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【Docker × MongoDB】コンテナでMongoDBを作って操作してみる~mongosh~

作成日：2024月06月07日

更新日：2024年06月23日

Dockerを使ってMongoDBコンテナを作成し、MongoDBを操作してみる
MongoDBの操作は

mongosh
mongo-express

でがあるが、今回はmongoshで実行してみる

最終的にはPythonのpymongoなどを使って、プログラムから
操作することになるが、まずはMongoDBの仕組みや動きを見るために
mongoshで操作する
※プログラムで実装した後も確認等をするときに使えるので

mongo-expressでの操作方法に関しては下記記事で紹介している
MongoDBのデータ構造をつかむにはmongo-expressで見た方がわかりやすい

MongoDBとは？

MongoDBはNoSQLは、従来のリレーショナルデータベース（RDB）とは
異なる方法でデータを処理・操作する

ドキュメント指向型

MongoDBはNoSQLのドキュメント指向型のDBで
JSONやXMLといったデータ形式で記述されたドキュメントの形でデータを管理する。

利点としてはJSONやXMLといったデータ形式でかつ階層構造を持たず、相互の関係が横並びに管理
されるため、複雑な構造を持つさまざまなデータを保存することができる

MongoDBのデータ構造

ドキュメント指向型のMongoDBではデータを

データベース
コレクション
ドキュメント
フィールド

の単位で扱う

MongoDBのデータ

下記はMongoDBのデータをjson形式でexportしたもの。

MongoDBのデータサンプル


// コレクション
[
　//ドキュメント 
  {
    // フィールド
    "_id": { "$oid": "6661ddc1ddb6cfaedf9ec54f" },
    "user_id": "1",
    "name": "mori",
    "age": 20
  },
  //ドキュメント 
  {
    // フィールド
    "_id": { "$oid": "6661ddc1ddb6cfaedf9ec552" },
    "user_id": "4",
    "name": "ayatuji",
    "age": 99
  }
]

データベース

データベース。
一番大きな単位。これはRDBと同じ

コレクション

コレクションはRDBでいうことろのテーブルに相当する
ドキュメントの集まり
上記のMongoDBのデータサンプルの配列の部分

ドキュメント

ドキュメントはRDBでいうことろのレコードに相当する
上記のMongoDBのデータサンプルの配列内のオブジェクトの部分

フィールド

ドキュメントはRDBでいうことろのカラムに相当する
MongoDBのデータサンプルのオブジェクトの属性部分

mongoshとは？

mongosh（MongoDB Shell）は、MongoDB用のシェルのこと。
MongoDBデータベースに対してコマンドを実行し、データの操作やクエリの実行、
スクリプトの実行などを行うためのツール。

mongoshはMongoDB 4.4から正式に導入された
以前のバージョンのMongoDBでは、従来のmongoシェルが使われていたみたい

環境

下記の環境で行う

Windows11
Docker version 26.1.1(Docker for Windows)
VScode
Remote Development(VScodeの拡張機能)

WindowsでDocker for Windowsを使って行う

プロジェクト構成

下記のような構成にする

プロジェクト構成


.
|-- docker-compose.yml
`-- mongo
    |-- db
    `-- init
        `-- init-db.js

コンテナ作成用にdocker-compose.ymlを用意する
mongodb用にmongoディレクトリを作っておく

MongoDBのコンテナ環境を作成する

docker-composeを使って

MongoDBコンテナ

を作ってデータを確認してみる

docker-compose.yml

コンテナの設定をする

docker-compose.yml


version: "3"
services:
  # MongoDBコンテナ
  mongodb:
    container_name: "mongodb"
    restart: always
    image: mongo:6.0.13
    ports:
      - "27017:27017"
    volumes:
      - ./mongo/init:/docker-entrypoint-initdb.d # 初期化スクリプト
      - mongoDataStore:/data/db # MongoDBのデータファイル
      # - ./mongo/db:/data/db
    environment:
      MONGO_INITDB_ROOT_USERNAME: admin # MongoDBの管理者のユーザー名
      MONGO_INITDB_ROOT_PASSWORD: admin123 # MongoDBの管理者のパスワード
      MONGO_INITDB_DATABASE: mongotable # 初期DBの作成

# 名前付きボリューム
volumes:
  mongoDataStore:
    name: mongoDataStore

MongoDBのデータは名前付きボリュームで管理する

/data/dbについて

MongoDBのデータの保存場所
名前付きボリュームではなく、バインドマウントにしたい場合はコメントアウト
している方を使う

docker-entrypoint-initdb.dについて

docker-entrypoint-initdb.dにShell ScriptかJavaScriptで
書いたスクリプトがあれば、コンテナ起動時に実行してくれるのでホストから
バインドマウントしている

初期化時にユーザーを作りたい、またはDBに初期データを入れたい
時に使える

init-db.jsについて

初期化スクリプト

init-db.js


// init-db.js

// 管理者ユーザーでログイン
db = db.getSiblingDB("admin");
db.auth("admin", "admin123");

// 新しいユーザーを作成
db.createUser({
  user: "example_user",
  pwd: "password123",
  roles: [{ role: "readWrite", db: "mongotable" }],
});

// mongotable データベースに接続する
db = db.getSiblingDB("mongotable");

// コレクションを作成する
db.createCollection("example_collection");

// サンプルドキュメントを挿入する
db.example_collection.insertOne({
  key: "value",
});

print("Initialization completed.");

ユーザー作成
DBにコレクションを追加

MongoDBはdbに少なくも1つのコレクションをがないとデータベースとして
認識しないので、MONGO_INITDB_DATABASEで設定している「mongotable」に
対して初期化スクリプトでコレクションを作成している。
※この初期化スクリプトがないとmongotableは作成されない

mongoshで操作する

docker-compose.ymlで作成したMongoDBコンテナを
mongoshで操作してみる


# mongodbコンテナに入る
$ docker exec -it mongodb sh

# momgodbにログイン
$ mongosh mongodb://admin:admin123@localhost:27017/admin
Current Mongosh Log ID: 665f1afae7800cfcf66aa071
Connecting to:          mongodb://<credentials>@localhost:27017/admin?directConnection=true&serverSelectionTimeoutMS=2000&appName=mongosh+2.1.4
Using MongoDB:          6.0.13
Using Mongosh:          2.1.4

For mongosh info see: https://docs.mongodb.com/mongodb-shell/

------
   The server generated these startup warnings when booting
   2024-06-04T13:47:06.337+00:00: Using the XFS filesystem is strongly recommended with the WiredTiger storage engine. See http://dochub.mongodb.org/core/prodnotes-filesystem
   2024-06-04T13:47:07.606+00:00: /sys/kernel/mm/transparent_hugepage/enabled is 'always'. We suggest setting it to 'never'
   2024-06-04T13:47:07.606+00:00: vm.max_map_count is too low
------

admin>

<authenticationDatabase>でadminを指定しているので
adminデータベースに入っている

db関連の操作

データベースに関連する操作をまとめる

show dbs

dbの一覧を出力する

一覧


admin> show dbs
admin       100.00 KiB
config       72.00 KiB
local        72.00 KiB
mongotable   40.00 KiB

初期化スクリプトで作ったmongotableが作成されている

use db名

操作したいdbへ切り替える

db移動


admin> use mongotable
switched to db mongotable
mongotable>

use db名

dbを新規作成する

db作成


# db作成
mongotable> use testdb
switched to db testdb

# コレクション作成
testdb> db.createCollection('COL');
{ ok: 1 }

# 一覧出力
testdb> show dbs
admin       100.00 KiB
config      108.00 KiB
local        72.00 KiB
mongotable   40.00 KiB
testdb        8.00 KiB

コレクションが無いとDB一覧には出ない

db.dropDatabase

dbを削除する

bash


# DBの削除
testdb> db.dropDatabase()
{ ok: 1, dropped: 'testdb' }

# db一覧出力
testdb> show dbs
admin       100.00 KiB
config      108.00 KiB
local        72.00 KiB
mongotable   40.00 KiB

testdbが削除されている

コレクション関連の操作

コレクションに関する操作をまとめる

show collections

dbのコレクション一覧を出力する

コレクション一覧


mongotable> show collections
example_collection

初期化スクリプトで作ったコレクションが作成されている

db.createCollection

db内にコレクションを作成する

コレクション作成


# db移動
admin> use mongotable
switched to db mongotable

# コレクション作成
mongotable> db.createCollection('USERS')
{ ok: 1 }

# コレクション一覧
mongotable> show collections
example_collection
USERS

USERSコレクションが作成される

db.USERS.drop

コレクションを削除する

コレクション削除


# コレクション削除
mongotable> db.USERS.drop()
true

# コレクション一覧
mongotable> show collections
example_collection

USERSコレクションが削除される

ドキュメント関連の操作

ドキュメントに基本的な操作をまとめる
先にデータベースとコレクションを作成しておく

準備


# db作成
admin> use SAMPLDB
switched to db SAMPLDB

# コレクションを作成
SAMPLDB> db.createCollection('users')
{ ok: 1 }

find

条件で取得する場合はfindを使う

find構文


# 構文
db.<db名>.find( 
    # 抽出条件
    { <field1>: <value1>, ...}
)

# 実行文サンプル
db.users.find({age:50})  

# 件数制限をつける場合
db.users.find({age:50}).limit(1)  

# 全件取得の場合
db.users.find()

findOne

最初の1件だけ取得する場合はfindOneを使う

findOne構文


# 構文
db.<db名>.findOne( 
    # 抽出条件
    { <field1>: <value1>, ...}
)

# 実行文サンプル
db.users.findOne({age:50})

countDocuments

コレクションにあるドキュメント件数を取得する

countDocuments構文


# 構文
db.<db名>.countDocuments()

# 実行文サンプル
db.users.countDocuments()

insertOne

ドキュメントを単数登録する場合は「insertOne」を使う

insertOne構文


# 構文
db.<db名>.insertOne( { <field1>: <value1>, ...})

# 実行文
db.users.insertOne(
    {user_id: "1", name: "tujimura", age: 11}
)

実行してみる

insertOne


// 実行前
SAMPLDB> db.users.find()

// 実行
SAMPLDB> db.users.insertOne(
...     {user_id: "1", name: "tujimura", age: 11}
... )
{
  acknowledged: true,
  insertedId: ObjectId('66607a11ddb6cfaedf9ec50c')
}

// 実行後
SAMPLDB> db.users.find()
[
  {
    _id: ObjectId('66607a11ddb6cfaedf9ec50c'),
    user_id: '1',
    name: 'tujimura',
    age: 11
  }
]

ドキュメントが登録される

insertMany

ドキュメントを複数登録する場合は「insertMany」を使う

insertMany構文


# 構文
db.<db名>.insertMany( 
    { <field1>: <value1>, ...},
    { <field1>: <value1>, ...}
)

# 実行文サンプル
db.users.insertMany([
    {user_id: "2", name: "mori", age: 20},
    {user_id: "3", name: "shimada", age: 50}
])

実行してみる

insertMany


// 実行前
SAMPLDB> db.users.find()

// 実行
SAMPLDB> db.users.insertMany([
...     {user_id: "2", name: "mori", age: 20},
...     {user_id: "3", name: "shimada", age: 50}
... ])
{
  acknowledged: true,
  insertedIds: {
    '0': ObjectId('66607ab3ddb6cfaedf9ec513'),
    '1': ObjectId('66607ab3ddb6cfaedf9ec514')
  }
}

// 実行後
SAMPLDB> db.users.find()
[
  {
    _id: ObjectId('66607ab3ddb6cfaedf9ec513'),
    user_id: '2',
    name: 'mori',
    age: 20
  },
  {
    _id: ObjectId('66607ab3ddb6cfaedf9ec514'),
    user_id: '3',
    name: 'shimada',
    age: 50
  }
]

複数ドキュメントが登録される

updateOne

updateOneを使って単数更新する。
条件に合うドキュメント複数ある場合は
最初の一つのみ更新する

updateOne構文


# 構文
db.<db名>.updateOne( 
    # 更新条件
    { <field1>: <value1>, ...},
    # 更新内容
    { $set: { <field1>: <value1>, ...} }　
)

# 実行文サンプル
db.users.updateOne(
    { age: 50 },
    { $set: { name: 'kawahara' } }
)

実行してみる

updateOne


// 実行前
SAMPLDB> db.users.find()
[
  {
    _id: ObjectId('66607e0fddb6cfaedf9ec52f'),
    user_id: '1',
    name: 'mori',
    age: 20
  },
  {
    _id: ObjectId('66607e0fddb6cfaedf9ec530'),
    user_id: '2',
    name: 'shimada',
    age: 50
  },
  {
    _id: ObjectId('66607e0fddb6cfaedf9ec531'),
    user_id: '3',
    name: 'tuji',
    age: 50
  },
  {
    _id: ObjectId('66607e0fddb6cfaedf9ec532'),
    user_id: '4',
    name: 'ayatuji',
    age: 99
  }
]

// 実行
SAMPLDB> db.users.updateOne(    { age: 50 },    { $set: { name: 'kawahara' } })
{
  acknowledged: true,
  insertedId: null,
  matchedCount: 1,
  modifiedCount: 1,
  upsertedCount: 0
}

// 実行後
SAMPLDB> db.users.find()
[
  {
    _id: ObjectId('66607e0fddb6cfaedf9ec52f'),
    user_id: '1',
    name: 'mori',
    age: 20
  },
  {
    _id: ObjectId('66607e0fddb6cfaedf9ec530'),
    user_id: '2',
    name: 'kawahara',
    age: 50
  },
  {
    _id: ObjectId('66607e0fddb6cfaedf9ec531'),
    user_id: '3',
    name: 'tuji',
    age: 50
  },
  {
    _id: ObjectId('66607e0fddb6cfaedf9ec532'),
    user_id: '4',
    name: 'ayatuji',
    age: 99
  }
]

最初の1件だけ更新されている

updateMany

条件に一致するもの全て更新したい場合は「updateMany」を使う

updateMany構文


# 構文
db.<db名>.updateOne( 
    # 更新条件
    { <field1>: <value1>, ...},
    # 更新内容
    { $set: { <field1>: <value1>, ...} }　
)

# 実行文サンプル
db.users.updateMany(
    { age: 50 },
    { $set: { name: 'tanaka' } }
)

実行してみる

updateMany


// 実行前
SAMPLDB> db.users.find()
[
  {
    _id: ObjectId('66607effddb6cfaedf9ec533'),
    user_id: '1',
    name: 'mori',
    age: 20
  },
  {
    _id: ObjectId('66607effddb6cfaedf9ec534'),
    user_id: '2',
    name: 'shimada',
    age: 50
  },
  {
    _id: ObjectId('66607effddb6cfaedf9ec535'),
    user_id: '3',
    name: 'tuji',
    age: 50
  },
  {
    _id: ObjectId('66607effddb6cfaedf9ec536'),
    user_id: '4',
    name: 'ayatuji',
    age: 99
  }
]

// 実行
SAMPLDB> db.users.updateMany(    { age: 50 },    { $set: { name: 'tanaka' } })
{
  acknowledged: true,
  insertedId: null,
  matchedCount: 2,
  modifiedCount: 2,
  upsertedCount: 0
}

// 実行後
SAMPLDB> db.users.find()
[
  {
    _id: ObjectId('66607effddb6cfaedf9ec533'),
    user_id: '1',
    name: 'mori',
    age: 20
  },
  {
    _id: ObjectId('66607effddb6cfaedf9ec534'),
    user_id: '2',
    name: 'tanaka',
    age: 50
  },
  {
    _id: ObjectId('66607effddb6cfaedf9ec535'),
    user_id: '3',
    name: 'tanaka',
    age: 50
  },
  {
    _id: ObjectId('66607effddb6cfaedf9ec536'),
    user_id: '4',
    name: 'ayatuji',
    age: 99
  }
]

複数更新されている

upsert

upsertを使うことで、存在する場合は更新、しない場合は追加することが
できる

upsert構文


# 構文
# 単数の場合
db.<db名>.updateOne( 
    # 更新条件
    { <field1>: <value1>, ...},
    # 更新内容
    { $set: { <field1>: <value1>, ...} },
    # upsert判定
    { upsert: true }　
)

# 複数の場合
db.<db名>.updateMany( 
    # 更新条件
    { <field1>: <value1>, ...},
    # 更新内容
    { $set: { <field1>: <value1>, ...} },
    # upsert判定
    { upsert: true }　
)

# 実行文サンプル
# 単数
db.users.updateOne(
    { age: 100 },
    { $set: { name: 'tomiyama' } },
    { upsert: true }
);

# 複数
db.users.updateMany(
    { age: 100 },
    { $set: { name: 'tomiyama' } },
    { upsert: true }
);

実行してみる
まずは存在しない場合

upsert(update)


// 実行前
SAMPLDB> db.users.find()
[
  {
    _id: ObjectId('6661d44eddb6cfaedf9ec537'),
    user_id: '1',
    name: 'mori',
    age: 20
  },
  {
    _id: ObjectId('6661d44eddb6cfaedf9ec538'),
    user_id: '2',
    name: 'shimada',
    age: 50
  },
  {
    _id: ObjectId('6661d44eddb6cfaedf9ec539'),
    user_id: '3',
    name: 'tuji',
    age: 50
  },
  {
    _id: ObjectId('6661d44eddb6cfaedf9ec53a'),
    user_id: '4',
    name: 'ayatuji',
    age: 99
  }
]

// 更新（存在しない）
SAMPLDB> db.users.updateOne(    { age: 100 },    { $set: { name: 'tomiyama' } },    { upsert: true });
{
  acknowledged: true,
  insertedId: ObjectId('6661d477698538801e02f221'),
  matchedCount: 0,
  modifiedCount: 0,
  upsertedCount: 1
}

// 実行後
SAMPLDB> db.users.find()
[
  {
    _id: ObjectId('6661d44eddb6cfaedf9ec537'),
    user_id: '1',
    name: 'mori',
    age: 20
  },
  {
    _id: ObjectId('6661d44eddb6cfaedf9ec538'),
    user_id: '2',
    name: 'shimada',
    age: 50
  },
  {
    _id: ObjectId('6661d44eddb6cfaedf9ec539'),
    user_id: '3',
    name: 'tuji',
    age: 50
  },
  {
    _id: ObjectId('6661d44eddb6cfaedf9ec53a'),
    user_id: '4',
    name: 'ayatuji',
    age: 99
  },
  {
    _id: ObjectId('6661d477698538801e02f221'),
    age: 100,
    name: 'tomiyama'
  }
]

次は更新する（存在する場合）

upsert(insert)


// 実行前
SAMPLDB> db.users.find()
[
  {
    _id: ObjectId('6661d51bddb6cfaedf9ec53b'),
    user_id: '1',
    name: 'mori',
    age: 20
  },
  {
    _id: ObjectId('6661d51bddb6cfaedf9ec53c'),
    user_id: '2',
    name: 'shimada',
    age: 50
  },
  {
    _id: ObjectId('6661d51bddb6cfaedf9ec53d'),
    user_id: '3',
    name: 'tuji',
    age: 50
  },
  {
    _id: ObjectId('6661d51bddb6cfaedf9ec53e'),
    user_id: '4',
    name: 'ayatuji',
    age: 99
  }
]

// 更新（存在する場合）
SAMPLDB> db.users.updateOne(    { age: 50 },    { $set: { name: 'tomiyama' } },    { upsert: true });       
{
  acknowledged: true,
  insertedId: null,
  matchedCount: 1,
  modifiedCount: 1,
  upsertedCount: 0
}

// 実行後
SAMPLDB> db.users.find()
[
  {
    _id: ObjectId('6661d51bddb6cfaedf9ec53b'),
    user_id: '1',
    name: 'mori',
    age: 20
  },
  {
    _id: ObjectId('6661d51bddb6cfaedf9ec53c'),
    user_id: '2',
    name: 'tomiyama',
    age: 50
  },
  {
    _id: ObjectId('6661d51bddb6cfaedf9ec53d'),
    user_id: '3',
    name: 'tuji',
    age: 50
  },
  {
    _id: ObjectId('6661d51bddb6cfaedf9ec53e'),
    user_id: '4',
    name: 'ayatuji',
    age: 99
  }
]

updateOneなので最初の1件のみ更新される
updateManyの場合は条件に一致するドキュメント全てが更新される

replaceOne

replaceはupdateと違い、ドキュメント自体を
置き換える。 ※置き換え前のフィールドが置き換え後にない場合は消える

replaceOneなので最初の一つのみが置き換え対象となる

replaceOne構文


# 構文
db.<db名>.replaceOne( 
    # リプレイス条件
    { <field1>: <value1>, ...},
    # リプレイス内容
    { <field1>: <value1>, ...}　
)

# 実行文サンプル
db.users.replaceOne(
    { age: 50 },
    { name: 'tanaka' }
)

実行してみる

replaceOne


// 実行前
SAMPLDB> db.users.find()
[
  {
    _id: ObjectId('6661d88bddb6cfaedf9ec543'),
    user_id: '1',
    name: 'mori',
    age: 20
  },
  {
    _id: ObjectId('6661d88bddb6cfaedf9ec544'),
    user_id: '2',
    name: 'shimada',
    age: 50
  },
  {
    _id: ObjectId('6661d88bddb6cfaedf9ec545'),
    user_id: '3',
    name: 'tuji',
    age: 50
  },
  {
    _id: ObjectId('6661d88bddb6cfaedf9ec546'),
    user_id: '4',
    name: 'ayatuji',
    age: 99
  }
]

// 実行
SAMPLDB> db.users.replaceOne(    { age: 50 },    { name: 'tanaka' })
{
  acknowledged: true,
  insertedId: null,
  matchedCount: 1,
  modifiedCount: 1,
  upsertedCount: 0
}

// 実行後
SAMPLDB> db.users.find()
[
  {
    _id: ObjectId('6661d88bddb6cfaedf9ec543'),
    user_id: '1',
    name: 'mori',
    age: 20
  },
  { _id: ObjectId('6661d88bddb6cfaedf9ec544'), name: 'tanaka' },
  {
    _id: ObjectId('6661d88bddb6cfaedf9ec545'),
    user_id: '3',
    name: 'tuji',
    age: 50
  },
  {
    _id: ObjectId('6661d88bddb6cfaedf9ec546'),
    user_id: '4',
    name: 'ayatuji',
    age: 99
  }
]

条件に一致するドキュメント自体が置き換えられている

deleteOne

条件に合ったドキュメントのうち最初の1件を削除する

deleteOne構文


# 構文
db.<db名>.deleteOne(
    # 削除条件
    { <field1>: <value1>, ...}
)

# 実行文サンプル
db.users.deleteOne(
    { age: 50 }
)

実行してみる

deleteOne


// 実行前
SAMPLDB> db.users.find()
[
  {
    _id: ObjectId('6661dcd0ddb6cfaedf9ec54b'),
    user_id: '1',
    name: 'mori',
    age: 20
  },
  {
    _id: ObjectId('6661dcd0ddb6cfaedf9ec54c'),
    user_id: '2',
    name: 'shimada',
    age: 50
  },
  {
    _id: ObjectId('6661dcd0ddb6cfaedf9ec54d'),
    user_id: '3',
    name: 'tuji',
    age: 50
  },
  {
    _id: ObjectId('6661dcd0ddb6cfaedf9ec54e'),
    user_id: '4',
    name: 'ayatuji',
    age: 99
  }
]

// 実行
SAMPLDB> db.users.deleteOne(    { age: 50 })
{ acknowledged: true, deletedCount: 1 }

// 実行後
SAMPLDB> db.users.find()
[
  {
    _id: ObjectId('6661dcd0ddb6cfaedf9ec54b'),
    user_id: '1',
    name: 'mori',
    age: 20
  },
  {
    _id: ObjectId('6661dcd0ddb6cfaedf9ec54d'),
    user_id: '3',
    name: 'tuji',
    age: 50
  },
  {
    _id: ObjectId('6661dcd0ddb6cfaedf9ec54e'),
    user_id: '4',
    name: 'ayatuji',
    age: 99
  }
]

条件に一致するドキュメントの最初の1件が削除される

deleteMany

条件に合ったドキュメントを複数削除する

deleteMany構文


# 構文
db.<db名>.deleteMany(
    # 削除条件
    { <field1>: <value1>, ...}
)

# 実行文サンプル
db.users.deleteMany(
    { age: 50 }
)

実行してみる

deleteMany


// 実行前
SAMPLDB> db.users.find()
[
  {
    _id: ObjectId('6661ddc1ddb6cfaedf9ec54f'),
    user_id: '1',
    name: 'mori',
    age: 20
  },
  {
    _id: ObjectId('6661ddc1ddb6cfaedf9ec550'),
    user_id: '2',
    name: 'shimada',
    age: 50
  },
  {
    _id: ObjectId('6661ddc1ddb6cfaedf9ec551'),
    user_id: '3',
    name: 'tuji',
    age: 50
  },
  {
    _id: ObjectId('6661ddc1ddb6cfaedf9ec552'),
    user_id: '4',
    name: 'ayatuji',
    age: 99
  }
]

// 実行
SAMPLDB> db.users.deleteMany(    { age: 50 })
{ acknowledged: true, deletedCount: 2 }

// 実行後
SAMPLDB> db.users.find()
[
  {
    _id: ObjectId('6661ddc1ddb6cfaedf9ec54f'),
    user_id: '1',
    name: 'mori',
    age: 20
  },
  {
    _id: ObjectId('6661ddc1ddb6cfaedf9ec552'),
    user_id: '4',
    name: 'ayatuji',
    age: 99
  }
]

条件に一致するドキュメントがすべて削除されている

まとめ

mongoshで操作してみることで、MongoDBがどんなデータを
持つのかイメージすることができた。
データの作成や更新は従来のRDBに比べると行いやすいく、データ自体も
かなり柔軟性が高いと感じた。

pythonからどのように使うのかについて調べたい。

【Docker × MongoDB】コンテナでMongoDBを作って操作してみる~mongosh~

MongoDBとは？

ドキュメント指向型

MongoDBのデータ構造

MongoDBのデータ

データベース

コレクション

ドキュメント

フィールド

mongoshとは？

環境

プロジェクト構成

MongoDBのコンテナ環境を作成する

docker-compose.yml

/data/dbについて

docker-entrypoint-initdb.dについて

init-db.jsについて

mongoshで操作する

ログイン

db関連の操作

show dbs

use db名

use db名

db.dropDatabase

コレクション関連の操作

show collections

db.createCollection

db.USERS.drop

ドキュメント関連の操作

find

findOne

countDocuments

insertOne

insertMany

updateOne

updateMany

upsert

replaceOne

deleteOne

deleteMany

まとめ

参考

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