Cloudflare 26：Hyperdrive ― 今あるデータベースに、Workers から速くつなぐ

なぜ遅いのか：つなぐだけで何往復もする

データベースに問い合わせを送る前に、クライアントとデータベースは、いくつもの準備のやりとりをします。

それぞれが1往復以上かかるので、合わせると7往復前後になることも珍しくありません。データベースまでの1往復が150ミリ秒なら、準備だけで1秒近くかかる計算です。

ふつうのサーバー（たとえば東京の EC2 で動く Node.js）は、この問題を接続を使い回すことで避けています。一度つないだ接続を、何百ものリクエストで使い続けるのです。

ところが Worker は、リクエストごとに短く動いて終わる仕組みです。リクエストが終わると、接続も捨てられます。つまり、毎回、準備の何往復をやり直すことになります。これが、Worker からデータベースにつなぐと遅い本当の理由です。

もう1つの問題：DB の接続数が足りなくなる

遅さのほかに、もう1つ問題があります。接続の数です。

Postgres や MySQL は、同時に持てる接続の数に上限があります。接続1本ごとにメモリを使うので、小さめのデータベースなら数十から数百本程度です。

Worker は、アクセスが増えると、世界中の拠点で同時にたくさん動きます。そのそれぞれがデータベースに接続を作ると、どうなるでしょうか。

アクセスが増えたときにこそ、データベースが接続を断ってサービスが止まる、という皮肉な事態になります。

従来は、データベースの前に 接続プール（PgBouncer など）を自分で立てて、接続の数をしぼっていました。でも、そのプールのサーバーを運用するのも手間ですし、Worker からプールまでの距離の問題は残ります。

Hyperdrive：間に入って、接続を使い回す

Hyperdrive は、Worker とデータベースの間に入り、2つの問題をまとめて解決します。図の中の2つの箱が、その正体です。

Worker から見ると、Hyperdrive の入口がデータベースのように見えます。Worker は、すぐ近くの入口に対して準備のやりとりをするので、何往復しても時間はほとんどかかりません。

入口から接続プールまでは、Cloudflare の網の中を運びます。接続プールは、データベースとの接続をもう準備済みの状態で持っているので、届いた問い合わせをすぐに流せます。遠い距離を渡るのは、実際の問い合わせと結果だけです。

結果として、準備の何往復が、実質1往復になります。Cloudflare は、これを「データベースを Worker のすぐそばにあるように見せる」と説明しています。

接続プール：温めた接続を、みんなで使い回す

接続プールの仕事を、もう少し詳しく見てみます。

プールは、データベースへの接続を数本だけ、つなぎっぱなしで持っています。Worker から問い合わせが届くと、空いている接続を1本借りて問い合わせを流し、結果が返ったら接続をプールに戻します。次の問い合わせは、また空いている接続を借ります。

Worker が何千個動いても、データベースから見える接続は、プールが持つ数本だけです。これで、接続数の上限の問題も解けます。

Hyperdrive のプールは、トランザクション単位で接続を貸し出します。1つのトランザクション（または1つの問い合わせ）が終わると、接続はプールに戻り、別の Worker に貸し出されます。この性質は、落とし穴のページで大事になります。

問い合わせキャッシュ：同じ読み取りは、近くで答える

Hyperdrive には、もう1つの工夫があります。問い合わせキャッシュです。

商品の一覧やカテゴリーの一覧のように、同じ読み取りが何度も繰り返されることはよくあります。Hyperdrive は、読み取り（SELECT）の結果を、Worker の近くの拠点でしばらく覚えておきます。同じ問い合わせがもう一度来たら、データベースまで行かずに、その場で結果を返します。

キャッシュで答えれば、遠いデータベースまでの往復がまるごと無くなります。データベースの負荷も減ります。

一方で、覚えている間は、データベースが変わっても古い結果が返ることに注意が要ります。在庫数や残高のように、常に最新が必要な値を読むときは、キャッシュを切った別の Hyperdrive 設定を作って使い分けます。

導入：接続文字列を登録し、バインドする

Hyperdrive を使い始める手順です。

設定ファイルは次のようになります。Postgres のドライバは Node.js の機能を使うので、nodejs_compat を有効にします。

{
  "compatibility_flags": ["nodejs_compat"],
  "hyperdrive": [
    { "binding": "HYPERDRIVE", "id": "（hyperdrive create で表示された ID）" }
  ]
}

接続文字列（ユーザー名とパスワードを含む）は、Hyperdrive の側に暗号化して保存されます。コードや設定ファイルには、ID だけが残ります。

データベースをインターネットに公開したくない場合は、社内ネットワークから Tunnel（15号）で Cloudflare につなぎ、その先のデータベースに Hyperdrive からつなぐこともできます。手元で wrangler dev を使うときは、設定の localConnectionString に手元のデータベースを書いておきます。

使い方：いつもの pg ドライバに、接続文字列を渡すだけ

Hyperdrive の良いところは、コードがふつうの Postgres のコードとほとんど同じことです。

import { Client } from "pg";

export default {
  async fetch(request: Request, env: Env, ctx: ExecutionContext): Promise<Response> {
    // リクエストごとにクライアントを作る（入口が近いので速い）
    const client = new Client({ connectionString: env.HYPERDRIVE.connectionString });
    await client.connect();

    const id = new URL(request.url).searchParams.get("id");
    const { rows } = await client.query("SELECT id, name, price FROM products WHERE id = $1", [id]);

    // 応答を返した後で、接続を閉じる
    ctx.waitUntil(client.end());
    return Response.json(rows);
  },
};

env.HYPERDRIVE.connectionString は、Hyperdrive の入口を指す接続文字列です。これをドライバに渡すだけで、あとはいつもどおりです。$1 のように値を別に渡す書き方で、SQL インジェクションを防ぎます。

MySQL にも対応しているので、MySQL の会社でも同じように使えます。

料金と制限：無料プランでも使える

Hyperdrive は、Workers の無料プランでも使えます。2025年に無料プランでも使えるようになりました。無料プランでは、1日にできる問い合わせの数に上限があります。Workers の有料プランでは、Hyperdrive はプランに含まれ、問い合わせの数による追加料金はかかりません（2026年9月時点）。

注意したいのは、データベース自体の料金は別だということです。データベースを置いているクラウドの利用料や、データベースから外に出る通信の料金は、そのクラウドで今までどおりかかります。キャッシュで答えられる問い合わせが増えるほど、データベースの負荷と外への通信は減ります。

接続の本数の上限は、データベース側の上限より少なめに設定するのが安全です。ほかのシステムも同じデータベースに接続しているはずだからです。

※2026年9月時点の情報です。料金・上限は変わるので、公式の Pricing と Limits のページで確かめてください。

よくある落とし穴

Hyperdrive でつまずきやすい点です。

4つめは見落としやすい点です。Hyperdrive は準備の往復を無くしますが、問い合わせそのものは遠いデータベースまで行きます（キャッシュで答えられない限り）。1回のリクエストで何十回も問い合わせる書き方だと、その回数ぶん遅くなります。

データベースの置き場所も考えましょう。利用者のほとんどが日本にいるなら、データベースも日本に近い地域に置くのが基本です。

D1 か、Hyperdrive か

Workers から SQL を使う道は、D1（23号）と Hyperdrive の2つです。選び方の軸は「データがもうどこかにあるか」です。

既存のシステムがあり、データを動かしたくないなら Hyperdrive です。これから新しく作る小さなアプリなら、D1 が手軽です。

ほかの号とのつながりも挙げておきます。データベースを公開したくないときは Tunnel（15号）で社内とつなぎ、Workers（18号）から使います。遅い書き込みを後回しにするなら Queues（24号）、Hyperdrive の作成や一覧は Wrangler（34号）の wrangler hyperdrive コマンドで行います。