APIとMongoDBデータベース連携：実現方法を解説！

APIを開発する際に、MongoDBからデータを取得したり、MongoDBへCRUD操作を行なったりする必要がよくあります。そこで、APIとMongoDBデータベースの連携を実現すると、APIのデータとデータベースのデータを照合したり、必要な時にデータを書き込んだりすることができるようになったので、データをより効率的に処理できるようになると思います。

Apidogという強力的なAPI管理ツールなら、MongoDBとの接続をサポートしているので、直感的なUIで、MongoDBに接続してCRUD操作を行なったり、MongoDBのデータをAPI開発に活用したりすることができますので、ぜひお試しください。

API開発際にMongoDBの活用

APIを開発する際では、データベースのデータを照合することでAPIレスポンスのデータを検証したり、APIからデータをデータベースに書き込んだりする必要がよくあります。そして、MongoDBは非常に人気なNoSQLデータベースとしてJSONデータ構造と親和性が高いため、API領域で広く使われています。

MongoDBとは

MongoDBは、2009年にMongoDB Inc.によって開発されたドキュメント指向データベースとして、一番人気なNoSQLデータベースとしてよく知られています。MongoDBはアジャイル開発に適しており、スタートアップなどを中心に急速に利用が広まっています。扱えるデータ量も大幅に拡大しており、大規模データを扱うWebサービスなどでも利用されています。

API開発とMongoDBの利用について

上記に述べたように、API開発の際に、MongoDBを利用することが多く見られています。その原因を見極めると、主に次のようになると思います：

• MongoDBはドキュメント指向で、データ構造がJSONと親和性が高いため、Web APIとデータストアを接続しやすい
• スキーマレスなので、APIの要求仕様変更に対して柔軟にデータストアを変更できる
• APIからのリクエストは非定型な傾向があるが、MongoDBも非定型データに対応しやすい
• APIで扱うデータは変化が多いが、MongoDBはアジャイル開発に適している
• モバイルアプリのバックエンドAPIを開発する場合、MongoDBは低レイテンシとスケーラビリティが得意
• 地理空間データを扱うLocation Based ServiceのAPIでは、MongoDBの地理空間検索機能を生かせる

このように、Web APIやマイクロサービスアーキテクチャとの親和性が高く、アジャイルなAPI開発においてMongoDBは活用しやすいデータベースです。

ApidogでAPI開発でMongoDBを活用する方法

Apidogは、強力的なAPI管理ツールとして、MongoDBデータベースに連携して作業することができます。Apidogを通じて、MongoDBに対して次のような操作を行うことが可能です。

• MongoDBに1クリックで接続する
• Apidogを通じて、MongoDBデータベースのCRUD操作を行う
• MongoDB特有のObjectIDを自動的に判断する
• MongoDBからデータを取得して、APIリクエストのデータとして利用可能
• APIレスポンスデータがMongoDBのデータにピッタリするかを検証可能
• APIレスポンスデータを直接にMongoDBに書き込む
• その他

それでは、次はApidogのMongoDBの詳細の使い方を皆さんに紹介していきたいと思います。

MongoDBデータベースのCRUD操作

Apidogを使って、簡単にMongoDBデータベースに接続することができます。そして、直感的な操作によってCRUDを行うことができます。

ステップ⒈Apidogを開き、APIテスト画面で「前処理・後処理」で「前処理・後処理を追加」から「データベース操作」を選択すると、「データベース接続設定」でMongoDBへ接続します。

ステップ⒉そして、操作タイプ、コレクション名とクエリ条件を設定し、「コンソールに結果を表示する」をスイッチオンします。こうして、リクエストを送信すると、MongoDBの実行結果が「コンソール」タブで表示されるようになります。

ご案内：具体的な操作を行うには、「操作タイプ」でCRUDそれぞれに相当するタイプを選択して、ドキュメントのところで操作内容を入力する必要があります。

MongoDBのデータをApidogの変数として設定

また、MongoDBデータベースからデータを取得した場合、それをApidogの変数として設定することもできます。そして今後のAPIテストのプロセスで、直接にこの変数を参照して、リアルデータを利用してAPIテストを行えるようになります。

「変数に結果を抽出する」で、変数名や変数のタイプを定義した上、抽出したいデータのJSONPath式を入力することで、MongoDBの実行データをApidogの変数として設定することができます。

こうすると、この変数は、APIリクエスト、APIレスポンス検証などの場面で広く活用できるようになります。

APIのデータをMongoDBデータベースに書き込み

また、APIサーバーから返されたデータを直接にMongoDBに書き込みたい場合でも、Apidogはそれをサポートしています。

ステップ⒈APIテスト画面で「後処理」でまず「抽出変数」を追加して、APIレスポンスのどのデータを変数として抽出するのかを定義します。例えば、ここで{{customerName}}という変数を抽出します。

ステップ⒉そして、「データベース操作」のステップを追加して、それをMongoDBに接続して、操作タイプを「シングルドキュメントの挿入」にし、コレクション名を入力し、ドキュメントで{"name":"{{customerName}}"}を入力することで、先の変数をMangoDBに書き込むことができます。

ステップ⒊この場合で{{customerName}}の値が「田中」になりますので、MangoDBを開くと、「田中」というドキュメントが成功に追加されるかどうかを確認できます。

まとめ

MongoDBはドキュメント指向でJSONとの親和性が高く、API開発において大変有用なデータベースです。APIのリクエスト/レスポンスデータとMongoDBのデータを照合したり、APIからMongoDBへのデータ保存を実現できます。

Apidogを利用することで、MongoDBへの接続やCRUD操作を直感的なUIで実行でき、効率的な開発が可能になります。また、MongoDBデータをApidogの変数として利用したり、APIレスポンス結果をMongoDBに保存したりと、幅広い連携が実現できます。

API開発の生産性と品質の向上には、MongoDBとの連携が欠かせません。Apidogを活用することで、開発スピードと精度を高められることが期待できます。MongoDBとAPIの連携におけるApidogの可能性をぜひご活用ください。