MongoDB

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伝統的なリレーショナルデータベース（RDBMS）とは異なり、固定スキーマのテーブルを使わず、柔軟な構造でデータを保存できます。

🧱 基本構造

MongoDBのデータ構造は以下のような階層になっています：

code:_

Database > Collection > Document

table:_

概念 RDBでの対応 説明

Database データベース 複数のコレクションを含む

Collection テーブル 同種のドキュメントの集合

Document 行（レコード） JSON形式（BSON）で保存されるデータ

例：

code:json

{

"name": "Taro",

"age": 28,

}

⚙️ 特徴

1. スキーマレス

各ドキュメントでフィールド構造が異なっても問題ありません。

→ アプリケーションの進化に合わせて柔軟にフィールドを追加・変更できます。

内部的にはJSONに似た形式（BSON）でデータを保存しており、

型（Date, ObjectId, Binaryなど）を保持したまま高速にアクセス可能です。

3. 強力なクエリ言語

JavaScript風の構文でクエリを記述できます。

code:js

db.users.find({ age: { $gt: 25 } }, { name: 1, _id: 0 });

4. インデックス・集約機能

単一フィールド・複合・テキスト・地理空間インデックスをサポート

code:js

db.orders.aggregate([

{ $group: { _id: "$status", total: { $sum: "$amount" } } }

]);

5. スケーラビリティ

水平スケール（Sharding） に強く、大量データや高負荷に対応

レプリカセットによる 冗長化・自動フェイルオーバー も標準装備

🧩 代表的なユースケース

Webアプリのユーザー情報、設定データ

IoTセンサーの時系列データ

ログ・監査データの蓄積

柔軟なスキーマが求められるプロトタイピングフェーズ

🔍 MongoDB vs RDBの比較

table:_

項目 MongoDB RDB

データ形式 JSON/BSON テーブル（行・列）

スキーマ 柔軟（スキーマレス） 固定（スキーマ定義必須）

トランザクション 複数ドキュメントでも対応可（4.0以降） 標準

スケール 水平スケールが容易 垂直スケールが主

クエリ JavaScriptライク SQL

🧠 開発者目線でのポイント

React/Next.jsやTypeScriptと組み合わせる場合、

Mongoose（Node.js ODM）を使うとスキーマ定義＋型安全に扱える

MongoDB Atlas（マネージドサービス）を使うとAWS/Azure/GCP上で簡単にデプロイ可能

A truly Open Source MongoDB alternative