MongoDB: 高度な集計パイプライン：複雑な式と変換

Q: $dateToStringはタイムゾーンをサポート？

timezone パラメータをサポート（IANAタイムゾーン名、例：'Asia/Tokyo'）。

Q: 型変換が失敗したらどうなる？

デフォルトではnullを返す。 $convert でonErrorハンドラを指定可能。

最終更新：2026-08-26

高度な集計パイプライン—複雑な式と型変換をマスターすれば、データ分析シナリオの90%を解決できます。

1. このレッスンで学ぶこと

$groupアキュムレータの高度な使用法
条件式：$cond / $ifNull / $switch
日付抽出：$year / $month / $dayOfWeek
日付フォーマット：$dateToString
型変換：$toString / $toInt / $toDecimal
配列操作：$arrayElemAt / $map / $filter

graph LR
    A[ドキュメント] -->|$cond<br/>三項演算| B[条件付き射影]
    A -->|$switch<br/>多分岐| C[カテゴリタグ]
    A -->|$ifNull<br/>null値処理| D[デフォルト値置換]
    A -->|$dateToString<br/>日付フォーマット| E[日付文字列]
    A -->|$toInt/$toDecimal<br/>型変換| F[型変換]

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    style C fill:#d4edda

2. 条件式

概念説明: 条件式は集計パイプラインの「論理制御フロー」として機能し、ドキュメント内の各値を条件に基づいて動的に計算できます。$condは三項式（if-then-else）、$switchは多分岐マッチ（switch-caseに類似）、$ifNullはnull値置換（デフォルト値提供）です。これらは$project、$addFields、$groupで広く使用されます。

graph TB
    A[条件式] --> B[$cond<br/>三項if-else]
    A --> C[$switch<br/>多分岐マッチング]
    A --> D[$ifNull<br/>null値置換]
    
    B --> E["price >= 1000 → '高い'<br/>else price >= 100 → '普通'<br/>else → '安い'"]
    C --> F["status = 'paid' → '支払済み'<br/>status = 'shipped' → '発送済み'<br/>default → '不明'"]
    D --> G["nicknameがnull<br/>→ usernameで置換"]
    
    style B fill:#d4edda
    style C fill:#cce5ff
    style D fill:#fff3cd

式	構文	使用例	可読性
`$cond`	`{if, then, else}`	2分岐条件	中程度
ネスト`$cond`	"else"内に`$cond`をネスト	3分岐以上	低
`$switch`	`{branches, default}`	3分岐以上	高
`$ifNull`	`{ $ifNull: [expr, default] }`	null値処理	高

(1) $cond：三項演算子

JAVASCRIPT

// === if-elseに類似 ===
db.products.aggregate([
  {
    $project: {
      title: 1,
      priceLevel: {
        $cond: {
          if: { $gte: ['$price', 1000] },
          then: '高い',
          else: {
            $cond: {
              if: { $gte: ['$price', 100] },
              then: '普通',
              else: '安い'
            }
          }
        }
      }
    }
  }
]);

(2) $ifNull：null値処理

JAVASCRIPT

// === null/undefinedを置換 ===
db.users.aggregate([
  {
    $project: {
      name: 1,
      displayName: {
        $ifNull: ['$nickname', '$username']  // nicknameが空ならusernameを使用
      }
    }
  }
]);

(3) $switch：多条件分岐

JAVASCRIPT

// === switch-caseに類似 ===
db.orders.aggregate([
  {
    $project: {
      orderId: '$_id',
      statusLabel: {
        $switch: {
          branches: [
            { case: { $eq: ['$status', 'pending'] }, then: '支払待ち' },
            { case: { $eq: ['$status', 'paid'] }, then: '支払済み' },
            { case: { $eq: ['$status', 'shipped'] }, then: '発送済み' },
            { case: { $eq: ['$status', 'delivered'] }, then: '配達済み' }
          ],
          default: '不明なステータス'
        }
      }
    }
  }
]);

3. 日付操作

概念説明: 日付操作は時系列データ分析の基盤です。MongoDBは3種類の日付演算子を提供します：(1) 抽出演算子（$year/$month/$dayOfMonth/$hour等）、(2) フォーマット演算子（$dateToString）、(3) 算術演算子（$add/$subtract）。

graph LR
    A[日付フィールド<br/>2026-07-01T10:30:00Z] --> B[$year → 2026]
    A --> C[$month → 7]
    A --> D[$dayOfMonth → 1]
    A --> E[$hour → 10]
    
    A --> F["$dateToString<br/>%Y-%m-%d → '2026-07-01'"]
    
    A --> G["$add[date, 7*86400000]<br/>→ 2026-07-08"]
    A --> H["$subtract[now, date]<br/>→ 日数差"]
    
    style B fill:#d4edda
    style F fill:#cce5ff
    style G fill:#fff3cd

(1) 日付抽出

JAVASCRIPT

// === $year / $month / $dayOfWeek / $hour ===
db.orders.aggregate([
  {
    $project: {
      year: { $year: '$createdAt' },
      month: { $month: '$createdAt' },
      day: { $dayOfMonth: '$createdAt' },
      weekday: { $dayOfWeek: '$createdAt' },  // 1=日曜日
      hour: { $hour: '$createdAt' }
    }
  }
]);

(2) 日付フォーマット

JAVASCRIPT

// === $dateToString 日付フォーマット ===
db.orders.aggregate([
  {
    $project: {
      orderDate: {
        $dateToString: {
          format: '%Y-%m-%d %H:%M:%S',
          date: '$createdAt',
          timezone: 'Asia/Tokyo'
        }
      }
    }
  }
]);
// { orderDate: '2026-07-01 10:30:00' }

フォーマット指定子	意味
`%Y`	4桁年
`%m`	2桁月
`%d`	2桁日
`%H`	24時間表記
`%M`	分
`%S`	秒

(3) 日付計算

JAVASCRIPT

// === $add / $subtract 日付の加減 ===
db.orders.aggregate([
  {
    $project: {
      createdAt: 1,
      expiryDate: { $add: ['$createdAt', 7 * 24 * 60 * 60 * 1000] },  // 7日追加
      daysSinceCreated: {
        $divide: [
          { $subtract: [new Date(), '$createdAt'] },
          1000 * 60 * 60 * 24
        ]
      }
    }
  }
]);

4. 型変換

概念説明: MongoDBは弱い型付けデータベースで、同じコレクション内のフィールドが異なるデータ型を持つ可能性があります。集計パイプラインは$toString/$toInt/$toLong/$toDouble/$toDecimal/$toDate/$toBool等の変換演算子を提供し、データ型の不整合を解決します。

変換演算子	入力 → 出力	典型的なシナリオ
`$toString`	任意 → 文字列	数値を表示用文字列に変換
`$toInt`	文字列/数値→Int32	文字列価格を整数に変換
`$toLong`	文字列/数値→Int64	大きなID変換
`$toDouble`	文字列/数値→Double	精密計算
`$toDecimal`	文字列/数値→Decimal128	通貨の精密計算
`$toDate`	文字列/数値→Date	文字列日付をDateに変換
`$convert`	onError指定可能	安全な変換（推奨）

JAVASCRIPT

// === 数値型変換 ===
db.products.aggregate([
  {
    $project: {
      title: 1,
      price: 1,
      priceString: { $toString: '$price' },           // Decimal128 → 文字列
      priceInt: { $toInt: '$price' },                  // → Int32
      priceLong: { $toLong: '$price' },                // → Int64
      priceDouble: { $toDouble: '$price' },            // → Double
      priceDecimal: { $toDecimal: '$price' }           // → Decimal128
    }
  }
]);

// === 日付変換 ===
db.products.aggregate([
  {
    $project: {
      title: 1,
      releaseDate: { $toDate: '$releaseDateStr' }     // 文字列 → Date
    }
  }
]);

5. 文字列操作

JAVASCRIPT

// === $substr 文字列切り取り ===
db.users.aggregate([
  {
    $project: {
      email: 1,
      emailPrefix: { $substr: ['$email', 0, 5] }  // メールの最初の5文字
    }
  }
]);

// === $concat 文字列連結 ===
db.users.aggregate([
  {
    $project: {
      fullName: { $concat: ['$firstName', ' ', '$lastName'] }
    }
  }
]);

// === $toUpper / $toLower 大文字・小文字 ===
db.users.aggregate([
  {
    $project: {
      usernameUpper: { $toUpper: '$username' }
    }
  }
]);

6. 配列操作

概念説明: 配列操作はMongoDBの集計パイプラインとSQLを区別する核心機能です。$map、$filter、$reduceにより、配列内要素の変換・フィルタリング・集計が可能です。

graph LR
    A["tags: ['5g','amoled','fast']"] --> B["$arrayElemAt: 0<br/>→ '5g'"]
    A --> C["$size<br/>→ 3"]
    A --> D["$map: {$toUpper}<br/>→ ['5G','AMOLED','FAST']"]
    A --> E["$filter: len >= 3<br/>→ ['amoled','fast']"]
    
    style B fill:#d4edda
    style C fill:#cce5ff
    style D fill:#fff3cd
    style E fill:#e2d5f1

演算子	機能	JavaScript相当
`$arrayElemAt`	インデックスで要素取得	`arr[index]`
`$size`	配列長	`arr.length`
`$map`	要素ごとに変換	`arr.map(fn)`
`$filter`	条件フィルタ	`arr.filter(fn)`
`$reduce`	累積計算	`arr.reduce(fn, init)`
`$concatArrays`	配列結合	`[...a, ...b]`
`$reverseArray`	配列反転	`arr.reverse()`

JAVASCRIPT

// === $arrayElemAt インデックスで要素取得 ===
db.products.aggregate([
  {
    $project: {
      title: 1,
      firstTag: { $arrayElemAt: ['$tags', 0] },
      lastTag: { $arrayElemAt: ['$tags', -1] }
    }
  }
]);

// === $size 配列長 ===
db.products.aggregate([
  {
    $project: {
      title: 1,
      tagCount: { $size: '$tags' }
    }
  }
]);

// === $map 配列変換 ===
db.products.aggregate([
  {
    $project: {
      title: 1,
      tagsUpper: {
        $map: {
          input: '$tags',
          as: 'tag',
          in: { $toUpper: '$$tag' }
        }
      }
    }
  }
]);

// === $filter 配列フィルタ ===
db.products.aggregate([
  {
    $project: {
      title: 1,
      expensiveTags: {
        $filter: {
          input: '$relatedProducts',
          as: 'product',
          cond: { $gte: ['$$product.price', 1000] }
        }
      }
    }
  }
]);

7. 総合実践

(1) 複雑なビジネスシナリオ

JAVASCRIPT

// === シナリオ：ユーザーセグメンテーション分析 ===
db.orders.aggregate([
  { $match: { status: 'paid' } },
  {
    $group: {
      _id: '$userId',
      totalSpent: { $sum: '$total' },
      orderCount: { $sum: 1 },
      avgOrderValue: { $avg: '$total' },
      firstOrderAt: { $min: '$createdAt' },
      lastOrderAt: { $max: '$createdAt' }
    }
  },
  {
    $addFields: {
      userLevel: {
        $switch: {
          branches: [
            { case: { $gte: ['$totalSpent', 10000] }, then: 'VIP' },
            { case: { $gte: ['$totalSpent', 1000] }, then: 'Gold' },
            { case: { $gte: ['$totalSpent', 100] }, then: 'Silver' }
          ],
          default: 'Bronze'
        }
      },
      daysSinceLastOrder: {
        $divide: [
          { $subtract: [new Date(), '$lastOrderAt'] },
          1000 * 60 * 60 * 24
        ]
      }
    }
  },
  { $sort: { totalSpent: -1 } },
  { $limit: 100 }
]);

(2) 売上レポート

JAVASCRIPT

// === 月次売上レポート（前月比含む）===
db.orders.aggregate([
  {
    $group: {
      _id: {
        year: { $year: '$createdAt' },
        month: { $month: '$createdAt' }
      },
      revenue: { $sum: '$total' },
      orderCount: { $sum: 1 },
      avgOrderValue: { $avg: '$total' }
    }
  },
  { $sort: { '_id.year': 1, '_id.month': 1 } },
  {
    $setWindowFields: {
      sortBy: { '_id.year': 1, '_id.month': 1 },
      output: {
        prevMonthRevenue: {
          $shift: {
            output: '$revenue',
            by: -1
          }
        }
      }
    }
  },
  {
    $addFields: {
      growthRate: {
        $cond: {
          if: { $gt: ['$prevMonthRevenue', 0] },
          then: {
            $divide: [
              { $subtract: ['$revenue', '$prevMonthRevenue'] },
              '$prevMonthRevenue'
            ]
          },
          else: 0
        }
      }
    }
  }
]);

▶ サンプル 1：集計パイプラインの高度な実践 - ユーザーセグメンテーション分析（難易度 ⭐⭐）

JAVASCRIPT

// シナリオ：支出に基づいてユーザーをVIP階層に分類
db.orders.insertMany([
  { userId: 'user_001', total: NumberDecimal('15000'), createdAt: new Date('2026-06-01'), status: 'paid' },
  { userId: 'user_002', total: NumberDecimal('500'),   createdAt: new Date('2026-06-05'), status: 'paid' },
  { userId: 'user_003', total: NumberDecimal('50'),    createdAt: new Date('2026-06-10'), status: 'paid' },
  { userId: 'user_001', total: NumberDecimal('800'),   createdAt: new Date('2026-06-15'), status: 'paid' }
]);

// 完全パイプライン：ユーザーセグメンテーション + タグ変換 + 月次統計
db.orders.aggregate([
  // ステップ1：支払済み注文のみカウント
  { $match: { status: 'paid' } },

  // ステップ2：ユーザーでグループ化
  {
    $group: {
      _id: '$userId',
      totalSpent: { $sum: '$total' },
      orderCount: { $sum: 1 },
      avgOrderValue: { $avg: '$total' },
      lastOrderAt: { $max: '$createdAt' }
    }
  },

  // ステップ3：$switchでユーザーを分類
  {
    $addFields: {
      userLevel: {
        $switch: {
          branches: [
            { case: { $gte: ['$totalSpent', 10000] }, then: 'VIP' },
            { case: { $gte: ['$totalSpent', 1000] },  then: 'Gold' },
            { case: { $gte: ['$totalSpent', 100] },   then: 'Silver' }
          ],
          default: 'Bronze'
        }
      },
      // 最終注文からの日数
      daysSinceLastOrder: {
        $divide: [
          { $subtract: [new Date(), '$lastOrderAt'] },
          1000 * 60 * 60 * 24
        ]
      }
    }
  },

  // ステップ4：日付フォーマット
  {
    $project: {
      userId: '$_id',
      totalSpent: 1,
      avgOrderValue: { $toString: '$avgOrderValue' },  // Decimal128 → 文字列
      userLevel: 1,
      daysSinceLastOrder: { $round: ['$daysSinceLastOrder', 0] },  // 整数に丸める
      lastOrderDate: {
        $dateToString: {
          format: '%Y-%m-%d',
          date: '$lastOrderAt',
          timezone: 'Asia/Tokyo'
        }
      }
    }
  },

  // ステップ5：支出額でソート
  { $sort: { totalSpent: -1 } }
]);

出力： 3人のユーザーが支出額で自動的にセグメント分けされます。user_001は総支出15,800でVIPとマークされ、最終注文から16日経過、日付は東京時間でフォーマット済み。

▶ サンプル 2：ShopHub売上レポート + 日付フォーマット（難易度 ⭐）

JAVASCRIPT

// シナリオ：ShopHub運営チームが月次売上レポートを生成。フォーマット済み日付と前月比を含む
db.orders.insertMany([
  { orderId: 'ORD-001', userId: 'user_001', total: NumberDecimal('1500'), status: 'paid', createdAt: new Date('2026-05-15') },
  { orderId: 'ORD-002', userId: 'user_002', total: NumberDecimal('800'),  status: 'paid', createdAt: new Date('2026-06-01') },
  { orderId: 'ORD-003', userId: 'user_001', total: NumberDecimal('2200'), status: 'paid', createdAt: new Date('2026-06-20') },
  { orderId: 'ORD-004', userId: 'user_003', total: NumberDecimal('300'),  status: 'paid', createdAt: new Date('2026-07-05') }
]);

// 月次レポート：月フォーマット、前月比計算、ユーザーセグメンテーションタグ
db.orders.aggregate([
  { $match: { status: 'paid' } },
  {
    $group: {
      _id: {
        year: { $year: '$createdAt' },
        month: { $month: '$createdAt' }
      },
      revenue: { $sum: '$total' },
      orderCount: { $sum: 1 },
      avgOrderValue: { $avg: '$total' }
    }
  },
  { $sort: { '_id.year': 1, '_id.month': 1 } },
  {
    $addFields: {
      monthLabel: {
        $dateToString: {
          format: '%Y-%m',
          date: { $dateFromParts: { year: '$_id.year', month: '$_id.month' } }
        }
      },
      revenueStr: { $toString: '$revenue' },
      performance: {
        $switch: {
          branches: [
            { case: { $gte: ['$revenue', 2000] }, then: '優秀' },
            { case: { $gte: ['$revenue', 1000] }, then: '良好' },
            { case: { $gte: ['$revenue', 500] }, then: '普通' }
          ],
          default: '目標未達'
        }
      }
    }
  }
]);

出力： 月次レポートにはフォーマット済み月ラベル（2026-05）、変換済み売上文字列、$switchによる自動パフォーマンス評価タグが含まれます。

▶ サンプル 3：前月比付き月次売上レポート（難易度 ⭐⭐）

JAVASCRIPT

// シナリオ：ShopHub売上ダッシュボードの当月と前月比較
db.orders.insertMany([
  { orderId: 'ORD-001', total: 15000, status: 'paid', createdAt: new Date('2026-06-15') },
  { orderId: 'ORD-002', total: 8500, status: 'paid', createdAt: new Date('2026-06-25') },
  { orderId: 'ORD-003', total: 12000, status: 'paid', createdAt: new Date('2026-07-05') },
  { orderId: 'ORD-004', total: 9500, status: 'paid', createdAt: new Date('2026-07-15') },
  { orderId: 'ORD-005', total: 18000, status: 'paid', createdAt: new Date('2026-07-20') }
]);

// パイプライン：月次集計 + ウィンドウ関数で成長率
const monthlyReport = db.orders.aggregate([
  // ステージ1：支払済み注文のみマッチ
  { $match: { status: 'paid' } },
  // ステージ2：年月でグループ化
  { $group: {
    _id: {
      year: { $year: '$createdAt' },
      month: { $month: '$createdAt' }
    },
    revenue: { $sum: '$total' },
    orderCount: { $sum: 1 },
    avgOrderValue: { $avg: '$total' }
  }},
  // ステージ3：時系列でソート
  { $sort: { '_id.year': 1, '_id.month': 1 } },
  // ステージ4：ウィンドウ関数で前月売上を取得
  { $setWindowFields: {
    sortBy: { '_id.year': 1, '_id.month': 1 },
    output: {
      prevRevenue: { $shift: { output: '$revenue', by: -1 } }
    }
  }},
  // ステージ5：成長率を計算
  { $addFields: {
    growthRate: {
      $cond: {
        if: { $gt: ['$prevRevenue', 0] },
        then: {
          $multiply: [
            { $divide: [{ $subtract: ['$revenue', '$prevRevenue'] }, '$prevRevenue'] },
            100
          ]
        },
        else: 0
      }
    }
  }},
  // ステージ6：出力フォーマット
  { $project: {
    month: { $concat: [
      { $toString: '$_id.year' }, '-',
      { $toString: '$_id.month' }
    ]},
    revenue: 1,
    orderCount: 1,
    avgOrderValue: { $round: ['$avgOrderValue', 2] },
    growthRate: { $round: ['$growthRate', 1] }
  }}
]);

monthlyReport.forEach(r => console.log(JSON.stringify(r)));

出力：

TEXT 📖 参照専用

{"month":"2026-6","revenue":23500,"orderCount":2,"avgOrderValue":11750,"growthRate":0}
{"month":"2026-7","revenue":39500,"orderCount":3,"avgOrderValue":13166.67,"growthRate":68.1}

❓ よくある質問

Q $condと$switchどちらのパフォーマンスが良い？

A $condがわずかに高速（CPU命令数が少ない）。多分岐の場合のみ$switchを使用。

Q $dateToStringはタイムゾーンをサポート？

A timezoneパラメータをサポート（IANAタイムゾーン名、例：'Asia/Tokyo'）。

Q 型変換が失敗したらどうなる？

A デフォルトではnullを返す。$convertでonErrorハンドラを指定可能。

📖 まとめ

条件式：$cond（if-else）、$switch（多分岐）、$ifNull（null値処理）
日付操作：$year/$month/$dayOfWeek + $dateToString
型変換：$toString/$toInt/$toDecimal/$toDate
文字列操作：$concat、$substr、$toUpper
配列操作：$arrayElemAt/$size/$map/$filter

📝 練習問題

基本問題（⭐）：$switch文を使用して注文ステータスに日本語ラベルを追加せよ。
基本問題（⭐）：$dateToStringを使用して注文日をフォーマットせよ。
応用問題（⭐⭐）：ユーザーセグメンテーション（$switchでVIP、Gold、Silverを区別）を実装せよ。
応用問題（⭐⭐）：$mapを使用して全タグを大文字に変換せよ。
チャレンジ問題（⭐⭐⭐）：月次売上レポート + 前月比成長率（$setWindowFields + $shift）を作成せよ。

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