MongoDBの集約パイプライン（Aggregation Pipeline）を使ってレコードを取得する方法

集約パイプラインとは

MongoDBの集約パイプライン（Aggregation Pipeline）は、複数の「ステージ」で構成されるデータ処理の仕組みです。ドキュメントはパイプラインを通過する際に、各ステージで順番に変換されていきます。代表的なステージには、配列を展開する $unwind、条件に合うドキュメントを絞り込む $match、グループ化を行う $group などがあります。

この記事では、集約パイプラインを使用してMongoDBから特定の条件に合致するレコードを取得する手順を、実際のコード例とともに解説します。

サンプルコレクションの作成

まず、ドキュメントを含むコレクションを作成します。以下の例では、学生の名前・学部・点数の配列を持つドキュメントを insertOne() メソッドで挿入しています。

> db.demo218.insertOne({"Name":"Chris","Branch":"CS",Marks:[65,78,36,90]});
{
   "acknowledged" : true,
   "insertedId" : ObjectId("5e3e5f4903d395bdc2134712")
}
> db.demo218.insertOne({"Name":"David","Branch":"ME",Marks:[56,45,42,51]});
{
   "acknowledged" : true,
   "insertedId" : ObjectId("5e3e5f6203d395bdc2134713")
}
> db.demo218.insertOne({"Name":"Chris","Branch":"CS",Marks:[78,65,89]});
{
   "acknowledged" : true,
   "insertedId" : ObjectId("5e3e5f6c03d395bdc2134714")
}

登録したドキュメントの確認

find() メソッドを使うと、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.demo218.find();

上記のクエリを実行すると、次のような出力が得られます。

{ "_id" : ObjectId("5e3e5f4903d395bdc2134712"), "Name" : "Chris", "Branch" : "CS", "Marks" : [ 65, 78, 36, 90 ] }
{ "_id" : ObjectId("5e3e5f6203d395bdc2134713"), "Name" : "David", "Branch" : "ME", "Marks" : [ 56, 45, 42, 51 ] }
{ "_id" : ObjectId("5e3e5f6c03d395bdc2134714"), "Name" : "Chris", "Branch" : "CS", "Marks" : [ 78, 65, 89 ] }

集約パイプラインによるレコードの取得

ここからが本題です。以下のクエリでは、aggregate() メソッドに3つのステージを渡して集約処理を行っています。

> db.demo218.aggregate([
...   { "$unwind": "$Marks" },
...   { "$match":
...      {
...        "Branch": "CS",
...        "Marks": { "$gt": 88 }
...      }
...   },
...   { "$group":
...      {
...        "_id": "$_id",
...        "Branch": { "$first": "$Branch" },
...        "Marks": { "$first": "$Marks" }
...      }
...   }
...])

各ステージの処理内容

• $unwind：配列フィールド Marks を展開し、要素ごとに個別のドキュメントを作成します。
• $match：Branch が「CS」であり、かつ Marks が88より大きいドキュメントのみを抽出します。
• $group：_id ごとにグループ化し、$first 演算子を使って各グループの最初の値を取得します。

実行結果

このクエリを実行すると、次の出力が得られます。

{ "_id" : ObjectId("5e3e5f6c03d395bdc2134714"), "Branch" : "CS", "Marks" : 89 }
{ "_id" : ObjectId("5e3e5f4903d395bdc2134712"), "Branch" : "CS", "Marks" : 90 }

まとめ

このように、集約パイプラインでは $unwind → $match → $group といったステージを組み合わせることで、「CS学部の学生の中から88点を超える点数を持つレコード」を柔軟に抽出できます。配列フィールドを扱う際は $unwind で展開してから条件絞込みを行うのがポイントです。