MongoDB入門 - NoSQLデータベースの基礎

入門 | 50分 で読める | 2024.12.29

公式ドキュメント
MongoDBDB

このチュートリアルで学ぶこと

  • MongoDBのセットアップ
  • CRUD操作
  • クエリ演算子
  • インデックス
  • 集計パイプライン

Step 1: セットアップ

実践メモ: 開発環境ではDockerでMongoDBを起動するのが最も手軽です。docker run -d -p 27017:27017 mongoで即座に使えます。

# macOS
brew tap mongodb/brew
brew install mongodb-community
brew services start mongodb-community

# 接続
mongosh

Step 2: 基本操作

// データベース選択
use myapp

// ドキュメント挿入
db.users.insertOne({
 name: "田中太郎",
 email: "tanaka@example.com",
 age: 30
})

db.users.insertMany([
 { name: "山田花子", email: "yamada@example.com", age: 25 },
 { name: "鈴木一郎", email: "suzuki@example.com", age: 35 }
])

Step 3: クエリ

// 全件取得
db.users.find()

// 条件指定
db.users.find({ age: { $gte: 30 } })

// 演算子
db.users.find({
 $and: [
 { age: { $gte: 25 } },
 { age: { $lte: 35 } }
 ]
})

// 射影
db.users.find({}, { name: 1, email: 1, _id: 0 })

// ソートと制限
db.users.find().sort({ age: -1 }).limit(10)

Step 4: 更新と削除

// 更新
db.users.updateOne(
 { email: "tanaka@example.com" },
 { $set: { age: 31 } }
)

// 複数更新
db.users.updateMany(
 { age: { $lt: 30 } },
 { $set: { status: "young" } }
)

// 削除
db.users.deleteOne({ email: "tanaka@example.com" })

注意: deleteMany({})は条件なしで全ドキュメントを削除します。本番環境では十分注意してください。

Step 5: インデックス

ポイント: 頻繁に検索するフィールドにはインデックスを作成しましょう。クエリ性能が劇的に改善します。

// インデックス作成
db.users.createIndex({ email: 1 }, { unique: true })

// 複合インデックス
db.users.createIndex({ age: 1, name: 1 })

// インデックス確認
db.users.getIndexes()

Step 6: 集計パイプライン

db.orders.aggregate([
 { $match: { status: "completed" } },
 { $group: {
 _id: "$userId",
 totalAmount: { $sum: "$amount" },
 count: { $sum: 1 }
 }},
 { $sort: { totalAmount: -1 } },
 { $limit: 10 }
])

Step 7: Node.jsとの連携

import { MongoClient } from 'mongodb';

const client = new MongoClient('mongodb://localhost:27017');
await client.connect();

const db = client.db('myapp');
const users = db.collection('users');

const result = await users.find({ age: { $gte: 30 } }).toArray();
console.log(result);

await client.close();

MongoDBで最初に考えること

MongoDBはスキーマレスに見えますが、設計が不要という意味ではありません。どの単位を1ドキュメントにするか、配列として埋め込むか、別コレクションへ分けるかで、読み書きのしやすさが大きく変わります。

基本は、同時に読むデータを近くに置くことです。ブログ記事とコメントのように数が増え続けるものは分離したほうがよい場合もあります。更新頻度、データ量、検索条件を見ながら判断します。

設計時の観点

  • 1件のドキュメントが大きくなりすぎないか
  • よく検索するフィールドにインデックスがあるか
  • 更新頻度の高いデータを巨大な配列に入れていないか
  • 集計で必要な形にデータを取り出せるか

まとめ

MongoDBは柔軟なスキーマでJSON形式のドキュメントを扱えます。集計パイプラインで複雑な分析も可能です。

参考リソース

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