MongoDB

ドキュメント指向データベース

MongoDBはドキュメント指向のNoSQLデータベース。 JSONライクなBSON形式でデータを格納し、柔軟なスキーマ、豊富なクエリ機能、水平スケーラビリティを提供します。

データモデル

Database

データベース

→

Collection

テーブル相当

→

Document

行相当（BSON）

1 // ドキュメントの例
2 {
3   "_id": ObjectId("507f1f77bcf86cd799439011"),
4   "name": "Alice",
5   "email": "alice@example.com",
6   "age": 30,
7   "address": {
8     "city": "Tokyo",
9     "zip": "100-0001"
10   },
11   "tags": ["developer", "mongodb"],
12   "createdAt": ISODate("2024-01-15T10:30:00Z")
13 }

埋め込み（Embedding）

関連データを1つのドキュメントに含める。 1:1、1:少数の関係に適する。読み取りが高速。

参照（Reference）

他ドキュメントのIDを保持。 1:多、多:多の関係に適する。データの重複を避ける。

CRUD操作

1 // Create
2 db.users.insertOne({ name: "Alice", age: 30 })
3 db.users.insertMany([{ name: "Bob" }, { name: "Carol" }])
4 
5 // Read
6 db.users.find({ age: { $gte: 25 } })
7 db.users.findOne({ email: "alice@example.com" })
8 db.users.find({ tags: "mongodb" }).sort({ createdAt: -1 }).limit(10)
9 
10 // Update
11 db.users.updateOne(
12   { _id: ObjectId("...") },
13   { $set: { age: 31 }, $push: { tags: "expert" } }
14 )
15 db.users.updateMany({ status: "inactive" }, { $set: { archived: true } })
16 
17 // Delete
18 db.users.deleteOne({ _id: ObjectId("...") })
19 db.users.deleteMany({ status: "deleted" })
20 
21 // クエリ演算子
22 $eq, $ne, $gt, $gte, $lt, $lte  // 比較
23 $in, $nin                       // 配列内の値
24 $and, $or, $not                 // 論理
25 $exists, $type                  // フィールド
26 $regex                          // 正規表現

インデックス

1 // 単一フィールド
2 db.users.createIndex({ email: 1 })
3 
4 // 複合インデックス
5 db.orders.createIndex({ userId: 1, createdAt: -1 })
6 
7 // ユニークインデックス
8 db.users.createIndex({ email: 1 }, { unique: true })
9 
10 // TTLインデックス（自動削除）
11 db.sessions.createIndex({ createdAt: 1 }, { expireAfterSeconds: 3600 })
12 
13 // テキストインデックス
14 db.articles.createIndex({ title: "text", content: "text" })
15 
16 // 地理空間インデックス
17 db.places.createIndex({ location: "2dsphere" })
18 
19 // インデックス確認
20 db.users.getIndexes()
21 
22 // 実行計画
23 db.users.find({ email: "test@example.com" }).explain("executionStats")

集計パイプライン

1 db.orders.aggregate([
2   // ステージ1: フィルタ
3   { $match: { status: "completed", createdAt: { $gte: ISODate("2024-01-01") } } },
4 
5   // ステージ2: グループ化
6   { $group: {
7       _id: "$userId",
8       totalAmount: { $sum: "$amount" },
9       orderCount: { $sum: 1 }
10   }},
11 
12   // ステージ3: ソート
13   { $sort: { totalAmount: -1 } },
14 
15   // ステージ4: 上位10件
16   { $limit: 10 },
17 
18   // ステージ5: JOIN相当
19   { $lookup: {
20       from: "users",
21       localField: "_id",
22       foreignField: "_id",
23       as: "user"
24   }},
25 
26   // ステージ6: 出力形式
27   { $project: {
28       userId: "$_id",
29       totalAmount: 1,
30       userName: { $arrayElemAt: ["$user.name", 0] }
31   }}
32 ])

レプリカセット

レプリカセットは高可用性のための複製構成。 1つのPrimaryと複数のSecondaryで構成。自動フェイルオーバー。

Primary

Write/Read

→ 複製

Secondary

Read

Secondary

Read

Read Preference

• primary: Primaryのみ（デフォルト）
• secondary: Secondaryのみ
• primaryPreferred: Primary優先
• nearest: 最も近いノード

Write Concern

• w: 1: Primaryのみ確認
• w: majority: 過半数確認
• j: true: ジャーナル書き込み確認

SRE/インフラ観点

パフォーマンス

• 適切なインデックス設計
• ドキュメントサイズは16MB制限
• 埋め込み vs 参照のトレードオフ
• Working Setがメモリに収まるように

監視項目

• レプリケーション遅延（replication lag）
• 接続数、オープンカーソル数
• Page Faults（メモリ不足の兆候）
• スローオペレーションログ

運用Tips

• レプリカセットは最低3ノード（奇数）
• バックアップは mongodump またはスナップショット
• Atlas（マネージドサービス）の検討

1	// ドキュメントの例
2	{
3	"_id": ObjectId("507f1f77bcf86cd799439011"),
4	"name": "Alice",
5	"email": "alice@example.com",
6	"age": 30,
7	"address": {
8	"city": "Tokyo",
9	"zip": "100-0001"
10	},
11	"tags": ["developer", "mongodb"],
12	"createdAt": ISODate("2024-01-15T10:30:00Z")
13	}

1	// Create
2	db.users.insertOne({ name: "Alice", age: 30 })
3	db.users.insertMany([{ name: "Bob" }, { name: "Carol" }])
4
5	// Read
6	db.users.find({ age: { $gte: 25 } })
7	db.users.findOne({ email: "alice@example.com" })
8	db.users.find({ tags: "mongodb" }).sort({ createdAt: -1 }).limit(10)
9
10	// Update
11	db.users.updateOne(
12	{ _id: ObjectId("...") },
13	{ $set: { age: 31 }, $push: { tags: "expert" } }
14	)
15	db.users.updateMany({ status: "inactive" }, { $set: { archived: true } })
16
17	// Delete
18	db.users.deleteOne({ _id: ObjectId("...") })
19	db.users.deleteMany({ status: "deleted" })
20
21	// クエリ演算子
22	$eq, $ne, $gt, $gte, $lt, $lte // 比較
23	$in, $nin // 配列内の値
24	$and, $or, $not // 論理
25	$exists, $type // フィールド
26	$regex // 正規表現

1	// 単一フィールド
2	db.users.createIndex({ email: 1 })
3
4	// 複合インデックス
5	db.orders.createIndex({ userId: 1, createdAt: -1 })
6
7	// ユニークインデックス
8	db.users.createIndex({ email: 1 }, { unique: true })
9
10	// TTLインデックス（自動削除）
11	db.sessions.createIndex({ createdAt: 1 }, { expireAfterSeconds: 3600 })
12
13	// テキストインデックス
14	db.articles.createIndex({ title: "text", content: "text" })
15
16	// 地理空間インデックス
17	db.places.createIndex({ location: "2dsphere" })
18
19	// インデックス確認
20	db.users.getIndexes()
21
22	// 実行計画
23	db.users.find({ email: "test@example.com" }).explain("executionStats")

1	db.orders.aggregate([
2	// ステージ1: フィルタ
3	{ $match: { status: "completed", createdAt: { $gte: ISODate("2024-01-01") } } },
4
5	// ステージ2: グループ化
6	{ $group: {
7	_id: "$userId",
8	totalAmount: { $sum: "$amount" },
9	orderCount: { $sum: 1 }
10	}},
11
12	// ステージ3: ソート
13	{ $sort: { totalAmount: -1 } },
14
15	// ステージ4: 上位10件
16	{ $limit: 10 },
17
18	// ステージ5: JOIN相当
19	{ $lookup: {
20	from: "users",
21	localField: "_id",
22	foreignField: "_id",
23	as: "user"
24	}},
25
26	// ステージ6: 出力形式
27	{ $project: {
28	userId: "$_id",
29	totalAmount: 1,
30	userName: { $arrayElemAt: ["$user.name", 0] }
31	}}
32	])