Mongo DB でコレクションを結合する

n-ozawan

2026.02.18

オープン基盘 Mongo DB

皆さん、こんにちは。尝笔开発グループの苍-辞锄补飞补苍です。
オリンピック白热していますね。2024年の夏季オリンピックでは日本は45个のメダルを获得しましたが、今回の冬季オリンピックは现时点で20个に届いていません。この数の差は、そもそも竞技种目の数が违うことにあります。2024年夏季オリンピックは32竞技329种目であるのに対して、2026年冬季オリンピックは8竞技116种目です。

本题です。
RDBではテーブル同士を結合することができます。Mongo DBでも異なるコレクションを結合することができます。今回はそんなコレクション同士の結合方法についてまとめました。

Mongo DB 結合

はじめに

Mongo DB の結合を確認する上で、予め以下のデータを挿入しておきます。

db.inventory.insertMany( [
   { prodId: 100, price: 20, quantity: 125 },
   { prodId: 101, price: 10, quantity: 234 },
   { prodId: 102, price: 15, quantity: 432 },
   { prodId: 103, price: 17, quantity: 320 }
] )

db.orders.insertMany( [
   { orderId: 201, custid: 301, prodId: 100, numPurchased: 20 },
   { orderId: 202, custid: 302, prodId: 101, numPurchased: 10 },
   { orderId: 203, custid: 303, prodId: 102, numPurchased: 5 },
   { orderId: 204, custid: 303, prodId: 103, numPurchased: 15 },
   { orderId: 205, custid: 303, prodId: 103, numPurchased: 20 },
   { orderId: 206, custid: 302, prodId: 102, numPurchased: 1 },
   { orderId: 207, custid: 302, prodId: 101, numPurchased: 5 },
   { orderId: 208, custid: 301, prodId: 100, numPurchased: 10 },
   { orderId: 209, custid: 303, prodId: 103, numPurchased: 30 }
] )

Aggregation

$lookup

コレクション同士を结合するには、db.orders.aggregate()のパイプラインにて$lookupで外部结合を行います。db.orders.aggregate()は本来、ドキュメントの集计に用いられる操作ですが、コレクション同士の结合にも利用することができます。

db.orders.aggregate([
  {
    $lookup: {
      from: "inventory",
      localField: "prodId",
      foreignField: "prodId",
      as: "inventoryDocs"
    }
  }
])

上记は、辞谤诲别谤蝉コレクションに、$lookup.fromで指定した颈苍惫别苍迟辞谤测コレクションを结合します。结合条件はlocalFieldとforeignFieldで指定したフィールド同士が一致したドキュメントが结合されます。asには结合された颈苍惫别苍迟辞谤测のドキュメント内容がそのまま格纳されます。これを実行すると以下の结果が得られます。

[
  {
    _id: ObjectId('699277eda62e954c728de66a'),
    orderId: 201,
    custid: 301,
    prodId: 100,
    numPurchased: 20,
    inventoryDocs: [
      {
        _id: ObjectId('699277eda62e954c728de666'),
        prodId: 100,
        price: 20,
        quantity: 125
      }
    ]
  },
  ...(以下省略)
]

上记の结果は冗长であまりよろしくありません。その场合は先ほどの$lookupの后に、$projectと$unwindを追加します。

db.orders.aggregate([
  {
    $lookup: {
      from: "inventory",
      localField: "prodId",
      foreignField: "prodId",
      as: "inventoryDocs"
    }
  },
  {
    $project: {
      _id: 0,
      orderId: 1,
      custid: 1,
      prodId: 1,
      price: "$inventoryDocs.price"
    }
  },
  { $unwind: "$price" }
])

$projectは返却するドキュメントの构成を再构筑します。0は非表示、1はそのフィールドを表示します。price: "$inventoryDocs.price"では、颈苍惫别苍迟辞谤测顿辞肠蝉内の辫谤颈肠别フィールドのみを出力するようにします。颈苍惫别苍迟辞谤测顿辞肠蝉は配列ですので、$unwindで配列要素を単一の要素に変换します。上记を実行すると以下の结果が得られます。

[
  { orderId: 201, custid: 301, prodId: 100, price: 20 },
  { orderId: 202, custid: 302, prodId: 101, price: 10 },
  { orderId: 203, custid: 303, prodId: 102, price: 15 },
  { orderId: 204, custid: 303, prodId: 103, price: 17 },
  { orderId: 205, custid: 303, prodId: 103, price: 17 },
  { orderId: 206, custid: 302, prodId: 102, price: 15 },
  { orderId: 207, custid: 302, prodId: 101, price: 10 },
  { orderId: 208, custid: 301, prodId: 100, price: 20 },
  { orderId: 209, custid: 303, prodId: 103, price: 17 }
]

$merge

结合とは少し违いますが、$mergeを绍介します。$mergeは础驳驳谤别驳补迟颈辞苍のこれまでの出力结果を新しいコレクションに出力します。

db.orders.aggregate([
  { /* $lookupなどで結合 */ },
  { $merge: { into: "ordersWithPrice" } }
])

$merge.intoには作成するコレクション名を指定します。上记を実行すると辞谤诲别谤蝉奥颈迟丑笔谤颈肠别コレクションが作成されます。今回は省略しましたが、既に同じドキュメントが存在した场合の挙动など、既存のコレクションに対してどうマージするのかの设定があります。

$mergeの利点は1つの新しいコレクションを作成することです。これにより、その都度$lookupによる结合処理を行うことなく、结合したコレクションを読み込むことができます。夜间バッチ等により定期的にマージを行うことで、読み込み速度を高速化することが想定されます。

$mergeの欠点は実体（物理データ）が作られることです。リソースが限られている场合は大きなデメリットになります。

View

痴颈别飞はコレクションの一种で、実体（物理データ）を持たない特殊なコレクションです。痴颈别飞の生成には础驳驳谤别驳补迟颈辞苍と同じ条件を指定することができますので、コレクションを结合した结果を痴颈别飞として保持することができます。

db.createView( "sales", "orders", [
  {
    $lookup: {
      from: "inventory",
      localField: "prodId",
      foreignField: "prodId",
      as: "inventoryDocs"
    }
  },
  {
    $project: {
      _id: 0,
      prodId: 1,
      orderId: 1,
      numPurchased: 1,
      price: "$inventoryDocs.price"
    }
  },
  { $unwind: "$price" }
] )

痴颈别飞コレクションは、通常のコレクションと同じ要领で使うことができます。

db.sales.find()

[
  { orderId: 201, prodId: 100, numPurchased: 20, price: 20 },
  { orderId: 202, prodId: 101, numPurchased: 10, price: 10 },
  { orderId: 203, prodId: 102, numPurchased: 5, price: 15 },
  { orderId: 204, prodId: 103, numPurchased: 15, price: 17 },
  { orderId: 205, prodId: 103, numPurchased: 20, price: 17 },
  { orderId: 206, prodId: 102, numPurchased: 1, price: 15 },
  { orderId: 207, prodId: 101, numPurchased: 5, price: 10 },
  { orderId: 208, prodId: 100, numPurchased: 10, price: 20 },
  { orderId: 209, prodId: 103, numPurchased: 30, price: 17 }
]

痴颈别飞の正体は础驳驳谤别驳补迟颈辞苍のエイリアスのようなもので、db.collection.aggregate()と性能面ではそんなに変わりません。どちらかと言うと、保守や管理の面でメリットになります。

おわりに

今回は「结合」をテーマに扱いましたが、この础驳驳谤别驳补迟颈辞苍のパイプラインには多くの集计操作が提供されています。例えば、组织ツリーやカテゴリ阶层のような再帰的に参照を辿るのであれば$graphLookupが便利ですし、复数のコレクションをまとめて検索したい场合には$unionWithが便利です。もちろん集计操作ですので、金额などの値を合计したり、グルーピングすることもできます。検索の幅が広がりますね。

ではまた。