NoSQL（mongoDB）導入ガイド

NoSQL の利用を促進したいという意識のもとこの記事を作成しました。 今迄、数多くの案件に関わってきましたが、DB といえば大体 RDB でした。NoSQL を扱っている案件もあるのですが数少ないです。 NoSQL にしておけばこんなに苦労することはなかったんだろうなというケースも多々あったので、とりあえず使い慣れた RDB を使うといった風潮に異を唱えたく思いました。 ロールの多様化によって DB に触れる機会があまりないエンジニアも増えてきた昨今、利用促進には情報発信したり説得材料を作るのが肝要だと思います。ビギナーでも手軽に試せるクイックスタート、どういった局面で利用すべきかといったガイドライン、現実に発生し得る要求に対処できるようなケーススタディなどを書いたブログ記事を作成することで、その一助とできればと願います。

GitHub リポジトリに本記事で扱う環境やソースコードを全て格納しています。

Docker(docker-compose)を利用できる環境であれば、コマンド一つで環境を構築できます。

docker-compose up -d

コマンドを実行すると以下の 3 つのコンテナが起動します。

backend リポジトリに配置しているファイルが/usr/src/app

Python(Jupyter)を実行できる環境です。

VSCode などでリモートログインして利用してください。

mongo mongo DB 本体です。

ユーザーやパスワードなどは docker-compose.yml に書いてあります。

mongo-express mongo DB をブラウザの GUI でメンテナンスできるツールです。

ブラウザでこのリンクを開いてください。

pymongoでmongo DBを操作します。接続と動作確認を行うJupyterスクリプトを以下にGistで貼り付けます。

ケーススタディ: ユーザー情報を管理する

階層構造データの基本的なCRUD操作をしてみます。

mongo case study manage user info

今回は導入部分の説明のみとしました。今後、より実践的な内容にも踏み込んでいきたいと思っています。