MongoDB-概要

MongoDBは、高性能、高可用性、および容易なスケーラビリティを提供するクロスプラットフォームのドキュメント指向データベースです。 MongoDBは、コレクションとドキュメントの概念に基づいて機能します。

データベース

データベースは、コレクションの物理的なコンテナです。各データベースは、ファイルシステム上の独自のファイルセットを取得します。通常、単一のMongoDBサーバーには複数のデータベースがあります。

コレクション

コレクションは、MongoDBドキュメントのグループです。これは、RDBMSテーブルと同等です。コレクションは単一のデータベース内に存在します。コレクションはスキーマを強制しません。コレクション内のドキュメントには、異なるフィールドを含めることができます。通常、コレクション内のすべてのドキュメントは、類似または関連する目的のものです。

資料

ドキュメントは、キーと値のペアのセットです。ドキュメントには動的スキーマがあります。動的スキーマとは、同じコレクション内のドキュメントが同じフィールドまたは構造のセットを持つ必要はなく、コレクションのドキュメント内の共通フィールドが異なるタイプのデータを保持できることを意味します。

次の表に、RDBMSの用語とMongoDBの関係を示します。

RDBMS

MongoDB

データベース

表

コレクション

タプル/行

資料

カラム

フィールド

テーブル結合

埋め込み文書

主キー

主キー（MongoDB自体によって提供されるデフォルトのキー_id）

データベースサーバーとクライアント

mysqld/Oracle

モンゴド

mysql/sqlplus

モンゴ

サンプル文書

次の例は、ブログサイトのドキュメント構造を示しています。これは、単純にコンマ区切りのキーと値のペアです。

{
   _id: ObjectId(7df78ad8902c)
   title: 'MongoDB Overview',
   description: 'MongoDB is no sql database',
   by: 'tutorials point',
   url: 'http://www.finddevguides.com',
   tags: ['mongodb', 'database', 'NoSQL'],
   likes: 100,
   comments: [
      {
         user:'user1',
         message: 'My first comment',
         dateCreated: new Date(2011,1,20,2,15),
         like: 0
      },
      {
         user:'user2',
         message: 'My second comments',
         dateCreated: new Date(2011,1,25,7,45),
         like: 5
      }
   ]
}

*_id* は、すべてのドキュメントの一意性を保証する12バイトの16進数です。 ドキュメントを挿入するときに_idを指定できます。 指定しない場合、MongoDBはすべてのドキュメントに一意のIDを提供します。 これらの12バイトは、現在のタイムスタンプの最初の4バイト、マシンIDの次の3バイト、MongoDBサーバーのプロセスIDの次の2バイト、残りの3バイトは単純な増分値です。

MongoDB-利点

リレーショナルデータベースには、テーブルの数とこれらのテーブル間の関係を示す典型的なスキーマ設計があります。 MongoDBでは、関係の概念はありません。

RDBMSに対するMongoDBの利点

Schema less -MongoDBは、1つのコレクションが異なるドキュメントを保持するドキュメントデータベースです。文書のフィールド数、内容、サイズは、文書ごとに異なる場合があります。
単一のオブジェクトの構造は明確です。
複雑な結合はありません。
深いクエリ機能。 MongoDBは、SQLとほぼ同等の強力なドキュメントベースのクエリ言語を使用して、ドキュメントの動的クエリをサポートしています。
チューニング。
スケールアウトの容易さ-MongoDBは簡単にスケールできます。
アプリケーションオブジェクトのデータベースオブジェクトへの変換/マッピングは不要です。
（ウィンドウ化された）ワーキングセットを格納するために内部メモリを使用し、データへのアクセスを高速化します。

MongoDBを使用する理由

ドキュメント指向ストレージ-データはJSONスタイルのドキュメントの形式で保存されます。
任意の属性のインデックス
レプリケーションと高可用性
自動シャーディング
豊富なクエリ
迅速なインプレース更新
MongoDBによるプロフェッショナルサポート

MongoDBを使用する場所

ビッグデータ
コンテンツ管理と配信
モバイルおよび社会インフラ
ユーザーデータ管理
データハブ

MongoDB-環境

WindowsにMongoDBをインストールする方法を見てみましょう。

WindowsにMongoDBをインストールする

WindowsにMongoDBをインストールするには、まずhttps://www.mongodb.org/downloadsからMongoDBの最新リリースをダウンロードします。 Windowsのバージョンに応じて、MongoDBの正しいバージョンを取得してください。 Windowsバージョンを取得するには、コマンドプロンプトを開き、次のコマンドを実行します。

C:\>wmic os get osarchitecture
OSArchitecture
64-bit
C:\>

MongoDBの32ビットバージョンは、2GB未満のデータベースのみをサポートし、テストおよび評価の目的にのみ適しています。

ダウンロードしたファイルをc：\ドライブまたはその他の場所に解凍します。抽出されたフォルダーの名前がmongodb-win32-i386- [version]またはmongodb-win32-x86_64- [version]であることを確認してください。ここで、[バージョン]はMongoDBダウンロードのバージョンです。

次に、コマンドプロンプトを開き、次のコマンドを実行します。

C:\>move mongodb-win64-* mongodb
   1 dir(s) moved.
C:\>

別の場所でMongoDBを抽出した場合は、コマンド cd FOOLDER/DIR を使用してそのパスに移動し、上記のプロセスを実行します。

MongoDBには、ファイルを保存するためのデータフォルダーが必要です。 MongoDBデータディレクトリのデフォルトの場所はc：\ data \ dbです。そのため、コマンドプロンプトを使用してこのフォルダーを作成する必要があります。次のコマンドシーケンスを実行します。

C:\>md data
C:\md data\db

MongoDBを別の場所にインストールする必要がある場合は、 mongod.exe でパス dbpath を設定して、 \ data \ db の代替パスを指定する必要があります。同じために、次のコマンドを発行します。

コマンドプロンプトで、MongoDBインストールフォルダーにあるbinディレクトリに移動します。私のインストールフォルダが D：\ set up \ mongodb であるとします

C:\Users\XYZ>d:
D:\>cd "set up"
D:\set up>cd mongodb
D:\set up\mongodb>cd bin
D:\set up\mongodb\bin>mongod.exe --dbpath "d:\set up\mongodb\data"

これにより、コンソール出力に waiting for connections メッセージが表示され、mongod.exeプロセスが正常に実行されていることが示されます。

ここで、MongoDBを実行するには、別のコマンドプロンプトを開き、次のコマンドを発行する必要があります。

D:\set up\mongodb\bin>mongo.exe
MongoDB shell version: 2.4.6
connecting to: test
>db.test.save( { a: 1 } )
>db.test.find()
{ "_id" : ObjectId(5879b0f65a56a454), "a" : 1 }
>

これにより、MongoDBがインストールされ、正常に実行されることが示されます。次回MongoDBを実行するときは、コマンドのみを発行する必要があります。

D:\set up\mongodb\bin>mongod.exe --dbpath "d:\set up\mongodb\data"
D:\set up\mongodb\bin>mongo.exe

UbuntuにMongoDBをインストールする

MongoDB公開GPGキーをインポートするには、次のコマンドを実行します-

sudo apt-key adv --keyserver hkp://keyserver.ubuntu.com:80 --recv 7F0CEB10

次のコマンドを使用して/etc/apt/sources.list.d/mongodb.listファイルを作成します。

echo 'deb http://downloads-distro.mongodb.org/repo/ubuntu-upstart dist 10gen'
   | sudo tee/etc/apt/sources.list.d/mongodb.list

リポジトリを更新するには、次のコマンドを発行します-

sudo apt-get update

次に、次のコマンドを使用してMongoDBをインストールします-

apt-get install mongodb-10gen = 2.2.3

上記のインストールでは、2.2.3が現在リリースされているMongoDBバージョンです。常に最新バージョンをインストールしてください。これで、MongoDBが正常にインストールされました。

MongoDBを起動します

sudo service mongodb start

MongoDBを停止します

sudo service mongodb stop

MongoDBを再起動します

sudo service mongodb restart

MongoDBを使用するには、次のコマンドを実行します。

mongo

これにより、実行中のMongoDBインスタンスに接続されます。

MongoDBヘルプ

コマンドのリストを取得するには、MongoDBクライアントで* db.help（）*と入力します。これにより、次のスクリーンショットに示すようにコマンドのリストが表示されます。

DBヘルプ

MongoDB統計

MongoDBサーバーに関する統計を取得するには、MongoDBクライアントでコマンド* db.stats（）*を入力します。これにより、データベース名、データベース内のコレクションおよびドキュメントの数が表示されます。コマンドの出力を次のスクリーンショットに示します。

DB Stats

MongoDB-データモデリング

MongoDBのデータには、同じコレクション内の柔軟なschema.documentsがあります。コレクションのドキュメント内の共通フィールドは、同じフィールドセットや構造を持つ必要はありません。異なるタイプのデータを保持できます。

データモデルの設計

MongoDBは、2種類のデータモデルを提供します。—埋め込みデータモデルと正規化データモデル。要件に基づいて、ドキュメントの準備中にどちらのモデルも使用できます。

埋め込みデータモデル

このモデルでは、1つのドキュメントにすべての関連データを含める（埋め込む）ことができます。これは、非正規化データモデルとも呼ばれます。

たとえば、Personal_details、Contact、Addressの3つの異なるドキュメントで従業員の詳細を取得していると仮定すると、以下に示すように、3つのドキュメントすべてを1つのドキュメントに埋め込むことができます-

{
    _id: ,
    Emp_ID: "10025AE336"
    Personal_details:{
        First_Name: "Radhika",
        Last_Name: "Sharma",
        Date_Of_Birth: "1995-09-26"
    },
    Contact: {
        e-mail: "[email protected]",
        phone: "9848022338"
    },
    Address: {
        city: "Hyderabad",
        Area: "Madapur",
        State: "Telangana"
    }
}

正規化されたデータモデル

このモデルでは、参照を使用して、元のドキュメントのサブドキュメントを参照できます。たとえば、上記のドキュメントを正規化モデルで次のように書き直すことができます。

社員：

{
    _id: <ObjectId101>,
    Emp_ID: "10025AE336"
}

Personal_details：*

{
    _id: <ObjectId102>,
    empDocID: " ObjectId101",
    First_Name: "Radhika",
    Last_Name: "Sharma",
    Date_Of_Birth: "1995-09-26"
}

接触：

{
    _id: <ObjectId103>,
    empDocID: " ObjectId101",
    e-mail: "[email protected]",
    phone: "9848022338"
}

住所：

{
    _id: <ObjectId104>,
    empDocID: " ObjectId101",
    city: "Hyderabad",
    Area: "Madapur",
    State: "Telangana"
}

MongoDBでスキーマを設計する際の考慮事項

ユーザー要件に従ってスキーマを設計します。
一緒に使用する場合は、オブジェクトを1つのドキュメントに結合します。それ以外の場合は分離します（ただし、結合の必要がないことを確認してください）。
計算時間と比較してディスク容量が安いため、データを複製します（ただし、制限があります）。
読み取り時ではなく、書き込み時に結合します。
最も頻繁に使用されるケースに合わせてスキーマを最適化します。
スキーマで複雑な集計を行います。

例

クライアントが彼のブログ/ウェブサイトのデータベース設計を必要とし、RDBMSとMongoDBスキーマ設計の違いを確認するとします。ウェブサイトには次の要件があります。

すべての投稿には、一意のタイトル、説明、およびURLがあります。
すべての投稿に1つ以上のタグを含めることができます。
すべての投稿には、発行者の名前といいねの総数があります。
すべての投稿には、ユーザーからのコメント、名前、メッセージ、日時、いいね！があります。
各投稿には、0個以上のコメントを含めることができます。

RDBMSスキーマでは、上記の要件の設計に最低3つのテーブルが含まれます。

RDBMSスキーマ設計

MongoDBスキーマでは、デザインには1つのコレクションポストと次の構造があります-

{
   _id: POST_ID
   title: TITLE_OF_POST,
   description: POST_DESCRIPTION,
   by: POST_BY,
   url: URL_OF_POST,
   tags: [TAG1, TAG2, TAG3],
   likes: TOTAL_LIKES,
   comments: [
      {
         user:'COMMENT_BY',
         message: TEXT,
         dateCreated: DATE_TIME,
         like: LIKES
      },
      {
         user:'COMMENT_BY',
         message: TEXT,
         dateCreated: DATE_TIME,
         like: LIKES
      }
   ]
}

したがって、データを表示している間、RDBMSでは3つのテーブルを結合する必要があり、MongoDBでは、データは1つのコレクションからのみ表示されます。

MongoDB-データベースの作成

この章では、MongoDBでデータベースを作成する方法を説明します。

useコマンド

MongoDB use DATABASE_NAME は、データベースの作成に使用されます。このコマンドは、存在しない場合は新しいデータベースを作成し、存在しない場合は既存のデータベースを返します。

構文

*use DATABASE* ステートメントの基本構文は次のとおりです-

use DATABASE_NAME

例

あなたが名前 <mydb> でデータベースを使用したい場合、 use DATABASE ステートメントは次のようになります-

>use mydb
switched to db mydb

現在選択されているデータベースを確認するには、コマンド db を使用します

>db
mydb

データベースリストを確認する場合は、 show dbs コマンドを使用します。

>show dbs
local     0.78125GB
test      0.23012GB

作成したデータベース（mydb）はリストにありません。データベースを表示するには、少なくとも1つのドキュメントをデータベースに挿入する必要があります。

>db.movie.insert({"name":"tutorials point"})
>show dbs
local      0.78125GB
mydb       0.23012GB
test       0.23012GB

MongoDBでは、デフォルトのデータベースはtestです。データベースを作成しなかった場合、コレクションはテストデータベースに保存されます。

MongoDB-データベースの削除

この章では、MongoDBコマンドを使用してデータベースを削除する方法を説明します。

dropDatabase（）メソッド

MongoDB * db.dropDatabase（）*コマンドは、既存のデータベースを削除するために使用されます。

構文

dropDatabase（）*コマンドの基本的な構文は次のとおりです-

db.dropDatabase()

これにより、選択したデータベースが削除されます。データベースを選択していない場合、デフォルトの「テスト」データベースが削除されます。

例

まず、 show dbs コマンドを使用して、使用可能なデータベースのリストを確認します。

>show dbs
local      0.78125GB
mydb       0.23012GB
test       0.23012GB
>

新しいデータベース <mydb> を削除する場合、* dropDatabase（）*コマンドは次のようになります-

>use mydb
switched to db mydb
>db.dropDatabase()
>{ "dropped" : "mydb", "ok" : 1 }
>

次に、データベースのリストを確認します。

>show dbs
local      0.78125GB
test       0.23012GB
>

MongoDB-コレクションの作成

この章では、MongoDBを使用してコレクションを作成する方法を説明します。

createCollection（）メソッド

MongoDB * db.createCollection（name、options）*は、コレクションの作成に使用されます。

構文

createCollection（）*コマンドの基本的な構文は次のとおりです-

db.createCollection(name, options)

コマンドで、 name は作成するコレクションの名前です。 Options はドキュメントであり、コレクションの構成を指定するために使用されます。

Parameter	Type	Description
Name	String	Name of the collection to be created
Options	Document	(Optional) Specify options about memory size and indexing

optionsパラメーターはオプションであるため、コレクションの名前のみを指定する必要があります。以下は、使用できるオプションのリストです-

Field	Type	Description
capped	Boolean	(Optional) If true, enables a capped collection. Capped collection is a fixed size collection that automatically overwrites its oldest entries when it reaches its maximum size. If you specify true, you need to specify size parameter also.
autoIndexId	Boolean	(Optional) If true, automatically create index on _id field.s Default value is false.
size	number	(Optional) Specifies a maximum size in bytes for a capped collection.* If capped is true, then you need to specify this field also.*
max	number	(Optional) Specifies the maximum number of documents allowed in the capped collection.

ドキュメントを挿入する際、MongoDBは最初に上限付きコレクションのサイズフィールドをチェックし、次に最大フィールドをチェックします。

例

オプションのない* createCollection（）*メソッドの基本構文は次のとおりです-

>use test
switched to db test
>db.createCollection("mycollection")
{ "ok" : 1 }
>

コマンド show collections を使用して、作成されたコレクションを確認できます。

>show collections
mycollection
system.indexes

次の例は、いくつかの重要なオプションを持つ* createCollection（）*メソッドの構文を示しています-

>db.createCollection("mycol", { capped : true, autoIndexId : true, size :
   6142800, max : 10000 } )
{ "ok" : 1 }
>

MongoDBでは、コレクションを作成する必要はありません。 MongoDBは、ドキュメントを挿入するとコレクションを自動的に作成します。

>db.finddevguides.insert({"name" : "finddevguides"})
>show collections
mycol
mycollection
system.indexes
finddevguides
>

MongoDB-ドロップコレクション

この章では、MongoDBを使用してコレクションを削除する方法を説明します。

drop（）メソッド

MongoDBの* db.collection.drop（）*は、データベースからコレクションを削除するために使用されます。

構文

drop（）*コマンドの基本的な構文は次のとおりです-

db.COLLECTION_NAME.drop()

例

まず、使用可能なコレクションをデータベース mydb にチェックインします。

>use mydb
switched to db mydb
>show collections
mycol
mycollection
system.indexes
finddevguides
>

ここで、 mycollection という名前のコレクションを削除します。

>db.mycollection.drop()
true
>

再びコレクションのリストをデータベースにチェックインします。

>show collections
mycol
system.indexes
finddevguides
>

選択したコレクションが正常にドロップされた場合、drop（）メソッドはtrueを返します。それ以外の場合はfalseを返します。

MongoDB-データ型

MongoDBは多くのデータ型をサポートしています。それらのいくつかは-

String -これは、データを保存するために最も一般的に使用されるデータ型です。 MongoDBの文字列は有効なUTF-8でなければなりません。
整数-このタイプは、数値を格納するために使用されます。整数は、サーバーに応じて32ビットまたは64ビットになります。
ブール-このタイプは、ブール値（true/false）を格納するために使用されます。
Double -この型は、浮動小数点値を格納するために使用されます。
最小/最大キー-このタイプは、値を最低および最高のBSON要素と比較するために使用されます。
配列-このタイプは、配列またはリストまたは複数の値を1つのキーに格納するために使用されます。
タイムスタンプ-ctimestamp。これは、ドキュメントが変更または追加されたときに記録するのに便利です。
オブジェクト-このデータ型は埋め込みドキュメントに使用されます。
Null -このタイプは、Null値を格納するために使用されます。
記号-このデータ型は文字列と同じように使用されます。ただし、通常は特定のシンボルタイプを使用する言語用に予約されています。
日付-このデータ型は、現在の日付または時刻をUNIX時間形式で保存するために使用されます。 Dateのオブジェクトを作成し、それに日付、月、年を渡すことにより、独自の日付時刻を指定できます。
*オブジェクトID *-このデータ型は、ドキュメントのIDを保存するために使用されます。
バイナリデータ-このデータ型はバイナリデータを保存するために使用されます。
コード-このデータ型は、JavaScriptコードをドキュメントに保存するために使用されます。
正規表現-このデータ型は、正規表現を格納するために使用されます。

MongoDB-文書の挿入

この章では、MongoDBコレクションにドキュメントを挿入する方法を学びます。

insert（）メソッド

MongoDBコレクションにデータを挿入するには、MongoDBの* insert（）または save（）*メソッドを使用する必要があります。

構文

挿入（）*コマンドの基本的な構文は次のとおりです-

>db.COLLECTION_NAME.insert(document)

例

> db.users.insert({
... _id : ObjectId("507f191e810c19729de860ea"),
... title: "MongoDB Overview",
... description: "MongoDB is no sql database",
... by: "tutorials point",
... url: "http://www.finddevguides.com",
... tags: ['mongodb', 'database', 'NoSQL'],
... likes: 100
... })
WriteResult({ "nInserted" : 1 })
>

ここで、 mycol は、前の章で作成したコレクション名です。データベースにコレクションが存在しない場合、MongoDBはこのコレクションを作成し、ドキュメントを挿入します。

挿入されたドキュメントで、_idパラメーターを指定しない場合、MongoDBはこのドキュメントに一意のObjectIdを割り当てます。

_idは、コレクション内のすべてのドキュメントに固有の12バイトの16進数です。 12バイトは次のように分割されます-

_id: ObjectId(4 bytes timestamp, 3 bytes machine id, 2 bytes process id, 3 bytes incrementer)

次に示すように、ドキュメントの配列をinsert（）メソッドに渡すこともできます。

> db.createCollection("post")
> db.post.insert([
    {
        title: "MongoDB Overview",
        description: "MongoDB is no SQL database",
        by: "tutorials point",
        url: "http://www.finddevguides.com",
        tags: ["mongodb", "database", "NoSQL"],
        likes: 100
    },
    {
    title: "NoSQL Database",
    description: "NoSQL database doesn't have tables",
    by: "tutorials point",
    url: "http://www.finddevguides.com",
    tags: ["mongodb", "database", "NoSQL"],
    likes: 20,
    comments: [
        {
            user:"user1",
            message: "My first comment",
            dateCreated: new Date(2013,11,10,2,35),
            like: 0
        }
    ]
}
])
BulkWriteResult({
    "writeErrors" : [ ],
    "writeConcernErrors" : [ ],
    "nInserted" : 2,
    "nUpserted" : 0,
    "nMatched" : 0,
    "nModified" : 0,
    "nRemoved" : 0,
    "upserted" : [ ]
})
>

ドキュメントを挿入するには、* db.post.save（document）も使用できます。ドキュメントで *_id を指定しない場合、* save（）メソッドは insert（）*メソッドと同じように機能します。 _idを指定すると、save（）メソッドで指定された_idを含むドキュメントのデータ全体が置き換えられます。

insertOne（）メソッド

コレクションにドキュメントを1つだけ挿入する必要がある場合は、このメソッドを使用できます。

構文

insert（）コマンドの基本的な構文は次のとおりです-

>db.COLLECTION_NAME.insertOne(document)

例

次の例では、empDetailsという名前の新しいコレクションを作成し、insertOne（）メソッドを使用してドキュメントを挿入します。

> db.createCollection("empDetails")
{ "ok" : 1 }

> db.empDetails.insertOne(
    {
        First_Name: "Radhika",
        Last_Name: "Sharma",
        Date_Of_Birth: "1995-09-26",
        e_mail: "[email protected]",
        phone: "9848022338"
    })
{
    "acknowledged" : true,
    "insertedId" : ObjectId("5dd62b4070fb13eec3963bea")
}
>

insertMany（）メソッド

insertMany（）メソッドを使用して複数のドキュメントを挿入できます。このメソッドには、ドキュメントの配列を渡す必要があります。

例

次の例では、insertMany（）メソッドを使用して、3つの異なるドキュメントをempDetailsコレクションに挿入します。

> db.empDetails.insertMany(
    [
        {
            First_Name: "Radhika",
            Last_Name: "Sharma",
            Date_Of_Birth: "1995-09-26",
            e_mail: "[email protected]",
            phone: "9000012345"
        },
        {
            First_Name: "Rachel",
            Last_Name: "Christopher",
            Date_Of_Birth: "1990-02-16",
            e_mail: "[email protected]",
            phone: "9000054321"
        },
        {
            First_Name: "Fathima",
            Last_Name: "Sheik",
            Date_Of_Birth: "1990-02-16",
            e_mail: "[email protected]",
            phone: "9000054321"
        }
    ]
)
{
    "acknowledged" : true,
    "insertedIds" : [
        ObjectId("5dd631f270fb13eec3963bed"),
        ObjectId("5dd631f270fb13eec3963bee"),
        ObjectId("5dd631f270fb13eec3963bef")
    ]
}
>

MongoDB-クエリドキュメント

この章では、MongoDBコレクションからドキュメントをクエリする方法を学びます。

find（）メソッド

MongoDBコレクションからデータをクエリするには、MongoDBの* find（）*メソッドを使用する必要があります。

構文

find（）*メソッドの基本的な構文は次のとおりです-

>db.COLLECTION_NAME.find()

find（）*メソッドは、構造化されていない方法ですべてのドキュメントを表示します。

例

mycolという名前のコレクションを作成したと仮定します-

> use sampleDB
switched to db sampleDB
> db.createCollection("mycol")
{ "ok" : 1 }
>

そして、以下に示すようにinsert（）メソッドを使用してそれに3つのドキュメントを挿入しました-

> db.mycol.insert([
    {
        title: "MongoDB Overview",
        description: "MongoDB is no SQL database",
        by: "tutorials point",
        url: "http://www.finddevguides.com",
        tags: ["mongodb", "database", "NoSQL"],
        likes: 100
    },
    {
        title: "NoSQL Database",
        description: "NoSQL database doesn't have tables",
        by: "tutorials point",
        url: "http://www.finddevguides.com",
        tags: ["mongodb", "database", "NoSQL"],
        likes: 20,
        comments: [
            {
                user:"user1",
                message: "My first comment",
                dateCreated: new Date(2013,11,10,2,35),
                like: 0
            }
        ]
    }
])

次のメソッドは、コレクション内のすべてのドキュメントを取得します-

> db.mycol.find()
{ "_id" : ObjectId("5dd4e2cc0821d3b44607534c"), "title" : "MongoDB Overview", "description" : "MongoDB is no SQL database", "by" : "tutorials point", "url" : "http://www.finddevguides.com", "tags" : [ "mongodb", "database", "NoSQL" ], "likes" : 100 }
{ "_id" : ObjectId("5dd4e2cc0821d3b44607534d"), "title" : "NoSQL Database", "description" : "NoSQL database doesn't have tables", "by" : "tutorials point", "url" : "http://www.finddevguides.com", "tags" : [ "mongodb", "database", "NoSQL" ], "likes" : 20, "comments" : [ { "user" : "user1", "message" : "My first comment", "dateCreated" : ISODate("2013-12-09T21:05:00Z"), "like" : 0 } ] }
>

pretty（）メソッド

フォーマットされた方法で結果を表示するには、pretty（）メソッドを使用できます。

構文

>db.COLLECTION_NAME.find().pretty()

例

次の例では、mycolという名前のコレクションからすべてのドキュメントを取得し、読みやすい形式に配置しています。

> db.mycol.find().pretty()
{
    "_id" : ObjectId("5dd4e2cc0821d3b44607534c"),
    "title" : "MongoDB Overview",
    "description" : "MongoDB is no SQL database",
    "by" : "tutorials point",
    "url" : "http://www.finddevguides.com",
    "tags" : [
        "mongodb",
        "database",
        "NoSQL"
    ],
    "likes" : 100
}
{
    "_id" : ObjectId("5dd4e2cc0821d3b44607534d"),
    "title" : "NoSQL Database",
    "description" : "NoSQL database doesn't have tables",
    "by" : "tutorials point",
    "url" : "http://www.finddevguides.com",
    "tags" : [
        "mongodb",
        "database",
        "NoSQL"
    ],
    "likes" : 20,
    "comments" : [
        {
            "user" : "user1",
            "message" : "My first comment",
            "dateCreated" : ISODate("2013-12-09T21:05:00Z"),
            "like" : 0
        }
    ]
}

findOne（）メソッド

find（）メソッドとは別に、1つのドキュメントのみを返す* findOne（）*メソッドがあります。

構文

>db.COLLECTIONNAME.findOne()

例

次の例では、MongoDB Overviewというタイトルのドキュメントを取得します。

> db.mycol.findOne({title: "MongoDB Overview"})
{
    "_id" : ObjectId("5dd6542170fb13eec3963bf0"),
    "title" : "MongoDB Overview",
    "description" : "MongoDB is no SQL database",
    "by" : "tutorials point",
    "url" : "http://www.finddevguides.com",
    "tags" : [
        "mongodb",
        "database",
        "NoSQL"
    ],
    "likes" : 100
}

MongoDBでのRDBMS Where句の同等物

何らかの条件に基づいてドキュメントを照会するには、次の操作を使用できます。

Operation	Syntax	Example	RDBMS Equivalent
Equality	\{<key>:\{$eg;<value>}}	db.mycol.find(\{"by":"tutorials point"}).pretty()	where by = 'tutorials point'
Less Than	\{<key>:\{$lt:<value>}}	db.mycol.find(\{"likes":\{$lt:50}}).pretty()	where likes < 50
Less Than Equals	\{<key>:\{$lte:<value>}}	db.mycol.find(\{"likes":\{$lte:50}}).pretty()	where likes ⇐ 50
Greater Than	\{<key>:\{$gt:<value>}}	db.mycol.find(\{"likes":\{$gt:50}}).pretty()	where likes > 50
Greater Than Equals	\{<key>:\{$gte:<value>}}	db.mycol.find(\{"likes":\{$gte:50}}).pretty()	where likes >= 50
Not Equals	\{<key>:\{$ne:<value>}}	db.mycol.find(\{"likes":\{$ne:50}}).pretty()	where likes != 50
Values in an array	\{<key>:\{$in:[<value1>, <value2>,……<valueN>]}}	db.mycol.find(\{"name":\{$in:["Raj", "Ram", "Raghu"]}}).pretty()	Where name matches any of the value in :["Raj", "Ram", "Raghu"]
Values not in an array	\{<key>:\{$nin:<value>}}	db.mycol.find(\{"name":\{$nin:["Ramu", "Raghav"]}}).pretty()	Where name values is not in the array :["Ramu", "Raghav"] or, doesn’t exist at all

およびMongoDB内

構文

AND条件に基づいてドキュメントをクエリするには、$ andキーワードを使用する必要があります。以下は、ANDの基本的な構文です-

>db.mycol.find({ $and: [ {<key1>:<value1>}, { <key2>:<value2>} ] })

例

次の例は、「チュートリアルポイント」で作成され、タイトルが「MongoDB Overview」であるすべてのチュートリアルを示します。

> db.mycol.find({$and:[{"by":"tutorials point"},{"title": "MongoDB Overview"}]}).pretty()
{
    "_id" : ObjectId("5dd4e2cc0821d3b44607534c"),
    "title" : "MongoDB Overview",
    "description" : "MongoDB is no SQL database",
    "by" : "tutorials point",
    "url" : "http://www.finddevguides.com",
    "tags" : [
        "mongodb",
        "database",
        "NoSQL"
    ],
    "likes" : 100
}
>

上記の例では、同等のwhere句は 'where by =' tutorials point 'AND title =' MongoDB Overview になります。 find句では、キーと値のペアをいくつでも渡すことができます。

またはMongoDBで

構文

OR条件に基づいてドキュメントをクエリするには、 $ or キーワードを使用する必要があります。以下は OR の基本的な構文です-

>db.mycol.find(
   {
      $or: [
         {key1: value1}, {key2:value2}
      ]
   }
).pretty()

例

次の例は、「チュートリアルポイント」またはタイトルが「MongoDB Overview」で書かれたすべてのチュートリアルを示します。

>db.mycol.find({$or:[{"by":"tutorials point"},{"title": "MongoDB Overview"}]}).pretty()
{
   "_id": ObjectId(7df78ad8902c),
   "title": "MongoDB Overview",
   "description": "MongoDB is no sql database",
   "by": "tutorials point",
   "url": "http://www.finddevguides.com",
   "tags": ["mongodb", "database", "NoSQL"],
   "likes": "100"
}
>

ANDとORを一緒に使用する

例

次の例は、10以上のいいね！を持ち、タイトルが「MongoDB Overview」またはbyが「tutorials point」であるドキュメントを示します。同等のSQL where句は 'where likes> 10 AND（by =' tutorials point 'OR title =' MongoDB Overview '）'

>db.mycol.find({"likes": {$gt:10}, $or: [{"by": "tutorials point"},
   {"title": "MongoDB Overview"}]}).pretty()
{
   "_id": ObjectId(7df78ad8902c),
   "title": "MongoDB Overview",
   "description": "MongoDB is no sql database",
   "by": "tutorials point",
   "url": "http://www.finddevguides.com",
   "tags": ["mongodb", "database", "NoSQL"],
   "likes": "100"
}
>

MongoDBのNOR

構文

NOT条件に基づいてドキュメントをクエリするには、$ notキーワードを使用する必要があります。以下は NOT の基本構文です-

>db.COLLECTION_NAME.find(
    {
        $not: [
            {key1: value1}, {key2:value2}
        ]
    }
)

例

以下に示すように、コレクション empDetails に3つのドキュメントを挿入したと仮定します-

db.empDetails.insertMany(
    [
        {
            First_Name: "Radhika",
            Last_Name: "Sharma",
            Age: "26",
            e_mail: "[email protected]",
            phone: "9000012345"
        },
        {
            First_Name: "Rachel",
            Last_Name: "Christopher",
            Age: "27",
            e_mail: "[email protected]",
            phone: "9000054321"
        },
        {
            First_Name: "Fathima",
            Last_Name: "Sheik",
            Age: "24",
            e_mail: "[email protected]",
            phone: "9000054321"
        }
    ]
)

次の例では、名が「Radhika」ではなく、姓が「Christopher」ではないドキュメントを取得します。

> db.empDetails.find(
    {
        $nor:[
            40
            {"First_Name": "Radhika"},
            {"Last_Name": "Christopher"}
        ]
    }
).pretty()
{
    "_id" : ObjectId("5dd631f270fb13eec3963bef"),
    "First_Name" : "Fathima",
    "Last_Name" : "Sheik",
    "Age" : "24",
    "e_mail" : "[email protected]",
    "phone" : "9000054321"
}

MongoDBにはない

構文

NOT条件に基づいてドキュメントをクエリするには、$ NOTキーワードを使用する必要があります。以下は NOT の基本構文です-

>db.COLLECTION_NAME.find(
    {
        $NOT: [
            {key1: value1}, {key2:value2}
        ]
    }
).pretty()

例

次の例では、年齢が25以下のドキュメントを取得します

> db.empDetails.find( { "Age": { $not: { $gt: "25" } } } )
{
    "_id" : ObjectId("5dd6636870fb13eec3963bf7"),
    "First_Name" : "Fathima",
    "Last_Name" : "Sheik",
    "Age" : "24",
    "e_mail" : "[email protected]",
    "phone" : "9000054321"
}

MongoDB-ドキュメントの更新

MongoDBの* update（）および save（）*メソッドは、ドキュメントをコレクションに更新するために使用されます。 update（）メソッドは既存のドキュメントの値を更新し、save（）メソッドは既存のドキュメントをsave（）メソッドで渡されたドキュメントに置き換えます。

MongoDB Update（）メソッド

update（）メソッドは、既存のドキュメントの値を更新します。

構文

update（）*メソッドの基本的な構文は次のとおりです-

>db.COLLECTION_NAME.update(SELECTION_CRITERIA, UPDATED_DATA)

例

mycolコレクションには次のデータがあると考えてください。

{ "_id" : ObjectId(5983548781331adf45ec5), "title":"MongoDB Overview"}
{ "_id" : ObjectId(5983548781331adf45ec6), "title":"NoSQL Overview"}
{ "_id" : ObjectId(5983548781331adf45ec7), "title":"Tutorials Point Overview"}

次の例では、タイトルが「MongoDB Overview」であるドキュメントの新しいタイトル「New MongoDB Tutorial」を設定します。

>db.mycol.update({'title':'MongoDB Overview'},{$set:{'title':'New MongoDB Tutorial'}})
WriteResult({ "nMatched" : 1, "nUpserted" : 0, "nModified" : 1 })
>db.mycol.find()
{ "_id" : ObjectId(5983548781331adf45ec5), "title":"New MongoDB Tutorial"}
{ "_id" : ObjectId(5983548781331adf45ec6), "title":"NoSQL Overview"}
{ "_id" : ObjectId(5983548781331adf45ec7), "title":"Tutorials Point Overview"}
>

デフォルトでは、MongoDBは1つのドキュメントのみを更新します。複数のドキュメントを更新するには、パラメーター 'multi’をtrueに設定する必要があります。

>db.mycol.update({'title':'MongoDB Overview'},
   {$set:{'title':'New MongoDB Tutorial'}},{multi:true})

MongoDB Save（）メソッド

save（）*メソッドは、既存のドキュメントをsave（）メソッドで渡された新しいドキュメントに置き換えます。

構文

MongoDB * save（）*メソッドの基本的な構文を以下に示します-

>db.COLLECTION_NAME.save({_id:ObjectId(),NEW_DATA})

例

次の例では、ドキュメントを_id '5983548781331adf45ec5’に置き換えます。

>db.mycol.save(
   {
      "_id" : ObjectId("507f191e810c19729de860ea"),
        "title":"Tutorials Point New Topic",
      "by":"Tutorials Point"
   }
)
WriteResult({
    "nMatched" : 0,
    "nUpserted" : 1,
    "nModified" : 0,
    "_id" : ObjectId("507f191e810c19729de860ea")
})
>db.mycol.find()
{ "_id" : ObjectId("507f191e810c19729de860e6"), "title":"Tutorials Point New Topic",
   "by":"Tutorials Point"}
{ "_id" : ObjectId("507f191e810c19729de860e6"), "title":"NoSQL Overview"}
{ "_id" : ObjectId("507f191e810c19729de860e6"), "title":"Tutorials Point Overview"}
>

MongoDB findOneAndUpdate（）メソッド

findOneAndUpdate（）*メソッドは、既存のドキュメントの値を更新します。

構文

findOneAndUpdate（）*メソッドの基本的な構文は次のとおりです-

>db.COLLECTION_NAME.findOneAndUpdate(SELECTIOIN_CRITERIA, UPDATED_DATA)

例

以下に示すように、empDetailsという名前のコレクションを作成し、それに3つのドキュメントを挿入したと仮定します-

> db.empDetails.insertMany(
    [
        {
            First_Name: "Radhika",
            Last_Name: "Sharma",
            Age: "26",
            e_mail: "[email protected]",
            phone: "9000012345"
        },
        {
            First_Name: "Rachel",
            Last_Name: "Christopher",
            Age: "27",
            e_mail: "[email protected]",
            phone: "9000054321"
        },
        {
            First_Name: "Fathima",
            Last_Name: "Sheik",
            Age: "24",
            e_mail: "[email protected]",
            phone: "9000054321"
        }
    ]
)

次の例では、「Radhika」という名前のドキュメントの年齢と電子メールの値を更新します。

> db.empDetails.findOneAndUpdate(
    {First_Name: 'Radhika'},
    { $set: { Age: '30',e_mail: '[email protected]'}}
)
{
    "_id" : ObjectId("5dd6636870fb13eec3963bf5"),
    "First_Name" : "Radhika",
    "Last_Name" : "Sharma",
    "Age" : "30",
    "e_mail" : "[email protected]",
    "phone" : "9000012345"
}

MongoDB updateOne（）メソッド

このメソッドは、指定されたフィルターに一致する単一のドキュメントを更新します。

構文

updateOne（）メソッドの基本的な構文は次のとおりです-

>db.COLLECTION_NAME.updateOne(<filter>, <update>)

例

> db.empDetails.updateOne(
    {First_Name: 'Radhika'},
    { $set: { Age: '30',e_mail: '[email protected]'}}
)
{ "acknowledged" : true, "matchedCount" : 1, "modifiedCount" : 0 }
>

MongoDB updateMany（）メソッド

updateMany（）メソッドは、指定されたフィルターに一致するすべてのドキュメントを更新します。

構文

updateMany（）メソッドの基本的な構文は次のとおりです-

>db.COLLECTION_NAME.update(<filter>, <update>)

例

> db.empDetails.updateMany(
    {Age:{ $gt: "25" }},
    { $set: { Age: '00'}}
)
{ "acknowledged" : true, "matchedCount" : 2, "modifiedCount" : 2 }

以下に示すように、findメソッドを使用してドキュメントのコンテンツを取得すると、更新された値を確認できます-

> db.empDetails.find()
{ "_id" : ObjectId("5dd6636870fb13eec3963bf5"), "First_Name" : "Radhika", "Last_Name" : "Sharma", "Age" : "00", "e_mail" : "[email protected]", "phone" : "9000012345" }
{ "_id" : ObjectId("5dd6636870fb13eec3963bf6"), "First_Name" : "Rachel", "Last_Name" : "Christopher", "Age" : "00", "e_mail" : "[email protected]", "phone" : "9000054321" }
{ "_id" : ObjectId("5dd6636870fb13eec3963bf7"), "First_Name" : "Fathima", "Last_Name" : "Sheik", "Age" : "24", "e_mail" : "[email protected]", "phone" : "9000054321" }
>

MongoDB-ドキュメントの削除

この章では、MongoDBを使用してドキュメントを削除する方法を学びます。

remove（）メソッド

MongoDBの* remove（）*メソッドは、コレクションからドキュメントを削除するために使用されます。 remove（）メソッドは2つのパラメーターを受け入れます。 1つは削除基準で、2つ目はjustOneフラグです。

削除基準-（オプション）文書による削除基準は削除されます。
justOne -（オプション）trueまたは1に設定されている場合、1つのドキュメントのみを削除します。

構文

remove（）*メソッドの基本的な構文は次のとおりです-

>db.COLLECTION_NAME.remove(DELLETION_CRITTERIA)

例

mycolコレクションには次のデータがあると考えてください。

{_id : ObjectId("507f191e810c19729de860e1"), title: "MongoDB Overview"},
{_id : ObjectId("507f191e810c19729de860e2"), title: "NoSQL Overview"},
{_id : ObjectId("507f191e810c19729de860e3"), title: "Tutorials Point Overview"}

次の例では、タイトルが「MongoDB Overview」であるすべてのドキュメントを削除します。

>db.mycol.remove({'title':'MongoDB Overview'})
WriteResult({"nRemoved" : 1})
> db.mycol.find()
{"_id" : ObjectId("507f191e810c19729de860e2"), "title" : "NoSQL Overview" }
{"_id" : ObjectId("507f191e810c19729de860e3"), "title" : "Tutorials Point Overview" }

1つのみを削除

複数のレコードがあり、最初のレコードのみを削除する場合は、* remove（）メソッドで *justOne パラメーターを設定します。

>db.COLLECTION_NAME.remove(DELETION_CRITERIA,1)

すべてのドキュメントを削除

削除条件を指定しない場合、MongoDBはコレクションからドキュメント全体を削除します。 これは、SQLのtruncateコマンドと同等です。

> db.mycol.remove({})
WriteResult({ "nRemoved" : 2 })
> db.mycol.find()
>

MongoDB-プロジェクション

MongoDBでは、投影とは、ドキュメントのデータ全体を選択するのではなく、必要なデータのみを選択することです。文書に5つのフィールドがあり、3つだけ表示する必要がある場合は、それらから3つのフィールドのみを選択します。

find（）メソッド

link：/mongodb/mongodb_query_document [MongoDB Query Document]で説明されているMongoDBの* find（）メソッドは、取得するフィールドのリストである2番目のオプションパラメータを受け入れます。 MongoDBでは、 find（）*メソッドを実行すると、ドキュメントのすべてのフィールドが表示されます。これを制限するには、フィールドのリストに値1または0を設定する必要があります。 1はフィールドを表示するために使用され、0はフィールドを非表示にするために使用されます。

構文

投影と* find（）*メソッドの基本的な構文は次のとおりです-

>db.COLLECTION_NAME.find({},{KEY:1})

例

コレクションmycolが次のデータを持っていると考えてください-

{_id : ObjectId("507f191e810c19729de860e1"), title: "MongoDB Overview"},
{_id : ObjectId("507f191e810c19729de860e2"), title: "NoSQL Overview"},
{_id : ObjectId("507f191e810c19729de860e3"), title: "Tutorials Point Overview"}

次の例では、ドキュメントのクエリ中にドキュメントのタイトルが表示されます。

>db.mycol.find({},{"title":1,_id:0})
{"title":"MongoDB Overview"}
{"title":"NoSQL Overview"}
{"title":"Tutorials Point Overview"}
>

find（）メソッドの実行中は常に *_id フィールドが表示されることに注意してください。このフィールドが必要ない場合は、0に設定する必要があります。

MongoDB-レコードの制限

この章では、MongoDBを使用してレコードを制限する方法を学習します。

Limit（）メソッド

MongoDBのレコードを制限するには、* limit（）*メソッドを使用する必要があります。このメソッドは、表示するドキュメントの数である1つの数値型引数を受け入れます。

構文

limit（）*メソッドの基本的な構文は次のとおりです-

>db.COLLECTION_NAME.find().limit(NUMBER)

例

コレクションmyycolには次のデータがあると考えてください。

{_id : ObjectId("507f191e810c19729de860e1"), title: "MongoDB Overview"},
{_id : ObjectId("507f191e810c19729de860e2"), title: "NoSQL Overview"},
{_id : ObjectId("507f191e810c19729de860e3"), title: "Tutorials Point Overview"}

次の例では、ドキュメントのクエリ中に2つのドキュメントのみが表示されます。

>db.mycol.find({},{"title":1,_id:0}).limit(2)
{"title":"MongoDB Overview"}
{"title":"NoSQL Overview"}
>

limit（）*メソッドでnumber引数を指定しない場合、コレクションのすべてのドキュメントが表示されます。

MongoDB Skip（）メソッド

limit（）メソッドとは別に、もう1つのメソッド* skip（）*があります。これは、数値型の引数も受け入れ、ドキュメントの数をスキップするために使用されます。

構文

skip（）*メソッドの基本的な構文は次のとおりです-

>db.COLLECTION_NAME.find().limit(NUMBER).skip(NUMBER)

例

次の例では、2番目のドキュメントのみが表示されます。

>db.mycol.find({},{"title":1,_id:0}).limit(1).skip(1)
{"title":"NoSQL Overview"}
>

skip（）*メソッドのデフォルト値は0であることに注意してください。

MongoDB-レコードの並べ替え

この章では、MongoDBでレコードをソートする方法を学びます。

sort（）メソッド

MongoDBでドキュメントをソートするには、* sort（）*メソッドを使用する必要があります。このメソッドは、フィールドのリストとそのソート順を含むドキュメントを受け入れます。ソート順を指定するには、1と-1が使用されます。 1は昇順で使用され、-1は降順で使用されます。

構文

sort（）*メソッドの基本的な構文は次のとおりです-

>db.COLLECTION_NAME.find().sort({KEY:1})

例

コレクションmyycolには次のデータがあると考えてください。

{_id : ObjectId("507f191e810c19729de860e1"), title: "MongoDB Overview"}
{_id : ObjectId("507f191e810c19729de860e2"), title: "NoSQL Overview"}
{_id : ObjectId("507f191e810c19729de860e3"), title: "Tutorials Point Overview"}

次の例では、ドキュメントをタイトルで降順で並べ替えて表示します。

>db.mycol.find({},{"title":1,_id:0}).sort({"title":-1})
{"title":"Tutorials Point Overview"}
{"title":"NoSQL Overview"}
{"title":"MongoDB Overview"}
>

ソート設定を指定しない場合、* sort（）*メソッドはドキュメントを昇順で表示することに注意してください。

MongoDB-インデックス作成

インデックスは、クエリの効率的な解決をサポートします。インデックスがない場合、MongoDBはコレクションのすべてのドキュメントをスキャンして、クエリステートメントに一致するドキュメントを選択する必要があります。このスキャンは非常に非効率的であり、MongoDBが大量のデータを処理する必要があります。

インデックスは特別なデータ構造で、データセットのごく一部を走査しやすい形式で保存します。インデックスは、特定のフィールドまたはフィールドのセットの値を、インデックスで指定されたフィールドの値の順に格納します。

createIndex（）メソッド

インデックスを作成するには、MongoDBのcreateIndex（）メソッドを使用する必要があります。

構文

createIndex（）*メソッドの基本的な構文は、次のとおりです（）。

>db.COLLECTION_NAME.createIndex({KEY:1})

ここで、キーはインデックスを作成するフィールドの名前で、1は昇順です。降順でインデックスを作成するには、-1を使用する必要があります。

例

>db.mycol.createIndex({"title":1})
{
    "createdCollectionAutomatically" : false,
    "numIndexesBefore" : 1,
    "numIndexesAfter" : 2,
    "ok" : 1
}
>

createIndex（）*メソッドでは、複数のフィールドを渡して、複数のフィールドにインデックスを作成できます。

>db.mycol.createIndex({"title":1,"description":-1})
>

このメソッドは、オプションのリストも受け入れます（オプション）。以下はリストです-

パラメータ

Type

説明

バックグラウンド

ブール値

インデックスを作成しても他のデータベースアクティビティがブロックされないように、インデックスをバックグラウンドで作成します。バックグラウンドでビルドするには、trueを指定します。デフォルト値は false です。

独特の

ブール値

一意のインデックスを作成して、コレクションが、インデックスキーがインデックス内の既存の値と一致するドキュメントの挿入を受け入れないようにします。一意のインデックスを作成するには、trueを指定します。デフォルト値は false です。

name

ひも

インデックスの名前。指定しない場合、MongoDBはインデックス付きフィールドの名前とソート順を連結してインデックス名を生成します。

まばらな

ブール値

trueの場合、インデックスは指定されたフィールドを持つドキュメントのみを参照します。これらのインデックスは使用するスペースが少なくなりますが、状況によっては動作が異なります（特にソート）。デフォルト値は false です。

expireAfterSeconds

整数

MongoDBがこのコレクション内のドキュメントを保持する期間を制御するTTLとして値を秒単位で指定します。

重み

資料

重みは1から99,999の範囲の数値であり、スコアに関して他のインデックス付きフィールドに対するフィールドの重要度を示します。

既定の言語

ひも

テキストインデックスの場合、ストップワードのリストを決定する言語と、ステマーおよびトークナイザーのルール。デフォルト値は English です。

language_override

ひも

テキストインデックスの場合、デフォルトの言語を上書きする言語を含むドキュメントのフィールドの名前を指定します。デフォルト値は言語です。

dropIndex（）メソッド

MongoDBのdropIndex（）メソッドを使用して、特定のインデックスを削除できます。

構文

DropIndex（）メソッドの基本的な構文は次のとおりです（）。

>db.COLLECTION_NAME.dropIndex({KEY:1})

ここで、keyはインデックスを作成するファイルの名前で、1は昇順です。降順でインデックスを作成するには、-1を使用する必要があります。

例

> db.mycol.dropIndex({"title":1})
{
    "ok" : 0,
    "errmsg" : "can't find index with key: { title: 1.0 }",
    "code" : 27,
    "codeName" : "IndexNotFound"
}

dropIndexes（）メソッド

このメソッドは、コレクションの複数の（指定された）インデックスを削除します。

構文

DropIndexes（）メソッドの基本的な構文は次のとおりです（）-

>db.COLLECTION_NAME.dropIndexes()

例

以下に示すように、名前付きのmycolコレクションに2つのインデックスを作成したと仮定します-

> db.mycol.createIndex({"title":1,"description":-1})

次の例では、上記で作成したmycolのインデックスを削除します-

>db.mycol.dropIndexes({"title":1,"description":-1})
{ "nIndexesWas" : 2, "ok" : 1 }
>

getIndexes（）メソッド

このメソッドは、コレクション内のすべてのインデックスの説明を返します。

構文

以下は、getIndexes（）メソッドの基本的な構文です-

db.COLLECTION_NAME.getIndexes()

例

以下に示すように、名前付きのmycolコレクションに2つのインデックスを作成したと仮定します-

> db.mycol.createIndex({"title":1,"description":-1})

次の例は、コレクションmycolのすべてのインデックスを取得します-

> db.mycol.getIndexes()
[
    {
        "v" : 2,
        "key" : {
            "_id" : 1
        },
        "name" : "_id_",
        "ns" : "test.mycol"
    },
    {
        "v" : 2,
        "key" : {
            "title" : 1,
            "description" : -1
        },
        "name" : "title_1_description_-1",
        "ns" : "test.mycol"
    }
]
>

MongoDB-集約

集計操作はデータレコードを処理し、計算結果を返します。集約操作は、複数のドキュメントの値をグループ化し、グループ化されたデータに対してさまざまな操作を実行して、単一の結果を返すことができます。 SQLではcount（*）とgroup byはMongoDB集計と同等です。

aggregate（）メソッド

MongoDBでの集計には、* aggregate（）*メソッドを使用する必要があります。

構文

aggregate（）*メソッドの基本的な構文は次のとおりです-

>db.COLLECTION_NAME.aggregate(AGGREGATE_OPERATION)

例

コレクションには、次のデータがあります-

{
   _id: ObjectId(7df78ad8902c)
   title: 'MongoDB Overview',
   description: 'MongoDB is no sql database',
   by_user: 'tutorials point',
   url: 'http://www.finddevguides.com',
   tags: ['mongodb', 'database', 'NoSQL'],
   likes: 100
},
{
   _id: ObjectId(7df78ad8902d)
   title: 'NoSQL Overview',
   description: 'No sql database is very fast',
   by_user: 'tutorials point',
   url: 'http://www.finddevguides.com',
   tags: ['mongodb', 'database', 'NoSQL'],
   likes: 10
},
{
   _id: ObjectId(7df78ad8902e)
   title: 'Neo4j Overview',
   description: 'Neo4j is no sql database',
   by_user: 'Neo4j',
   url: 'http://www.neo4j.com',
   tags: ['neo4j', 'database', 'NoSQL'],
   likes: 750
},

今、上記のコレクションから、各ユーザーが作成したチュートリアルの数を示すリストを表示する場合は、次の* aggregate（）*メソッドを使用します-

> db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", num_tutorial : {$sum : 1}}}])
{ "_id" : "tutorials point", "num_tutorial" : 2 }
{ "_id" : "Neo4j", "num_tutorial" : 1 }
>

上記のユースケースのSQL同等のクエリは、by_user のmycol groupから select by_user、count（*）になります。

上記の例では、 by_user フィールドごとにドキュメントをグループ化し、ユーザーごとに発生するたびに、以前の値sumがインクリメントされます。以下は利用可能な集約式のリストです。

Expression	Description	Example
$sum	Sums up the defined value from all documents in the collection.	db.mycol.aggregate([\{$group : \{_id : "$by_user", num_tutorial : \{$sum : "$likes"}}}])
$avg	Calculates the average of all given values from all documents in the collection.	db.mycol.aggregate([\{$group : \{_id : "$by_user", num_tutorial : \{$avg : "$likes"}}}])
$min	Gets the minimum of the corresponding values from all documents in the collection.	db.mycol.aggregate([\{$group : \{_id : "$by_user", num_tutorial : \{$min : "$likes"}}}])
$max	Gets the maximum of the corresponding values from all documents in the collection.	db.mycol.aggregate([\{$group : \{_id : "$by_user", num_tutorial : \{$max : "$likes"}}}])
$push	Inserts the value to an array in the resulting document.	db.mycol.aggregate([\{$group : \{_id : "$by_user", url : \{$push: "$url"}}}])
$addToSet	Inserts the value to an array in the resulting document but does not create duplicates.	db.mycol.aggregate([\{$group : \{_id : "$by_user", url : \{$addToSet : "$url"}}}])
$first	Gets the first document from the source documents according to the grouping. Typically this makes only sense together with some previously applied “$sort”-stage.	db.mycol.aggregate([\{$group : \{_id : "$by_user", first_url : \{$first : "$url"}}}])
$last	Gets the last document from the source documents according to the grouping. Typically this makes only sense together with some previously applied “$sort”-stage.	db.mycol.aggregate([\{$group : \{_id : "$by_user", last_url : \{$last : "$url"}}}])

パイプラインのコンセプト

UNIXコマンドでは、シェルパイプラインとは、ある入力で操作を実行し、その出力を次のコマンドの入力などとして使用する可能性を意味します。 MongoDBは、集計フレームワークでも同じ概念をサポートしています。可能なステージのセットがあり、それらの各ステージは入力としてドキュメントのセットとして取得され、ドキュメントの結果セット（またはパイプラインの最後に最終的な結果のJSONドキュメント）を生成します。これは、次のステージなどに順番に使用できます。

集約フレームワークで可能な段階は次のとおりです-

$ project -コレクションから特定のフィールドを選択するために使用されます。
$ match -これはフィルタリング操作であるため、次の段階への入力として与えられるドキュメントの量を減らすことができます。
$ group -これは上記のように実際の集約を行います。
$ sort -ドキュメントをソートします。
$ skip -これにより、一定量のドキュメントのドキュメントのリストを前方にスキップすることができます。
$ limit -これは、現在の位置から始まる指定された数で、見るドキュメントの量を制限します。
$ unwind -これは配列を使用しているドキュメントを巻き戻すために使用されます。配列を使用する場合、データは一種の事前結合されており、この操作は元に戻され、個々のドキュメントが再び取得されます。したがって、この段階では、次の段階のドキュメントの量を増やします。

MongoDB-レプリケーション

レプリケーションは、複数のサーバー間でデータを同期するプロセスです。レプリケーションは冗長性を提供し、異なるデータベースサーバー上のデータの複数のコピーによりデータの可用性を高めます。レプリケーションは、単一サーバーの損失からデータベースを保護します。レプリケーションを使用すると、ハードウェア障害やサービスの中断から回復することもできます。データの追加コピーを使用して、災害復旧、レポート、またはバックアップ専用にすることができます。

複製する理由

データを安全に保つために データの高可用性（24 7）
災害からの回復
メンテナンスのためのダウンタイムなし（バックアップ、インデックスの再構築、圧縮など）
読み取りスケーリング（読み取り元の追加コピー）
レプリカセットはアプリケーションに対して透過的です

MongoDBでのレプリケーションの仕組み

MongoDBは、レプリカセットを使用してレプリケーションを実現します。レプリカセットは、同じデータセットをホストする mongod インスタンスのグループです。レプリカでは、1つのノードがすべての書き込み操作を受け取るプライマリノードです。セカンダリなどの他のすべてのインスタンスは、プライマリからの操作を適用して、同じデータセットを持つようにします。レプリカセットには、プライマリノードを1つだけ含めることができます。

レプリカセットは、2つ以上のノードのグループです（通常、最低3つのノードが必要です）。
レプリカセットでは、1つのノードがプライマリノードで、残りのノードがセカンダリノードです。
すべてのデータは、プライマリノードからセカンダリノードに複製されます。
自動フェールオーバーまたはメンテナンス時に、プライマリの選択が確立され、新しいプライマリノードが選択されます。
障害が発生したノードの回復後、レプリカセットに再び参加し、セカンダリノードとして機能します。

クライアントアプリケーションが常にプライマリノードと対話し、プライマリノードがデータをセカンダリノードに複製するMongoDBレプリケーションの典型的な図を示します。

MongoDBレプリケーション

レプリカセットの機能

N個のノードのクラスター
任意の1つのノードをプライマリにすることができます
すべての書き込み操作はプライマリに移動します
自動フェイルオーバー
自動回復
プライマリーのコンセンサス選挙

レプリカセットをセットアップする

このチュートリアルでは、スタンドアロンMongoDBインスタンスをレプリカセットに変換します。レプリカセットに変換するには、次の手順があります-

MongoDBサーバーを実行中のシャットダウン。
{ブランク}
-replSetオプションを指定して、MongoDBサーバーを起動します。以下は、--replSetの基本的な構文です-

mongod --port "PORT" --dbpath "YOUR_DB_DATA_PATH" --replSet "REPLICA_SET_INSTANCE_NAME"

例

mongod --port 27017 --dbpath "D:\set up\mongodb\data" --replSet rs0

ポート27017で、rs0という名前のmongodインスタンスを開始します。
コマンドプロンプトを起動して、このmongodインスタンスに接続します。
Mongoクライアントで、コマンド* rs.initiate（）*を発行して、新しいレプリカセットを開始します。
レプリカセットの構成を確認するには、* rs.conf（）コマンドを発行します。レプリカセットのステータスを確認するには、コマンド rs.status（）*を発行します。

メンバーをレプリカセットに追加する

メンバーをレプリカセットに追加するには、複数のマシンでmongodインスタンスを起動します。次に、mongoクライアントを起動し、コマンド* rs.add（）*を発行します。

構文

rs.add（）*コマンドの基本的な構文は次のとおりです-

>rs.add(HOST_NAME:PORT)

例

mongodインスタンス名が mongod1.net で、ポート 27017 で実行されているとします。このインスタンスをレプリカセットに追加するには、Mongoクライアントでコマンド* rs.add（）*を発行します。

>rs.add("mongod1.net:27017")
>

プライマリノードに接続している場合にのみ、レプリカセットにmongodインスタンスを追加できます。プライマリに接続しているかどうかを確認するには、mongoクライアントでコマンド* db.isMaster（）*を発行します。

MongoDB-シャーディング

シャーディングは、複数のマシンにデータレコードを保存するプロセスであり、データ増加の要求を満たすためのMongoDBのアプローチです。データのサイズが大きくなると、1台のマシンではデータを保存したり、読み取りおよび書き込みのスループットを許容したりするのに十分ではなくなる場合があります。シャーディングは、水平スケーリングで問題を解決します。シャーディングでは、データの増加と読み取りおよび書き込み操作の要求をサポートするマシンを追加します。

なぜシャーディングなのか？

レプリケーションでは、すべての書き込みはマスターノードに送信されます
遅延に敏感なクエリはまだマスターになります
単一のレプリカセットには12ノードの制限があります
アクティブなデータセットが大きい場合、メモリを十分に大きくすることはできません
ローカルディスクが十分に大きくありません
垂直スケーリングは高すぎる

MongoDBのシャーディング

次の図は、分割クラスターを使用したMongoDBの分割を示しています。

MongoDBシャーディング

次の図では、3つの主要なコンポーネントがあります-

シャード-シャードはデータの保存に使用されます。高可用性とデータの一貫性を提供します。実稼働環境では、各シャードは個別のレプリカセットです。
構成サーバー-構成サーバーはクラスターのメタデータを保存します。このデータには、クラスターのデータセットとシャードのマッピングが含まれています。クエリルーターは、このメタデータを使用して、操作のターゲットを特定のシャードにします。実稼働環境では、シャードクラスターには正確に3つの構成サーバーがあります。
クエリルーター-クエリルーターは、基本的にmongoインスタンスであり、クライアントアプリケーションとのインターフェイスであり、適切なシャードへの直接操作です。クエリルーターは、操作を処理してシャードを対象とし、結果をクライアントに返します。シャードクラスターには、クライアント要求の負荷を分割するために複数のクエリルーターを含めることができます。クライアントは、1つのクエリルーターに要求を送信します。一般に、シャードクラスターには多くのクエリルーターがあります。

MongoDB-バックアップの作成

この章では、MongoDBでバックアップを作成する方法を説明します。

MongoDBデータをダンプする

MongoDBでデータベースのバックアップを作成するには、 mongodump コマンドを使用する必要があります。このコマンドは、サーバーのデータ全体をダンプディレクトリにダンプします。データの量を制限したり、リモートサーバーのバックアップを作成したりできる多くのオプションがあります。

構文

*mongodump* コマンドの基本的な構文は次のとおりです-

>mongodump

例

mongodサーバーを起動します。 mongodサーバーがlocalhostおよびポート27017で実行されていると仮定して、コマンドプロンプトを開き、mongodbインスタンスのbinディレクトリに移動して、コマンド mongodump を入力します。

mycolコレクションには次のデータがあると考えてください。

>mongodump

このコマンドは、 127.0.0.1 およびポート 27017 で実行されているサーバーに接続し、サーバーのすべてのデータをディレクトリ /bin/dump/ に戻します。以下は、コマンドの出力です-

DB Stats

以下は、 mongodump コマンドで使用できる利用可能なオプションのリストです。

Syntax	Description	Example
mongodump --host HOST_NAME --port PORT_NUMBER	This commmand will backup all databases of specified mongod instance.	mongodump --host finddevguides.com --port 27017
mongodump --dbpath DB_PATH --out BACKUP_DIRECTORY	This command will backup only specified database at specified path.	mongodump --dbpath/data/db/--out/data/backup/
mongodump --collection COLLECTION --db DB_NAME	This command will backup only specified collection of specified database.	mongodump --collection mycol --db test

データを復元する

バックアップデータを復元するには、MongoDBの mongorestore コマンドを使用します。このコマンドは、バックアップディレクトリからすべてのデータを復元します。

構文

*mongorestore* コマンドの基本的な構文は次のとおりです-

>mongorestore

以下は、コマンドの出力です-

DB統計

MongoDB-デプロイメント

MongoDBデプロイメントを準備するときは、アプリケーションが本番環境でどのように保持されるかを理解する必要があります。展開環境を管理するための一貫した反復可能なアプローチを開発して、本番環境での驚きを最小限に抑えることをお勧めします。

最適なアプローチには、セットアップのプロトタイピング、負荷テストの実施、主要なメトリックの監視、およびその情報を使用したセットアップのスケーリングが組み込まれています。アプローチの重要な部分は、システム全体を積極的に監視することです。これにより、運用システムが展開前にどのように維持されるかを理解し、容量を追加する必要がある場所を判断できます。たとえば、メモリ使用量のスパイクの可能性について洞察を得ると、開始前に書き込みロックが発生する可能性があります。

展開を監視するために、MongoDBは次のコマンドのいくつかを提供します-

モンゴスタット

このコマンドは、実行中のすべてのmongodインスタンスのステータスをチェックし、データベース操作のカウンターを返します。これらのカウンタには、挿入、クエリ、更新、削除、およびカーソルが含まれます。また、コマンドは、ページフォールトが発生したときに表示され、ロックの割合を示します。これは、メモリが不足していて、書き込み容量に達しているか、パフォーマンスの問題があることを意味します。

コマンドを実行するには、mongodインスタンスを起動します。別のコマンドプロンプトで、mongodbインストールの bin ディレクトリに移動し、 mongostat と入力します。

D:\set up\mongodb\bin>mongostat

以下は、コマンドの出力です-

画像：/mongodb/images/mongostat.png [mongostat]画像：/mongodb/images/mongostat2.jpg [mongostat2]

モンゴトップ

このコマンドは、MongoDBインスタンスの読み取りおよび書き込みアクティビティをコレクションごとに追跡および報告します。デフォルトでは、 mongotop は1秒ごとに情報を返しますが、それに応じて情報を変更できます。この読み取りおよび書き込みアクティビティがアプリケーションの意図と一致することを確認する必要があります。また、一度にデータベースへの書き込みが多すぎたり、ディスクからの読み取りが多すぎたり、ワーキングセットのサイズを超えていないことを確認してください。

コマンドを実行するには、mongodインスタンスを起動します。別のコマンドプロンプトで、mongodbインストールの bin ディレクトリに移動し、 mongotop と入力します。

D:\set up\mongodb\bin>mongotop

以下は、コマンドの出力です-

画像：/mongodb/images/mongotop.png [mongotop]画像：/mongodb/images/mongotop2.jpg [mongotop2]

*mongotop* コマンドを変更して情報を返す頻度を減らすには、mongotopコマンドの後に特定の番号を指定します。

D:\set up\mongodb\bin>mongotop 30

上記の例は、30秒ごとに値を返します。

MongoDBツールとは別に、10genはダッシュボードを提供し、クラスター全体のメトリックのビューを提供する、無料のホスト型監視サービスであるMongoDB Management Service（MMS）を提供します。

MongoDB-Java

この章では、MongoDB JDBCドライバーをセットアップする方法を学びます。

インストール

JavaプログラムでMongoDBの使用を開始する前に、MongoDB JDBCドライバーとJavaがマシンにセットアップされていることを確認する必要があります。マシンにJavaをインストールするためのJavaチュートリアルを確認できます。次に、MongoDB JDBCドライバーのセットアップ方法を確認しましょう。

 *jar* mongodb-driver-3.11.2.jarとその依存関係mongodb-driver-core-3.11.2.jar。*をダウンロードする必要があります。 これらのjarファイルの最新リリースをダウンロードしてください。
* ダウンロードしたjarファイルをクラスパスに含める必要があります。

データベースに接続する

データベースに接続するには、データベース名を指定する必要があります。データベースが存在しない場合は、MongoDBが自動的に作成します。

以下は、データベースに接続するためのコードスニペットです-

import com.mongodb.client.MongoDatabase;
import com.mongodb.MongoClient;
import com.mongodb.MongoCredential;
public class ConnectToDB {

   public static void main( String args[] ) {

     //Creating a Mongo client
      MongoClient mongo = new MongoClient( "localhost" , 27017 );

     //Creating Credentials
      MongoCredential credential;
      credential = MongoCredential.createCredential("sampleUser", "myDb",
         "password".toCharArray());
      System.out.println("Connected to the database successfully");

     //Accessing the database
      MongoDatabase database = mongo.getDatabase("myDb");
      System.out.println("Credentials ::"+ credential);
   }
}

次に、上記のプログラムをコンパイルして実行し、以下に示すようにデータベースmyDbを作成します。

$javac ConnectToDB.java
$java ConnectToDB

実行すると、上記のプログラムは次の出力を提供します。

Connected to the database successfully
Credentials ::MongoCredential{
   mechanism = null,
   userName = 'sampleUser',
   source = 'myDb',
   password = <hidden>,
   mechanismProperties = {}
}