MongoDBで結合クエリを高速化：Aggregation FrameworkとLookup演算子の活用術
MongoDBにおける正規化、外部キー、結合の解説
MongoDBは、NoSQLデータベースとして広く利用されています。リレーショナルデータベース(RDB)と異なり、スキーマレスな設計と柔軟性の高いデータ構造が特徴です。しかし、その一方で、RDBにおける正規化や外部キーといった概念が適用されないため、データの整合性やパフォーマンスの課題が生じる場合があります。
本記事では、MongoDBにおける正規化、外部キー、結合について、プログラミングの観点から分かりやすく解説します。
正規化
正規化とは、データの冗長性を排除することで、データの整合性と更新性を向上させる手法です。RDBでは、正規化の度合いを第三正規形まで定義しています。
一方、MongoDBはスキーマレスな設計のため、正規化の概念を厳密に適用することはできません。しかし、データ構造を適切に設計することで、正規化の原則をある程度遵守することは可能です。
MongoDBにおける正規化の原則
- 埋め込み: 複数のデータを1つのドキュメントに格納する
- 参照: ドキュメント間の関連性をObjectIDを使って表現する
- 配列: 1つの属性に複数の値を格納する
外部キー
外部キーは、RDBにおいて、あるテーブルのレコードが別のテーブルのレコードを参照する際に使用する制約です。データの整合性を保ち、参照先のレコードを容易に特定するために利用されます。
MongoDBは外部キーをネイティブにはサポートしていません。しかし、参照関係を表現するために、ObjectIDを使用することができます。
MongoDBにおける外部キーの表現
- 埋め込み: 参照先のドキュメントを埋め込む
- 参照: 参照先のドキュメントのObjectIDを属性として持つ
結合
結合は、複数のデータソースからデータを統合する操作です。RDBでは、JOIN句を使用して結合を行います。
MongoDBでは、ネイティブな結合機能は提供されていません。しかし、Aggregation FrameworkやLookup演算子などを利用することで、結合操作を疑似的に実現することができます。
- Aggregation Framework: $lookupステージを使用して、複数のコレクションからデータを結合する
- Lookup演算子: $lookup演算子を使用して、別のコレクションからデータを抽出する
// 顧客情報と注文情報を1つのドキュメントに格納
const customer = {
_id: ObjectId("62637b77f364423890a66494"),
name: "山田 太郎",
email: "[email protected]",
orders: [
{
_id: ObjectId("62637b77f364423890a66495"),
productId: "1234567890",
quantity: 2
},
{
_id: ObjectId("62637b77f364423890a66496"),
productId: "ABCDEFGHIJKLM",
quantity: 1
}
]
};
参照:
// 顧客情報と注文情報を別々のドキュメントとして格納
const customer = {
_id: ObjectId("62637b77f364423890a66494"),
name: "山田 太郎",
email: "[email protected]"
};
const order = {
_id: ObjectId("62637b77f364423890a66495"),
customerId: ObjectId("62637b77f364423890a66494"),
productId: "1234567890",
quantity: 2
};
配列:
// 顧客情報に複数の住所を格納
const customer = {
_id: ObjectId("62637b77f364423890a66494"),
name: "山田 太郎",
email: "[email protected]",
addresses: [
{
street: "東京都千代田区千代田1-1-1",
postalCode: "100-0001"
},
{
street: "大阪府大阪市中央区南船場4-1-1",
postalCode: "541-0041"
}
]
};
// 注文情報に顧客情報を埋め込む
const order = {
_id: ObjectId("62637b77f364423890a66495"),
customer: {
_id: ObjectId("62637b77f364423890a66494"),
name: "山田 太郎",
email: "[email protected]"
},
productId: "1234567890",
quantity: 2
};
// 注文情報に顧客IDを参照
const order = {
_id: ObjectId("62637b77f364423890a66495"),
customerId: ObjectId("62637b77f364423890a66494"),
productId: "1234567890",
quantity: 2
};
Aggregation Framework:
// Aggregation Frameworkを使用して、顧客情報と注文情報を結合する
db.customers.aggregate([
{
$lookup: {
from: "orders",
localField: "_id",
foreignField: "customerId",
as: "orders"
}
}
]);
Lookup演算子:
// Lookup演算子を使用して、別のコレクションからデータを抽出する
const customer = await db.customers.findOne({ _id: ObjectId("62637b77f364423890a66494") });
const orders = await db.orders.find({ customerId: customer._id });
console.log(customer);
console.log(orders);
注意事項
- 上記のコードはあくまで一例であり、実際の用途
- サブコレクション: 複雑なドキュメントをサブコレクションに分割することで、データ構造を平坦化し、クエリのパフォーマンスを向上させることができます。
- ビュー: 複数のドキュメントからデータを抽出して論理的なビューを作成することで、アプリケーションロジックを簡潔化することができます。
- Mongoose: Mongooseのようなオブジェクトマッピングライブラリを使用すると、外部キー制約を定義し、データ整合性を保証することができます。
- DQL: データクエリ言語(DQL)を使用して、外部キー制約を明示的に定義することができます。
- $graphLookup: Aggregation Frameworkの$graphLookupステージを使用して、複数のドキュメント間の複雑な関係をグラフ構造で表現することができます。
- サードパーティ製ライブラリ: LucidDBやMongoDB Stitchなどのサードパーティ製ライブラリを使用して、より高度な結合機能を利用することができます。
- データアクセスパターン: データアクセスパターンを分析し、適切な正規化レベルと結合方法を選択することが重要です。
- パフォーマンス: 複雑な結合や集約操作はパフォーマンスに影響を与える可能性があるため、適切なインデックスを作成する必要があります。
- データガバナンス: データガバナンスポリシーを定義し、データの整合性とセキュリティを確保する必要があります。
MongoDBは、RDBとは異なるデータモデルを採用しているため、正規化、外部キー、結合の概念もRDBとは異なってきます。
mongodb foreign-keys normalization
