name: mongodb-aggregation
description: Use this skill when writing aggregation pipelines, grouping, joining collections, or optimizing slow MongoDB queries. Trigger words: 集計, aggregate, パイプライン, $group, $lookup, $match, 結合, グループ化, 遅いクエリ, explain.
MongoDB Aggregation
いつ使うか
- 集計(合計・件数・平均)やグループ化が必要なとき。
- 複数コレクションを結合(
$lookup)するとき。
- 単純な
find では取れない加工済みデータが欲しいとき。
- クエリが遅く、最適化したいとき。
やること
- パイプラインは早い段階で絞る:
$match と $project をできるだけ前に置く。
$match をインデックスが効く形(先頭で等価条件)にする。$lookup は件数を絞ってから。N+1 を避けるが、巨大結合は分割も検討。- 必ず
.explain('executionStats') で IXSCAN を確認。COLLSCAN は赤信号。
- 読み取り目的なら結果を plain object として扱う。
守るルール
- ✅
$match / $project を最前段に置きデータ量を減らす。
- ✅ ソート対象フィールドにインデックス(ESR ルール)。
- ✅
.explain('executionStats') で IXSCAN 確認を習慣化。
- ✅ ユーザー入力は Zod 検証後にパイプラインへ。
- ❌
$match を最後に置いて全件処理してから絞る。
- ❌ ユーザー入力をそのまま
$where / 演算子オブジェクトに展開しない。
典型例(コード片)
// ロール別の月間投稿数(直近 30 日)
const since = new Date(Date.now() - 30 * 864e5);
const rows = await PostModel.aggregate([
{ $match: { createdAt: { $gte: since } } }, // 先に絞る(インデックス)
{ $group: { _id: '$authorId', count: { $sum: 1 } } },
{ $sort: { count: -1 } },
{ $limit: 20 },
{ $lookup: { from: 'users', localField: '_id', foreignField: '_id', as: 'author' } },
{ $project: { count: 1, 'author.name': 1 } }, // 必要列だけ
]);
アンチパターン
- パイプライン末尾で
$match し、全件を集計してから捨てる。
$lookup で巨大コレクションを無制限結合してメモリ超過。explain を見ずに「動いたから OK」とする。
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