mongodb-aggregation

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。