのI/O負荷が軽減され、SQLクエリのパフォーマンスが向上する。バックアップ・リストアも高速化される。
- コスト効率
  オブジェクトストレージは、通常のデータベースストレージよりもGBあたりのコストが低いことが多い。
- 柔軟性
  データのアクセス方法（HTTP経由など）が多様になり、CDNとの連携も容易。
- バックアップ/リストア
  データベースとバイナリデータを独立して管理できる。
特徴
- PostgreSQLのデータ型
  VARCHAR, TEXT（パス/URL）、BIGINT（サイズ）、BYTEA（ハッシュ値など、少量のメタデータ）などを使用。
- 長さの取得
  ファイルシステムのAPIやオブジェクトストレージのAPI（例: S3のGetObjectレスポンスヘッダ）を通じて取得します。
利用技術
- ローカルファイルシステム
  データベースサーバーと同じ、またはアクセス可能なファイルサーバー上にファイルを保存。
- オブジェクトストレージ
  Amazon S3, Google Cloud Storage, Azure Blob Storageなどのクラウドストレージサービス。
- 専用のコンテンツ管理システム (CMS) / デジタルアセット管理 (DAM) システム
  大規模なコンテンツ管理に特化したシステム。

バイト列のチャンク化 (手動)

BYTEA型でデータを格納するものの、非常に大きなデータを複数のレコードに分割して保存する方法です。

プログラミング例 (概念)

CREATE TABLE large_file_metadata (
    file_id SERIAL PRIMARY KEY,
    original_file_name VARCHAR(255) NOT NULL,
    total_size_bytes BIGINT,
    num_chunks INT
);

CREATE TABLE file_chunks (
    chunk_id SERIAL PRIMARY KEY,
    file_id INT REFERENCES large_file_metadata(file_id),
    chunk_order INT NOT NULL, -- チャンクの順序
    chunk_data BYTEA,
    UNIQUE (file_id, chunk_order) -- 順序の一意性を保証
);

-- 挿入時: アプリケーションがファイルを読み込み、チャンクに分割して挿入
-- SELECT total_size_bytes FROM large_file_metadata WHERE file_id = ?; -- 長さの取得

欠点
- アプリケーション側の実装が非常に複雑になる（分割、結合、順序管理、トランザクション整合性など）。
- クエリが複数回必要になり、I/Oオーバーヘッドが増える可能性がある。
- データベースが肥大化しやすい。
利点
- PostgreSQLのタプルサイズ制限（約2GB）を回避できる。
- メモリ使用量を抑えながら、大きなファイルを部分的に読み書きできる可能性がある。
特徴
- バイナリデータを約1MBや数MB単位の「チャンク」に分割し、それぞれのチャンクをBYTEA型でデータベースに保存します。
- 元のファイルやオブジェクトを再構築するための順序情報（チャンク番号など）と、全体のメタデータ（元のファイル名、合計サイズなど）を管理する親テーブルが必要です。

上記の中間的な解決策が必要な場合や、特定のアーキテクチャ制約がある場合
- 手動チャンク化も選択肢になり得ますが、実装コストが高いことを理解しておく必要があります。
データサイズが非常に大きく、WebアクセスやCDN連携が必要な場合、またはデータベースの負荷を軽減したい場合
- **外部ファイルストレージ（特にオブジェクトストレージ）**が最も推奨される方法です。データの整合性管理はアプリケーションの責任となります。
データサイズが非常に大きい（数百MB～数GB以上）が、データベースのトランザクション内で厳密な整合性が必要な場合
- PostgreSQLのラージオブジェクトが有力な選択肢となります。ただし、管理の複雑さに注意が必要です。
データサイズが比較的小さい（数MB～数百MB程度）場合
- シンプルさからBYTEA型を直接利用するのが最も簡単です。