MongoDB とは？ドキュメント志向データベースの強み・弱み・最新動向を総解説

2025年11月25日

MongoDB

MongoDB とは？ドキュメント志向データベースの強み・弱み・最新動向を総解説

データベース選定で「MongoDB」という名前を聞いたことはありませんか？従来のリレーショナルデータベース（RDB）とは異なる「NoSQL」の代表格として、世界中で採用されているドキュメント志向データベースです。

近年、スケーラビリティや開発速度を重視するプロジェクトで MongoDB の採用が増えています。しかし、「本当に自分のプロジェクトに適しているのか」「どんな弱みがあるのか」といった疑問をお持ちの方も多いでしょう。

本記事では、MongoDB の基本概念から強み・弱み、そして 2025 年の最新動向まで、初心者の方にもわかりやすく丁寧に解説していきます。

背景

データベース技術の進化

データベースは長年、リレーショナルデータベース（RDB）が主流でした。MySQL や PostgreSQL などは、テーブルと行・列で構造化されたデータを管理し、ACID 特性により高い整合性を保証してきました。

しかし、インターネットの普及とともにデータ量が爆発的に増加し、従来の RDB では対応しきれない課題が浮上してきたのです。

以下の図は、従来の RDB とドキュメント志向データベースの構造の違いを示しています。

mermaidflowchart TB
  subgraph rdb["RDB（リレーショナルDB）"]
    users["users テーブル"]
    posts["posts テーブル"]
    comments["comments テーブル"]
    users -->|外部キー| posts
    posts -->|外部キー| comments
  end

  subgraph mongo["MongoDB（ドキュメント志向）"]
    doc1["{ user, posts: [...] }"]
    doc2["{ user, posts: [...] }"]
    doc3["{ user, posts: [...] }"]
  end

  rdb -.->|データ正規化| mongo

図で理解できる要点：

RDB は複数のテーブルに分割し、外部キーで関連付ける
MongoDB は関連データを 1 つのドキュメントにまとめて格納
データの取得方法が根本的に異なる

NoSQL の台頭

2000 年代後半、ビッグデータや Web サービスの急成長に対応するため、「NoSQL」という新しいデータベースの概念が生まれました。

NoSQL は「Not only SQL」の略で、RDB とは異なるアプローチでデータを管理します。MongoDB は、その中でも「ドキュメント志向」という分類に属しているのです。

ドキュメント志向データベースとは

ドキュメント志向データベースは、データを「ドキュメント」という単位で管理します。ドキュメントは JSON や BSON（Binary JSON）形式で表現され、階層構造や配列を持つことができます。

この方式により、複雑なデータ構造を柔軟に表現できるようになりました。

課題

RDB が抱える制約

従来の RDB は、以下のような課題を抱えていました。

スキーマの硬直性

RDB では、事前にテーブル構造（スキーマ）を定義する必要があります。後からカラムを追加したり、データ型を変更したりするには、ALTER TABLE などの DDL（Data Definition Language）を実行しなければなりません。

開発速度が求められる現代において、この硬直性は大きな制約となります。

水平スケーリングの困難さ

RDB は垂直スケーリング（サーバーのスペック向上）が基本で、水平スケーリング（サーバーの台数増加）には向いていません。シャーディング（データ分割）を行う場合も、複雑な設計と運用が必要です。

以下の図は、スケーリングの違いを示しています。

mermaidflowchart LR
  subgraph vertical["垂直スケーリング（RDB）"]
    server1["サーバー<br/>CPU: 4コア<br/>RAM: 8GB"]
    server2["サーバー<br/>CPU: 16コア<br/>RAM: 64GB"]
    server1 -.->|スペックアップ| server2
  end

  subgraph horizontal["水平スケーリング（MongoDB）"]
    node1["ノード1"]
    node2["ノード2"]
    node3["ノード3"]
    node4["ノード4"]
    node1 ---|シャーディング| node2
    node1 ---|シャーディング| node3
    node1 ---|シャーディング| node4
  end

図で理解できる要点：

垂直スケーリングは、1 台のサーバーのスペックを上げる方式
水平スケーリングは、複数のサーバーにデータを分散させる方式
MongoDB は水平スケーリングに優れている

JOIN クエリのパフォーマンス

RDB では、複数のテーブルを結合する JOIN 操作が頻繁に発生します。データ量が増えると、JOIN のパフォーマンスが低下してしまうのです。

開発プロセスにおける課題

RDB を使った開発では、以下のような課題もありました。

ORM（Object-Relational Mapping）の複雑さ

オブジェクト指向プログラミングと RDB の間には「インピーダンスミスマッチ」という問題があります。オブジェクトのデータ構造とテーブルの構造が一致しないため、ORM ライブラリを使ってマッピングする必要があるのです。

しかし、ORM の設定や N+1 問題の解決には、相応の知識と経験が求められます。

スキーマ変更のコスト

アジャイル開発では、仕様変更が頻繁に発生します。その度にスキーマを変更し、マイグレーションスクリプトを作成し、既存データを移行する作業が必要になります。

このプロセスは時間がかかり、開発速度の低下につながっていました。

解決策

MongoDB のアプローチ

MongoDB は、前述の課題を以下のアプローチで解決します。

柔軟なスキーマレス設計

MongoDB はスキーマレス（Schema-less）、より正確には「動的スキーマ（Dynamic Schema）」を採用しています。

同じコレクション内でも、ドキュメントごとに異なる構造を持つことができます。新しいフィールドを追加する際も、ドキュメントに直接追加するだけで済むのです。

以下のコードは、MongoDB のドキュメント構造の例を示しています。

javascript// ユーザードキュメントの例
const user1 = {
  _id: ObjectId('507f1f77bcf86cd799439011'),
  name: '田中太郎',
  email: 'tanaka@example.com',
  age: 28,
};

javascript// 同じコレクションに異なる構造のドキュメントを格納可能
const user2 = {
  _id: ObjectId('507f1f77bcf86cd799439012'),
  name: '佐藤花子',
  email: 'sato@example.com',
  age: 32,
  address: {
    prefecture: '東京都',
    city: '渋谷区',
  },
  skills: ['JavaScript', 'TypeScript', 'React'],
};

上記のように、user1 には存在しない address や skills フィールドを user2 に追加できます。

埋め込みドキュメントによるデータモデリング

MongoDB では、関連するデータを 1 つのドキュメントに埋め込むことができます。これにより、JOIN 操作なしでデータを取得できるのです。

javascript// ブログ記事ドキュメントの例
const blogPost = {
  _id: ObjectId('507f1f77bcf86cd799439013'),
  title: 'MongoDB 入門',
  content: 'MongoDB の基本的な使い方を解説します。',
  author: {
    name: '山田一郎',
    email: 'yamada@example.com',
  },
  // コメントを埋め込み
  comments: [
    {
      user: '鈴木次郎',
      text: 'とても参考になりました！',
      createdAt: new Date('2025-01-15'),
    },
    {
      user: '高橋三郎',
      text: '続編を楽しみにしています。',
      createdAt: new Date('2025-01-16'),
    },
  ],
  tags: ['MongoDB', 'NoSQL', 'データベース'],
  createdAt: new Date('2025-01-10'),
  updatedAt: new Date('2025-01-10'),
};

このドキュメント 1 つで、記事本体・著者情報・コメント・タグをすべて管理できます。

水平スケーリングの容易さ

MongoDB は、シャーディングによる水平スケーリングを標準機能として提供しています。

シャードキーを指定するだけで、データを複数のサーバーに自動的に分散できるのです。これにより、データ量が増えてもパフォーマンスを維持できます。

以下の図は、MongoDB のシャーディングアーキテクチャを示しています。

mermaidflowchart TB
  client["アプリケーション"]
  mongos["mongos<br/>（ルーター）"]
  config["Config Servers<br/>（メタデータ管理）"]

  shard1["Shard 1<br/>（データ：A-M）"]
  shard2["Shard 2<br/>（データ：N-Z）"]
  shard3["Shard 3<br/>（データ：数値）"]

  client -->|クエリ| mongos
  mongos -->|メタデータ参照| config
  mongos -->|データ取得| shard1
  mongos -->|データ取得| shard2
  mongos -->|データ取得| shard3

図で理解できる要点：

mongos がルーターとして機能し、適切なシャードにクエリを振り分ける
Config Servers がメタデータを管理
各シャードが分散してデータを保持

レプリケーションによる高可用性

MongoDB は、レプリカセット（Replica Set）という仕組みで、データの冗長化と高可用性を実現しています。

プライマリノードに障害が発生しても、セカンダリノードが自動的に昇格し、サービスを継続できます。

具体例

Node.js × TypeScript での MongoDB 利用

実際のプロジェクトで MongoDB を使う際の具体例を見ていきましょう。

環境構築

まず、必要なパッケージをインストールします。

bash# MongoDB 公式ドライバーのインストール
yarn add mongodb

# TypeScript の型定義をインストール
yarn add -D @types/mongodb

接続設定

MongoDB への接続を管理するモジュールを作成します。

typescript// src/db/connection.ts
import { MongoClient, Db } from 'mongodb';

// 接続 URL（環境変数から取得）
const MONGODB_URI =
  process.env.MONGODB_URI || 'mongodb://localhost:27017';
const DB_NAME = process.env.DB_NAME || 'myapp';

let client: MongoClient;
let db: Db;

typescript/**
 * MongoDB に接続する関数
 * @returns データベースインスタンス
 */
export async function connectToDatabase(): Promise<Db> {
  // すでに接続済みの場合は再利用
  if (db) {
    return db;
  }

  // 新規接続
  client = new MongoClient(MONGODB_URI);
  await client.connect();

  db = client.db(DB_NAME);
  console.log(`MongoDB に接続しました: ${DB_NAME}`);

  return db;
}

typescript/**
 * MongoDB から切断する関数
 */
export async function disconnectFromDatabase(): Promise<void> {
  if (client) {
    await client.close();
    console.log('MongoDB から切断しました');
  }
}

型定義の作成

TypeScript でドキュメントの型を定義します。

typescript// src/types/user.ts
import { ObjectId } from 'mongodb';

/**
 * ユーザードキュメントの型定義
 */
export interface User {
  _id?: ObjectId; // MongoDB が自動生成するID
  name: string;
  email: string;
  age: number;
  address?: {
    prefecture: string;
    city: string;
  };
  skills?: string[];
  createdAt: Date;
  updatedAt: Date;
}

CRUD 操作の実装

ユーザーデータの CRUD（Create, Read, Update, Delete）操作を実装します。

typescript// src/repositories/userRepository.ts
import { Collection, ObjectId } from 'mongodb';
import { connectToDatabase } from '../db/connection';
import { User } from '../types/user';

/**
 * ユーザーコレクションを取得
 */
async function getUserCollection(): Promise<
  Collection<User>
> {
  const db = await connectToDatabase();
  return db.collection<User>('users');
}

typescript/**
 * ユーザーを作成
 */
export async function createUser(
  userData: Omit<User, '_id'>
): Promise<ObjectId> {
  const collection = await getUserCollection();

  const result = await collection.insertOne({
    ...userData,
    createdAt: new Date(),
    updatedAt: new Date(),
  });

  return result.insertedId;
}

typescript/**
 * ID でユーザーを取得
 */
export async function getUserById(
  id: string
): Promise<User | null> {
  const collection = await getUserCollection();

  return await collection.findOne({
    _id: new ObjectId(id),
  });
}

typescript/**
 * すべてのユーザーを取得（ページネーション付き）
 */
export async function getUsers(
  page: number = 1,
  limit: number = 10
): Promise<User[]> {
  const collection = await getUserCollection();

  return await collection
    .find()
    .skip((page - 1) * limit)
    .limit(limit)
    .toArray();
}

typescript/**
 * ユーザー情報を更新
 */
export async function updateUser(
  id: string,
  updateData: Partial<Omit<User, '_id'>>
): Promise<boolean> {
  const collection = await getUserCollection();

  const result = await collection.updateOne(
    { _id: new ObjectId(id) },
    {
      $set: {
        ...updateData,
        updatedAt: new Date(),
      },
    }
  );

  return result.modifiedCount > 0;
}

typescript/**
 * ユーザーを削除
 */
export async function deleteUser(
  id: string
): Promise<boolean> {
  const collection = await getUserCollection();

  const result = await collection.deleteOne({
    _id: new ObjectId(id),
  });

  return result.deletedCount > 0;
}

インデックスの作成

パフォーマンスを向上させるため、頻繁に検索するフィールドにインデックスを作成します。

typescript// src/db/indexes.ts
import { connectToDatabase } from './connection';

/**
 * インデックスを作成する関数
 */
export async function createIndexes(): Promise<void> {
  const db = await connectToDatabase();
  const usersCollection = db.collection('users');

  // email フィールドにユニークインデックスを作成
  await usersCollection.createIndex(
    { email: 1 },
    { unique: true, name: 'email_unique' }
  );

  console.log('インデックスを作成しました');
}

集計パイプラインの活用

MongoDB の強力な集計機能を使ってデータを分析します。

typescript// src/services/analyticsService.ts
import { connectToDatabase } from '../db/connection';

/**
 * 都道府県別のユーザー数を集計
 */
export async function getUserCountByPrefecture() {
  const db = await connectToDatabase();
  const usersCollection = db.collection('users');

  return await usersCollection
    .aggregate([
      // address フィールドが存在するドキュメントのみ
      {
        $match: { 'address.prefecture': { $exists: true } },
      },

      // 都道府県でグループ化
      {
        $group: {
          _id: '$address.prefecture',
          count: { $sum: 1 },
        },
      },

      // カウント順にソート
      { $sort: { count: -1 } },
    ])
    .toArray();
}

以下の図は、Node.js アプリケーションと MongoDB の連携フローを示しています。

mermaidsequenceDiagram
  participant App as Node.js アプリ
  participant Driver as MongoDB Driver
  participant DB as MongoDB Server

  App->>Driver: connectToDatabase()
  Driver->>DB: 接続要求
  DB-->>Driver: 接続確立
  Driver-->>App: Db インスタンス

  App->>Driver: collection.insertOne()
  Driver->>DB: Insert クエリ
  DB-->>Driver: InsertResult
  Driver-->>App: insertedId

  App->>Driver: collection.findOne()
  Driver->>DB: Find クエリ
  DB-->>Driver: Document
  Driver-->>App: User データ

図で理解できる要点：

MongoDB Driver が Node.js と MongoDB Server の橋渡しをする
非同期処理により、効率的にデータ操作を行う
各操作の結果が Promise として返される

Next.js での活用例

Next.js の API Routes で MongoDB を使う例を見てみましょう。

typescript// app/api/users/route.ts
import { NextRequest, NextResponse } from 'next/server';
import {
  createUser,
  getUsers,
} from '@/repositories/userRepository';
import { User } from '@/types/user';

/**
 * GET /api/users
 * ユーザー一覧を取得
 */
export async function GET(request: NextRequest) {
  try {
    const { searchParams } = new URL(request.url);
    const page = parseInt(searchParams.get('page') || '1');
    const limit = parseInt(
      searchParams.get('limit') || '10'
    );

    const users = await getUsers(page, limit);

    return NextResponse.json({ users });
  } catch (error) {
    console.error('ユーザー取得エラー:', error);
    return NextResponse.json(
      { error: 'ユーザーの取得に失敗しました' },
      { status: 500 }
    );
  }
}

typescript/**
 * POST /api/users
 * ユーザーを作成
 */
export async function POST(request: NextRequest) {
  try {
    const body = await request.json();

    // バリデーション
    if (!body.name || !body.email) {
      return NextResponse.json(
        { error: 'name と email は必須です' },
        { status: 400 }
      );
    }

    const userId = await createUser(
      body as Omit<User, '_id'>
    );

    return NextResponse.json(
      { message: 'ユーザーを作成しました', userId },
      { status: 201 }
    );
  } catch (error) {
    console.error('ユーザー作成エラー:', error);
    return NextResponse.json(
      { error: 'ユーザーの作成に失敗しました' },
      { status: 500 }
    );
  }
}

Docker での MongoDB 環境構築

開発環境で MongoDB を簡単に立ち上げる方法を紹介します。

yaml# docker-compose.yml
version: '3.8'

services:
  mongodb:
    image: mongo:7.0
    container_name: mongodb
    ports:
      - '27017:27017'
    environment:
      MONGO_INITDB_ROOT_USERNAME: admin
      MONGO_INITDB_ROOT_PASSWORD: password
    volumes:
      - mongodb_data:/data/db
    restart: unless-stopped

volumes:
  mongodb_data:
    driver: local

上記の設定ファイルで、以下のコマンドを実行すれば MongoDB が起動します。

bash# MongoDB コンテナを起動
docker compose up -d

# ログを確認
docker compose logs -f mongodb

bash# MongoDB シェルに接続
docker compose exec mongodb mongosh -u admin -p password

# コンテナを停止
docker compose down

MongoDB の強み

MongoDB の主な強みをまとめます。

#	項目	説明
1	開発速度の向上	スキーマレス設計により、仕様変更に柔軟に対応できます
2	水平スケーラビリティ	シャーディングにより、データ量の増加に対応可能です
3	高パフォーマンス	ドキュメント単位でのデータ取得により、JOIN が不要です
4	JSON ライクな構造	JavaScript や TypeScript との親和性が高く、開発効率が向上します
5	豊富な機能	集計パイプライン、全文検索、地理空間検索など
6	高可用性	レプリカセットによる自動フェイルオーバー
7	クラウド対応	MongoDB Atlas により、運用負荷を軽減できます

柔軟なデータモデリング

MongoDB は、データの構造を後から変更しやすい特徴があります。アジャイル開発や MVP（Minimum Viable Product）開発に最適でしょう。

高速な読み書き

インメモリストレージエンジンや、適切なインデックス設計により、高速なデータアクセスが可能です。

開発者体験の向上

JavaScript エコシステムとの親和性が高く、フロントエンドエンジニアでも扱いやすいデータベースです。

MongoDB の弱み

一方で、MongoDB には以下のような弱みもあります。

#	項目	説明
1	トランザクション処理	RDB ほど洗練されていません（改善されてきています）
2	複雑な JOIN	基本的に非推奨のため、データモデリングの工夫が必要です
3	データの重複	埋め込みドキュメントにより、データが重複する可能性があります
4	ストレージ使用量	JSON 形式のため、RDB よりも容量を消費しやすい傾向です
5	学習コスト	RDB とは異なる設計思想のため、学習が必要です
6	整合性の保証	結果整合性（Eventual Consistency）が基本です