MongoDB を整える。

db.products.insertMany([
  { _id: 1, name: 'りんご', category: '果物', price: 150 },
  { _id: 2, name: 'みかん', category: '果物', price: 80 },
  { _id: 3, name: '牛乳', category: '飲み物', price: 200 },
  { _id: 4, name: 'お茶', category: '飲み物', price: 120 },
  { _id: 5, name: '食パン', category: 'パン', price: 250 }
])
db.orders.insertMany([
  { _id: 1, product_id: 1, qty: 3, ordered_on: ISODate('2026-10-01') },
  { _id: 2, product_id: 3, qty: 1, ordered_on: ISODate('2026-10-01') },
  { _id: 3, product_id: 2, qty: 5, ordered_on: ISODate('2026-10-02') },
  { _id: 4, product_id: 1, qty: 2, ordered_on: ISODate('2026-10-03') },
  { _id: 5, product_id: 4, qty: 4, ordered_on: ISODate('2026-10-03') }
])
db.products.find()

結果

{
  acknowledged: true,
  insertedIds: { '0': 1, '1': 2, '2': 3, '3': 4, '4': 5 }
}
{
  acknowledged: true,
  insertedIds: { '0': 1, '1': 2, '2': 3, '3': 4, '4': 5 }
}
[
  { _id: 1, name: 'りんご', category: '果物', price: 150 },
  { _id: 2, name: 'みかん', category: '果物', price: 80 },
  { _id: 3, name: '牛乳', category: '飲み物', price: 200 },
  { _id: 4, name: 'お茶', category: '飲み物', price: 120 },
  { _id: 5, name: '食パン', category: 'パン', price: 250 }
]

MongoDB には CREATE TABLE に当たる準備が要らず、コレクション（表に当たるもの）は最初にドキュメントを入れたときに作られます。ドキュメントごとに項目が違っていても入れられます。_id は必ず付く主キーで、書かなければ ObjectId が自動で振られますが、ここでは結果をそろえるため番号を自分で入れています。

同じお題をほかのデータベースで： PostgreSQL・MySQL・DuckDB・Redis

db.products.find(
  { price: { $gte: 100 }, category: { $in: ['果物', '飲み物'] } },
  { _id: 0, name: 1, price: 1 }
).sort({ price: -1 })

結果

[
  { name: '牛乳', price: 200 },
  { name: 'りんご', price: 150 },
  { name: 'お茶', price: 120 }
]

find の1つ目の引数が条件で、$gte（以上）や $in（どれかに一致）のような演算子を使います。複数の条件を並べると「かつ」になります。2つ目の引数は返す項目の指定（射影）で、_id は書かないと必ず付くため、要らないときは _id: 0 と書きます。sort の -1 は大きい順です。

同じお題をほかのデータベースで： PostgreSQL・MySQL・DuckDB・Redis

db.products.aggregate([
  { $group: { _id: '$category', count: { $sum: 1 }, avg_price: { $avg: '$price' } } },
  { $sort: { _id: 1 } }
])

結果

[
  { _id: 'パン', count: 1, avg_price: 250 },
  { _id: '果物', count: 2, avg_price: 115 },
  { _id: '飲み物', count: 2, avg_price: 160 }
]

集計は aggregate に処理の段階（ステージ）を配列で並べて書きます。$group の _id にまとめる基準の項目を "$category" のように $ 付きで書き、$sum: 1 で件数、$avg で平均を出します。$avg の結果は、元が整数でも小数（double）になります。$group の出力の順は決まっていないため、$sort で並べています。

同じお題をほかのデータベースで： PostgreSQL・MySQL・DuckDB・Redis

db.orders.aggregate([
  { $lookup: { from: 'products', localField: 'product_id', foreignField: '_id', as: 'product' } },
  { $unwind: '$product' },
  { $project: { _id: 1, name: '$product.name', qty: '$qty', amount: { $multiply: ['$qty', '$product.price'] } } },
  { $sort: { _id: 1 } }
])

結果

[
  { _id: 1, name: 'りんご', qty: 3, amount: 450 },
  { _id: 2, name: '牛乳', qty: 1, amount: 200 },
  { _id: 3, name: 'みかん', qty: 5, amount: 400 },
  { _id: 4, name: 'りんご', qty: 2, amount: 300 },
  { _id: 5, name: 'お茶', qty: 4, amount: 480 }
]

$lookup は、別のコレクションから項目の値が一致するドキュメントを探し、配列として付け加えます（ここでは product）。一致は1件なので $unwind で配列をほどき、$project で名前・個数・金額（$multiply で掛け算）を作っています。MongoDB では、よく一緒に読むデータは1つのドキュメントに入れ子で持たせる（埋め込む）設計がよく使われ、$lookup は分けて保存したデータを結びつける必要があるときに使います。

同じお題をほかのデータベースで： PostgreSQL・MySQL・DuckDB・Redis

db.products.find({}, { name: 1, price: 1 }).sort({ price: -1 }).skip(2).limit(2)

結果

[
  { _id: 1, name: 'りんご', price: 150 },
  { _id: 4, name: 'お茶', price: 120 }
]

sort で並べ、skip で先頭から飛ばす件数、limit で取る件数を指定します。1ページ2件の2ページ目は skip(2).limit(2) です。書く順にかかわらず、MongoDB は sort、skip、limit の順に適用します。ページが深くなると skip で読み飛ばす量が増えるため、前のページの最後の値より小さいものを条件で探す方法もあります。

同じお題をほかのデータベースで： PostgreSQL・MySQL・DuckDB・Redis

db.products.updateOne({ _id: 2 }, { $set: { price: 90 } }, { upsert: true })
db.products.updateOne(
  { _id: 6 },
  { $set: { name: 'バナナ', category: '果物', price: 100 } },
  { upsert: true }
)
db.products.find({ _id: { $in: [2, 6] } })

結果

{
  acknowledged: true,
  insertedId: null,
  matchedCount: 1,
  modifiedCount: 1,
  upsertedCount: 0
}
{
  acknowledged: true,
  insertedId: 6,
  matchedCount: 0,
  modifiedCount: 0,
  upsertedCount: 1
}
[
  { _id: 2, name: 'みかん', category: '果物', price: 90 },
  { _id: 6, name: 'バナナ', category: '果物', price: 100 }
]

updateOne に { upsert: true } を付けると、条件に合うドキュメントがあれば更新し、無ければ新しく作ります。_id: 2 は既にあるので価格だけが変わり（matchedCount: 1）、_id: 6 は無いので、条件の _id と $set の中身から新しいドキュメントが作られました（upsertedCount: 1）。$set は書いた項目だけを変え、ほかの項目はそのまま残します。

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