MongoDB Query API
MongoDB Query API は、データとのやり取りに使用するメカニズムです。
Query API は MongoDB のデータをクエリする 2 つの方法で構成されています。
Query API を使用して次の操作を実行できます。
アドホック クエリ。 、 Compass
mongosh、 VSCode を使用して MongoDB データを調査 または MongoDB ドライバー。データ変換。集計パイプラインを使用してデータを再構成し、計算を実行します。
ドキュメント結合のサポート。異なるコレクションのデータを結合するには、
$lookupと$unionWithを使用します。グラフと地理空間クエリ。地理空間データを分析するには
$geoWithinや$geoNearなどの演算子を使用し、グラフ データには$graphLookup演算子を使用します。全文検索。
$searchステージを使用して、データに対して効率的なテキスト検索を実行します。セマンティック検索 。
$vectorSearchステージを使用して、データに対してセマンティック検索を実行します。インデックスの作成。適切なインデックス型をデータ アーキテクチャに使用して、MongoDB クエリのパフォーマンスを向上させます。
オンデマンドのマテリアライズドビュー。
$outと$mergeを、一般的なクエリのマテリアライズドビューの作成に使用します。時系列分析。時系列コレクションを使用して、タイムスタンプ付きのデータをクエリして集計します。
Document Model
MongoDB のドキュメントは、フィールドと値のペアで構成されるデータ構造です。ドキュメントは、JSON のバイナリ表現である BSON として保存されます。抽象度が低いため、開発がより迅速になり、クエリやデータ モデリングに関する労力が軽減されます。document modelには、次のようないくつかの利点があります。
ドキュメントは、多くのプログラミング言語のネイティブ データ型に対応しています。
埋め込みドキュメントと配列により、コストのかかる結合の必要性が減ります。
柔軟なスキーマ。ドキュメントは同じフィールド セットを持つ必要はなく、フィールドのデータ型はコレクション内のドキュメント間で異なっていても構いません。
コードとしてのデータ
MongoDB Query API は、主要なプログラミング言語のドライバーをサポートしています。これらのドライバーを使用すると、アプリケーション固有の構文を使用してデータベースを呼び出し、クエリを生成できます。
スタートガイド
使用を開始するには、MongoDB スタートガイドをご覧ください。ここでは、MongoDB Query API のデモを行うリソース、コード例、チュートリアルを見つけることができます。