MongoDBでSQLのLIKE句に相当する検索を行う方法｜$regex演算子の使い方を解説

SQLのLIKE句のような部分一致検索をMongoDBで実現するには、「$regex」演算子を使用します。$regexは正規表現によるパターンマッチングを可能にする演算子で、SQLのあいまい検索と同等の処理を柔軟に行えます。

この記事では、実際にコレクションを作成しながら、$regex演算子の基本的な使い方をわかりやすく解説します。

1. テスト用コレクションの作成

まずは動作確認のためのコレクションを作成し、サンプルドキュメントを挿入します。insertOne()メソッドを使って、以下のようにデータを登録していきましょう。

> db.sqlLikeDemo.insertOne({"UserName":"John Smith","UserAge":24});
{
   "acknowledged" : true,
   "insertedId" : ObjectId("5c912e124afe5c1d2279d6a5")
}
> db.sqlLikeDemo.insertOne({"UserName":"John Doe","UserAge":21});
{
   "acknowledged" : true,
   "insertedId" : ObjectId("5c912e264afe5c1d2279d6a6")
}
> db.sqlLikeDemo.insertOne({"UserName":"Chris Williams","UserAge":22});
{
   "acknowledged" : true,
   "insertedId" : ObjectId("5c912e404afe5c1d2279d6a7")
}
> db.sqlLikeDemo.insertOne({"UserName":"Robert Taylor","UserAge":26});
{
   "acknowledged" : true,
   "insertedId" : ObjectId("5c912e4d4afe5c1d2279d6a8")
}
> db.sqlLikeDemo.insertOne({"UserName":"John Brown","UserAge":27});
{
   "acknowledged" : true,
   "insertedId" : ObjectId("5c912e6c4afe5c1d2279d6a9")
}
> db.sqlLikeDemo.insertOne({"UserName":"Mike Brown","UserAge":23});
{
   "acknowledged" : true,
   "insertedId" : ObjectId("5c912e794afe5c1d2279d6aa")
}
> db.sqlLikeDemo.insertOne({"UserName":"Larry Smith","UserAge":24});
{
   "acknowledged" : true,
   "insertedId" : ObjectId("5c912e8c4afe5c1d2279d6ab")
}

2. 登録済みドキュメントの確認

find()メソッドを使用すると、コレクション内のすべてのドキュメントを表示できます。

> db.sqlLikeDemo.find().pretty();

実行結果は以下の通りです。

{
   "_id" : ObjectId("5c912e124afe5c1d2279d6a5"),
   "UserName" : "John Smith",
   "UserAge" : 24
}
{
   "_id" : ObjectId("5c912e264afe5c1d2279d6a6"),
   "UserName" : "John Doe",
   "UserAge" : 21
}
{
   "_id" : ObjectId("5c912e404afe5c1d2279d6a7"),
   "UserName" : "Chris Williams",
   "UserAge" : 22
}
{
   "_id" : ObjectId("5c912e4d4afe5c1d2279d6a8"),
   "UserName" : "Robert Taylor",
   "UserAge" : 26
}
{
   "_id" : ObjectId("5c912e6c4afe5c1d2279d6a9"),
   "UserName" : "John Brown",
   "UserAge" : 27
}
{
   "_id" : ObjectId("5c912e794afe5c1d2279d6aa"),
   "UserName" : "Mike Brown",
   "UserAge" : 23
}
{
   "_id" : ObjectId("5c912e8c4afe5c1d2279d6ab"),
   "UserName" : "Larry Smith",
   "UserAge" : 24
}

3. $regex演算子でSQLのLIKE相当の検索を実行

それでは本題です。「UserName」フィールドに「John」という文字列を含むレコードを検索するクエリを見てみましょう。これはSQLでいうところのLIKE '%John%'に相当します。

> db.sqlLikeDemo.find({"UserName":{"$regex": "John"}}).pretty();

実行結果は以下の通りです。

{
   "_id" : ObjectId("5c912e124afe5c1d2279d6a5"),
   "UserName" : "John Smith",
   "UserAge" : 24
}
{
   "_id" : ObjectId("5c912e264afe5c1d2279d6a6"),
   "UserName" : "John Doe",
   "UserAge" : 21
}
{
   "_id" : ObjectId("5c912e6c4afe5c1d2279d6a9"),
   "UserName" : "John Brown",
   "UserAge" : 27
}

「John」を含む3件のドキュメントだけが抽出されました。このように、$regex演算子を使えばSQLのLIKE句と同じ感覚で部分一致検索が行えます。

4. 応用：正規表現パターンで検索条件を細かく制御する

$regexは正規表現をそのまま使えるため、SQLのLIKEよりもさらに柔軟な検索が可能です。

• 前方一致（SQLのLIKE 'John%'相当）：{"UserName": {"$regex": "^John"}}
• 後方一致（SQLのLIKE '%Smith'相当）：{"UserName": {"$regex": "Smith$"}}
• 大文字・小文字を区別しない検索：{"UserName": {"$regex": "/john/i"}}

たとえば^Johnと指定すれば「John Smith」「John Doe」「John Brown」はヒットしますが、名前の途中に「John」が含まれる別のパターンは除外されます。

まとめ

MongoDBでSQLのLIKE句に相当する検索を行いたい場合は、$regex演算子を使用します。単純な部分一致から、正規表現による高度なパターンマッチングまで対応できるため、RDBMSからの移行時やあいまい検索の実装時に非常に便利です。ただし、先頭がワイルドカードになるような検索（%xxx）はインデックスを利用できずパフォーマンスに影響する場合があるため、大規模データを扱う際は注意が必要です。