databases

データベーススキル

MongoDB（ドキュメント指向）とPostgreSQL（リレーショナル）データベースを扱うための統合ガイドです。用途に合ったデータベースを選び、両方のシステムを習得しましょう。

このスキルを使用する場面

次のような場合に使用します：

• データベーススキーマとデータモデルの設計
• クエリ（SQLまたはMongoDBクエリ言語）の作成
• 集約パイプラインや複雑な結合の構築
• インデックスとクエリパフォーマンスの最適化
• データベースのマイグレーションの実装
• レプリケーション、シャーディング、クラスタリングの設定
• バックアップと災害復旧の構成
• データベースユーザーと権限の管理
• 遅いクエリやパフォーマンスの問題の分析
• 本番データベースのデプロイの管理

データベース選択ガイド

次のような場合はMongoDBを選びます：

• スキーマの柔軟性：構造が頻繁に変わる、異種データを扱う
• ドキュメント中心：自然なJSON/BSONデータモデル
• 水平スケーリング：複数のサーバー間でシャーディングする必要がある
• 高い書き込みスループット：IoT、ロギング、リアルタイム分析
• ネストされた／階層的なデータ：埋め込みドキュメントが適している
• 迅速なプロトタイピング：マイグレーションなしでスキーマを進化させられる

最適な用途： コンテンツ管理、カタログ、IoT時系列データ、リアルタイム分析、モバイルアプリ、ユーザープロフィール

次のような場合はPostgreSQLを選びます：

• 強い一貫性：ACIDトランザクションが不可欠
• 複雑なリレーションシップ：多対多の結合、参照整合性
• SQLの要件：チームの専門知識、レポートツール、BIシステム
• データ整合性：厳格なスキーマ検証、制約
• 成熟したエコシステム：豊富なツール、拡張機能
• 複雑なクエリ：ウィンドウ関数、CTE、分析ワークロード

最適な用途： 金融システム、eコマースのトランザクション、ERP、CRM、データウェアハウス、分析

どちらもサポートする機能：

• JSON/JSONBの保存とクエリ
• 全文検索機能
• 地理空間クエリとインデックス作成
• レプリケーションと高可用性
• ACIDトランザクション（MongoDB 4.0以降）
• 強力なセキュリティ機能

クイックスタート

MongoDBのセットアップ

# Atlas (Cloud) - Recommended
# 1. Sign up at mongodb.com/atlas
# 2. Create M0 free cluster
# 3. Get connection string

# Connection
mongodb+srv://user:[email protected]/db

# Shell
mongosh "mongodb+srv://cluster.mongodb.net/mydb"

# Basic operations
db.users.insertOne({ name: "Alice", age: 30 })
db.users.find({ age: { $gte: 18 } })
db.users.updateOne({ name: "Alice" }, { $set: { age: 31 } })
db.users.deleteOne({ name: "Alice" })

PostgreSQLのセットアップ

# Ubuntu/Debian
sudo apt-get install postgresql postgresql-contrib

# Start service
sudo systemctl start postgresql

# Connect
psql -U postgres -d mydb

# Basic operations
CREATE TABLE users (id SERIAL PRIMARY KEY, name TEXT, age INT);
INSERT INTO users (name, age) VALUES ('Alice', 30);
SELECT * FROM users WHERE age >= 18;
UPDATE users SET age = 31 WHERE name = 'Alice';
DELETE FROM users WHERE name = 'Alice';

一般的な操作

作成／挿入

// MongoDB
db.users.insertOne({ name: "Bob", email: "[email protected]" })
db.users.insertMany([{ name: "Alice" }, { name: "Charlie" }])

-- PostgreSQL
INSERT INTO users (name, email) VALUES ('Bob', '[email protected]');
INSERT INTO users (name, email) VALUES ('Alice', NULL), ('Charlie', NULL);

読み取り／クエリ

// MongoDB
db.users.find({ age: { $gte: 18 } })
db.users.findOne({ email: "[email protected]" })

-- PostgreSQL
SELECT * FROM users WHERE age >= 18;
SELECT * FROM users WHERE email = '[email protected]' LIMIT 1;

更新

// MongoDB
db.users.updateOne({ name: "Bob" }, { $set: { age: 25 } })
db.users.updateMany({ status: "pending" }, { $set: { status: "active" } })

-- PostgreSQL
UPDATE users SET age = 25 WHERE name = 'Bob';
UPDATE users SET status = 'active' WHERE status = 'pending';

削除

// MongoDB
db.users.deleteOne({ name: "Bob" })
db.users.deleteMany({ status: "deleted" })

-- PostgreSQL
DELETE FROM users WHERE name = 'Bob';
DELETE FROM users WHERE status = 'deleted';

インデックス作成

// MongoDB
db.users.createIndex({ email: 1 })
db.users.createIndex({ status: 1, createdAt: -1 })

-- PostgreSQL
CREATE INDEX idx_users_email ON users(email);
CREATE INDEX idx_users_status_created ON users(status, created_at DESC);

リファレンスの案内

MongoDBリファレンス

• mongodb-crud.md - CRUD操作、クエリ演算子、アトミック更新
• mongodb-aggregation.md - 集約パイプライン、ステージ、演算子、パターン
• mongodb-indexing.md - インデックスの種類、複合インデックス、パフォーマンス最適化
• mongodb-atlas.md - Atlasクラウドのセットアップ、クラスター、モニタリング、検索

PostgreSQLリファレンス

• postgresql-queries.md - SELECT、JOIN、サブクエリ、CTE、ウィンドウ関数
• postgresql-psql-cli.md - psqlコマンド、メタコマンド、スクリプト作成
• postgresql-performance.md - EXPLAIN、クエリ最適化、バキューム、インデックス
• postgresql-administration.md - ユーザー管理、バックアップ、レプリケーション、メンテナンス

Pythonユーティリティ

script/ 内のデータベースユーティリティスクリプト：

• db_migrate.py - 両方のデータベースのマイグレーションを生成して適用
• db_backup.py - MongoDBとPostgreSQLのバックアップと復元
• db_performance_check.py - 遅いクエリを分析し、インデックスを推奨

# Generate migration
python scripts/db_migrate.py --db mongodb --generate "add_user_index"

# Run backup
python scripts/db_backup.py --db postgres --output /backups/

# Check performance
python scripts/db_performance_check.py --db mongodb --threshold 100ms

主な違いのまとめ

機能	MongoDB	PostgreSQL
データモデル	ドキュメント（JSON/BSON）	リレーショナル（テーブル／行）
スキーマ	柔軟、動的	厳格、事前定義
クエリ言語	MongoDBクエリ言語	SQL
結合	$lookup（限定的）	ネイティブ、最適化済み
トランザクション	複数ドキュメント（4.0以降）	ネイティブACID
スケーリング	水平（シャーディング）	垂直（主）、水平（拡張機能）
インデックス	単一、複合、テキスト、地理空間など	B-tree、ハッシュ、GiST、GINなど

ベストプラクティス

MongoDB:

• 1対少数のリレーションシップには埋め込みドキュメントを使用します
• 1対多または多対多にはドキュメントを参照します
• 頻繁にクエリされるフィールドにインデックスを作成します
• 複雑な変換には集計パイプラインを使用します
• 本番環境では認証と TLS を有効にします
• マネージドホスティングには Atlas を使用します

PostgreSQL:

• スキーマを第3正規形（3NF）に正規化し、パフォーマンス向上のために非正規化します
• 参照整合性には外部キーを使用します
• 外部キーと、頻繁にフィルタリングされる列にインデックスを作成します
• EXPLAIN ANALYZE を使用してクエリを最適化します
• 定期的に VACUUM と ANALYZE を実行してメンテナンスします
• Web アプリではコネクションプーリング（pgBouncer）を使用します

リソース

• MongoDB: https://www.mongodb.com/docs/
• PostgreSQL: https://www.postgresql.org/docs/
• MongoDB University: https://learn.mongodb.com/
• PostgreSQL Tutorial: https://www.postgresqltutorial.com/