はじめに

データベースで最も主流なのは、RDBMS（リレーショナル型データベース）ですが、昨今では非リレーショナル型である、NoSQLが利用される動きも出てきています。

特にMongoDBは、NoSQLの中でも広く利用されているドキュメント指向データベースです。

本記事では、MongoDBの特徴や基本的なクエリ方法について紹介します。

これにより、初学者がMongoDBについて理解を深めることを目的としています。

MongoDBの主な特徴

1. ドキュメント指向データベース

レコードを行と列で保存するのではなく、「ドキュメント」と呼ばれる構造的データをJSONライクな形式で表現し、そのドキュメントの集合を「コレクション」として管理します。

同じコレクション内の各ドキュメントのデータに違う項目のデータを入れることもできます。

2. NoSQLなので、SQLは使用できない

RDBMSでデータのやり取りに使用するSQLが、MongoDBでは使用できません。

(SQL クエリ形式をNoSQL (MongoDB) クエリ形式に変換するツールは存在します)

SQLクエリからMongoDBへの変換ができるサイト：site24x7 ツール

3. スケールアウトが可能

MongoDBは、データを複数のサーバーに分割して保存・処理できる機能を備えています。

そのため負荷を複数のサーバーに分散して、全体としての処理能力を向上させることが可能です。

4. 膨大なデータを高速に処理することが可能

通常のデータベースはデータをディスクから読み書きしますが、MongoDBはよく使うデータをメモリに置いて処理します。

メモリはディスクよりもずっと高速なので、データの読み書きが格段に速くなります。

5. トランザクションの信頼性は低い

BASEの性質を持つため、厳しい制約はありません。

そのため、大量のデータを分散させ、高速に処理することができます。

BASEの性質
⚫︎基本的に可用（Basically Available） 基本的にいつでも利用することが可能であるという性質。
一部のコンポーネントが故障していても、システムは基本的には機能する。
⚫︎ソフト状態（Soft-State） 常に一貫性を保っている必要はないという性質。
一時的に一貫性が担保されないことはある。
⚫︎結果整合性（Eventual consistency） 原子性を持って一貫性を保証しなくとも、結果的に一貫性が
保証できていればいいという性質。

MongoDBクエリの基本

基本操作

検索（find）

db.getCollection('コレクション名').find( { 条件 } )

更新（update）

第3引数はupsert（レコードが存在していなければINSERT, 存在すればUPDATE）に対するオプション、第4引数はmultiに関するオプションです。

multiオプションとは

MongoDBの場合、デフォルトでは条件に当てはまる一番初めのレコードしか更新されません。

そのため、条件にあてはまる全てのレコードに対して更新を行いたい場合は第4引数のmultiオプションをtrueにする必要があります。

db.getCollection('コレクション名').update( { 条件 }, { 演算子 : { 更新内容 } }, false, true)

更新の際に使用する演算子

削除（remove）

db.getCollection('コレクション名').remove( { 条件 } )

演算子

比較演算子

イコール条件で抽出する場合、 $eq なしでも使用できます。

db.getCollection('collection_name').find({ key: 'value' })

0 ≦ age < 18（0 以上 18 未満）を抽出する例：

db.getCollection('users').find({
  age: {
    $gte: 0,
    $lt: 18
  }
})

論理演算子

AND検索は条件を ,でつなげることでも使用できます。

db.getCollection('users').find({
    { age: 20 },
    { country: 'US' }
})

$or 演算子を使用した例：

db.getCollection('users').find({
    $or : [
        { age: 20 },
        { country: 'US' }
    ]
})

活用事例

eBay

アメリカのEC企業。世界中で1.6億人、Sellerは2,500万人とインターネットオークションでは世界最多の利用者を持っています。

サイト内検索のサジェスト機能、クラウド管理、メタデータ保存など、さまざまな用途でMongoDBを使用しています。

参考記事: eBay: Building Mission-Critical Multi-Data Center Applications with MongoDB | MongoDB

Shutterfly

人気の写真共有プラットフォーム。

MongoDB と AWS 上に構築された Shutterfly の新しいプラットフォームは、現在では 1 分あたり数千件のリクエストを処理でき、クリスマスやバレンタインデーなどの重要な日付の季節的な需要のピークに合わせて簡単に拡張できます。

参考記事: Shutterfly Brings Scalability And User Experience Into Focus With MongoDB Atlas On AWS | MongoDB

まとめ

この記事では、MongoDBの特徴や基本的なクエリ方法について紹介しました。

今後、データの規模や処理方法がますます複雑化する中で、MongoDBのようなNoSQLデータベースの重要性はさらに高まると予想されます。

一方で、MongoDBはRDBMSのように厳密なデータの一貫性を保持する設計ではないため、すべてのシステムに適しているわけではありません。使用する際は、システムとの適合性を十分に検討することが重要です。

さいごに

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