はじめに

MongoDB は、MySQL・MariaDB・PostgreSQL などと同じ データベース管理システムの一種だ。しかしその内部構造はリレーショナルデータベース（RDB）とは大きく異なる。最大の違いは、MongoDB はテーブルではなく “ドキュメント（Document）” を使う NoSQL データベースであるという点だ。

この記事では、MongoDB の基本概念・データ構造・コレクション・クエリ方法（NoSQL）を、RDB に慣れた人でも直感的に理解できるように丁寧に整理する。

1. MongoDBはどんなデータベースか？

MongoDB は NoSQL データベースに分類され、「テーブル」「行」「列」といった構造ではなく、JSON のような “ドキュメント” を使ってデータを保存する。

とはいえ、データを保存し、必要な時に取り出せる点は RDB と同じである。
違うのは「保存形式」と「構造の柔軟さ」だ。

2. ドキュメント（Document）とは？

RDB の “1レコード” に相当するものが ドキュメント。

MongoDB ではドキュメントは キーと値の組み合わせ（辞書型 / 連想配列） で表現される。

例：社員情報を保存するドキュメント

{
  "_id" : ObjectId("5f077332de2cdf808d26cd74"),
  "username" : "lphillips",
  "first_name" : "Logan",
  "last_name" : "Phillips",
  "age" : "65",
  "email" : "lphillips@example.com"
}

特徴

_id は自動生成される主キー（ObjectId）
任意のフィールドをいくつでも追加できる
スキーマレス（柔軟）

RDB のように “列を先に定義する必要がない” のが最大の利点だ。

3. コレクション（Collection）とは？

複数のドキュメントは コレクション にまとめられる。

RDB でいう “テーブル” に相当する。

例：HR（人事）アプリの場合

people コレクション
→ 社員情報をまとめて保存する場所

図示すると以下の構造になる：

4. データベース（Database）

複数のコレクションは Database にグループ化される。
これは RDB でも MongoDB でも同じ概念だ。

5. MongoDBのクエリ言語（NoSQL）

MongoDB は SQL を使わず、**独自のクエリ形式（NoSQL）**を採用している。
クエリは「連想配列（辞書）」の形式で書く。

SQL の WHERE 句と同じように条件を指定してデータを絞り込む。

6. データを検索してみる（クエリの基本）

次の3つの社員ドキュメントがあるとする：

例1：last_name が "Sandler" のドキュメントを取得

['last_name' => 'Sandler']

→ サンドラーさんだけが返る。

例2：gender が "male" かつ last_name が "Phillips"

['gender' => 'male', 'last_name' => 'Phillips']

→ 最初のドキュメントのみが条件一致。

例3：age が 50 未満の人を検索

['age' => ['$lt' => '50']]

$lt は “less than（より小さい）”
→ 2つ目と3つ目のドキュメントが返る。

7. MongoDBの演算子

条件式では $演算子 を使う。

演算子	説明
`$gt`	より大きい
`$lt`	より小さい
`$gte`	以上
`$lte`	以下
`$ne`	等しくない
`$in`	配列に含まれる
`$and`	AND 条件
`$or`	OR 条件

公式一覧：https://www.w3schools.com/mongodb/mongodb_query_operators.php

MongoDB のクエリは
「辞書形式で条件を書く」＝学習コストが低い
というのが大きな強みだ。

まとめ

MongoDB の特徴をまとめると：

データを JSON のようなドキュメントで保存
テーブルではなくコレクション単位で管理
スキーマレスで柔軟（後から項目追加OK）
NoSQL形式で条件検索（SQLのWHEREに対応）
Web・モバイル・ログ収集など現代アプリと相性抜群

RDB の “構造の堅さ” より、
MongoDB は 柔軟性・スピード・スケーラビリティ を優先するケースで選ばれる。