Cómo personalizar la puntuación de los documentos en los resultados

Conéctese a su clúster mongosh en.

Se debe abrir mongosh en una ventana de terminal y realizar la conexión al clúster. Para obtener instrucciones detalladas sobre cómo realizar la conexión, se debe consultar Conexión a un clúster a través de mongosh.

Utilice la sample_mflix base de datos.

Ejecuta el siguiente comando en el prompt mongosh:

use sample_mflix

Ejecute las siguientes consultas de búsqueda de MongoDB con el compound operador en la movies colección.

Los siguientes ejemplos utilizan el operador compound con subconsultas para buscar películas entre los años 2013 y 2015 que contengan el término snow en el campo title.

db.movies.aggregate([
  {
    "$search": {
      "index": "default",
      "compound": {
        "filter": [{
          "range": {
            "path": "year",
            "gte": 2013,
            "lte": 2015
          }
        }],
        "should": [{
          "text": {
            "query": "snow",
            "path": "title",
            "score": {"constant": {"value": 5}}
          }
        }]
      },
      "highlight": {
        "path": "title"
      }
    }
  },
  {
    "$limit": 10
  },
  {
    "$project": {
      "_id": 0,
      "title": 1,
      "year": 1,
      "score": { "$meta": "searchScore" },
      "highlights": { "$meta": "searchHighlights" }
    }
  }
])

 [
  {
    title: 'Snow in Paradise',
    year: 2014,
    score: 5,
    highlights: [
      {
        score: 1.382846713066101,
        path: 'title',
        texts: [
          { value: 'Snow', type: 'hit' },
          { value: ' in Paradise', type: 'text' }
        ]
      }
    ]
  },
  {
    title: 'Dead Snow 2: Red vs. Dead',
    year: 2014,
    score: 5,
    highlights: [
      {
        score: 1.3924485445022583,
        path: 'title',
        texts: [
          { value: 'Dead ', type: 'text' },
          { value: 'Snow', type: 'hit' },
          { value: ' 2: Red vs. ', type: 'text' }
        ]
      }
    ]
  },
  {
    title: 'The Snow White Murder Case',
    year: 2014,
    score: 5,
    highlights: [
      {
        score: 1.3525336980819702,
        path: 'title',
        texts: [
          { value: 'The ', type: 'text' },
          { value: 'Snow', type: 'hit' },
          { value: ' White Murder Case', type: 'text' }
        ]
      }
    ]
  },
  {
    title: 'Snow on the Blades',
    year: 2014,
    score: 5,
    highlights: [
      {
        score: 1.3766303062438965,
        path: 'title',
        texts: [
          { value: 'Snow', type: 'hit' },
          { value: ' on the Blades', type: 'text' }
        ]
      }
    ]
  },
  { year: 2013, title: 'The Secret Life of Walter Mitty', score: 0, highlights: [] },
  { title: 'Jurassic World', year: 2015, score: 0, highlights: [] },
  { title: 'Action Jackson', year: 2014, score: 0, highlights: [] },
  { year: 2013, title: 'In Secret', score: 0, highlights: [] },
  { title: 'The Stanford Prison Experiment', year: 2015, score: 0, highlights: [] },
  { year: 2014, title: 'The Giver', score: 0, highlights: [] }
]

db.movies.aggregate([
  {
    "$search": {
      "index": "default",
      "compound": {
        "must": [{
          "range": {
            "path": "year",
            "gte": 2013,
            "lte": 2015
          }
        }],
        "should": [{
          "text": {
            "query": "snow",
            "path": "title",
            "score": {"boost": {"value": 2}}
          }
        }]
      },
      "highlight": {
        "path": "title"
      }
    }
  },
  {
    "$limit": 10
  },
  {
    "$project": {
      "_id": 0,
      "title": 1,
      "year": 1,
      "score": { "$meta": "searchScore" },
      "highlights": { "$meta": "searchHighlights" }
    }
  }
])

[
  {
    title: 'Snow in Paradise',
    year: 2014,
    score: 6.7722930908203125,
    highlights: [
     {
       score: 1.382846713066101,
       path: 'title',
       texts: [
         { value: 'Snow', type: 'hit' },
         { value: ' in Paradise', type: 'text' }
       ]
     }
    ]
  },
  {
    title: 'Snow on the Blades',
    year: 2014,
    score: 6.063445568084717,
    highlights: [
      {
        score: 1.3766303062438965,
        path: 'title',
        texts: [
          { value: 'Snow', type: 'hit' },
          { value: ' on the Blades', type: 'text' }
        ]
      }
    ]
  },
  {
    title: 'The Snow White Murder Case',
    year: 2014,
    score: 5.509652137756348,
    highlights: [
      {
        score: 1.3525336980819702,
        path: 'title',
        texts: [
          { value: 'The ', type: 'text' },
          { value: 'Snow', type: 'hit' },
          { value: ' White Murder Case', type: 'text' }
        ]
      }
    ]
  },
  {
    title: 'Dead Snow 2: Red vs. Dead',
    year: 2014,
    score: 5.065053939819336,
    highlights: [
      {
        score: 1.3924485445022583,
        path: 'title',
        texts: [
          { value: 'Dead ', type: 'text' },
          { value: 'Snow', type: 'hit' },
          { value: ' 2: Red vs. ', type: 'text' }
        ]
      }
    ]
  },
  { year: 2013, title: 'The Secret Life of Walter Mitty', score: 1, highlights: [] },
  { title: 'Jurassic World', year: 2015, score: 1, highlights: [] },
  { title: 'Action Jackson', year: 2014, score: 1, highlights: [] },
  { year: 2013, title: 'In Secret', score: 1, highlights: [] },
  { title: 'The Stanford Prison Experiment', year: 2015, score: 1,  highlights: [] },
  { year: 2014, title: 'The Giver', score: 1, highlights: [] }
]

db.movies.aggregate([
    {
      "$search": {
        "index": "default",
        "compound": {
          "must": [{
            "text": {
              "path": "genres",
              "query": "comedy",
              "score": {"boost": {"value": 9}}
            }
          },
          {
            "text": {
              "path": "title",
              "query": "snow",
              "score": {"boost": {"value": 5}}
            }
          }],
          "should": [{
            "range": {
              "path": "year",
              "gte": 2013,
              "lte": 2015,
              "score": {"boost": {"value": 3}}
            }
          }]
        }
      }
    },
    {
      "$limit": 10
    },
    {
      "$project": {
        "_id": 0,
        "title": 1,
        "year": 1,
        "genres": 1,
        "score": { "$meta": "searchScore" }
      }
    }
])

  [
    {
      genres: [ 'Comedy', 'Horror' ],
      title: 'Dead Snow',
      year: 2009,
      score: 21.872983932495117
    },
    {
      year: 2000,
      genres: [ 'Adventure', 'Comedy', 'Family' ],
      title: 'Snow Day',
      score: 21.043487548828125
    },
    {
      genres: [ 'Adventure', 'Comedy', 'Family' ],
      title: 'Snow Dogs',
      year: 2002,
      score: 21.043487548828125
    },
    {
      year: 1999,
      genres: [ 'Comedy', 'Romance' ],
      title: 'Let It Snow',
      score: 19.523927688598633
    },
    {
      genres: [ 'Action', 'Comedy', 'Horror' ],
      title: 'Dead Snow 2: Red vs. Dead',
      year: 2014,
      score: 17.426334381103516
    },
    {
      genres: [ 'Comedy', 'Drama' ],
      title: 'Snow White and Russian Red',
      year: 2009,
      score: 16.367326736450195
    },
    {
      genres: [ 'Comedy', 'Drama', 'Romance' ],
      title: 'The Tiger and the Snow',
      year: 2005,
      score: 15.537829399108887
    },
    {
      genres: [ 'Adventure', 'Comedy', 'Family' ],
      title: 'Snow White and the Three Stooges',
      year: 1961,
      score: 14.4263334274292
    }
  ]

db.movies.aggregate([
  {
    "$search": {
      "index": "default",
      "compound": {
        "must": [{
          "range": {
            "path": "year",
            "gte": 2013,
            "lte": 2015
          }
        }],
        "should": [{
          "text": {
            "query": "snow",
            "path": "title",
            "score": {
              "function": {
                "add": [{
                  "path": {
                    "value": "imdb.rating",
                    "undefined": 2
                  }
                },
                {
                  "score": "relevance"
                }]
              }
            }
          }
        }]
      },
      "highlight": {
        "path": "title"
      }
    }
  },
  {
    "$limit": 10
  },
  {
    "$project": {
      "_id": 0,
      "title": 1,
      "year": 1,
      "score": { "$meta": "searchScore" },
      "highlights": { "$meta": "searchHighlights" }
    }
  }
])

 [
  {
    title: 'The Snow White Murder Case',
    year: 2014,
    score: 10.454826354980469,
    highlights: [
      {
        score: 1.3525336980819702,
        path: 'title',
        texts: [
          { value: 'The ', type: 'text' },
          { value: 'Snow', type: 'hit' },
          { value: ' White Murder Case', type: 'text' }
        ]
      }
    ]
  },
  {
    title: 'Snow on the Blades',
    year: 2014,
    score: 10.3317232131958,
    highlights: [
      {
        score: 1.3766303062438965,
        path: 'title',
        texts: [
          { value: 'Snow', type: 'hit' },
          { value: ' on the Blades', type: 'text' }
        ]
      }
    ]
  },
  {
    title: 'Dead Snow 2: Red vs. Dead',
    year: 2014,
    score: 10.032526969909668,
    highlights: [
      {
        score: 1.3924485445022583,
        path: 'title',
        texts: [
          { value: 'Dead ', type: 'text' },
          { value: 'Snow', type: 'hit' },
          { value: ' 2: Red vs. ', type: 'text' }
        ]
      }
    ]
  },
  {
    title: 'Snow in Paradise',
    year: 2014,
    score: 8.386146545410156,
    highlights: [
      {
        score: 1.382846713066101,
        path: 'title',
        texts: [
          { value: 'Snow', type: 'hit' },
          { value: ' in Paradise', type: 'text' }
        ]
      }
    ]
  },
  { year: 2013, title: 'The Secret Life of Walter Mitty', score: 1, highlights: [] },
  { title: 'Jurassic World', year: 2015, score: 1, highlights: [] },
  { title: 'Action Jackson', year: 2014, score: 1, highlights: [] },
  { year: 2013, title: 'In Secret', score: 1, highlights: [] },
  { title: 'The Stanford Prison Experiment', year: 2015, score: 1, highlights: [] },
  { year: 2014, title: 'The Giver', score: 1, highlights: [] }
]

Conéctese a su clúster en MongoDB Compass.

Abrir MongoDB Compass y realizar la conexión al clúster. Para obtener instrucciones detalladas sobre cómo realizar la conexión, se debe consultar Conectarse a un clúster a través de Compass.

Utilice la movies colección en la sample_mflix base de datos.

En la pantalla Database, haz clic en la base de datos sample_mflix, luego haz clic en la colección movies.

Ejecuta una consulta compuesta de búsqueda de MongoDB que modifique la puntuación utilizando la constant opción.

La query realiza las siguientes tareas:

• Usa las siguientes cláusulas del operador compound:

  • filter cláusula con el operador rango para buscar películas entre los años 2013 y 2015.

  • should cláusula con el texto operador para consultar el término snow en el campo title y alterar el score con la opción constant. La opción constant reemplaza todos los resultados de puntuación para el término de búsqueda con 5.

• Especifica la opción resaltar para devolver fragmentos de texto del campo title que coincidan con la query. Los fragmentos contienen texto coincidente especificado con type: 'hit' y texto adyacente especificado con type: 'text'.

• Utiliza las siguientes etapas de pipeline:

  • Etapa $limit para limitar la salida a 10 resultados

  • $project etapa para:

    • Excluir todos los campos salvo title y year

    • Agrega dos campos denominados score y highlights

Para ejecutar esta query en MongoDB Compass:

1. Haz clic en la pestaña Aggregations.

2. Haz clic en Select..., y luego configura cada una de las siguientes etapas del pipeline seleccionando la etapa del menú desplegable y añadiendo la query para esa etapa. Haz clic en Add Stage para agregar etapas adicionales.

   etapa de pipeline	Query
   $search	{ "index": "default", "compound": { "filter": [{ "range": { "path": "year", "gte": 2013, "lte": 2015 } }], "should": [{ "text": { "query": "snow", "path": "title", "score": {"constant": {"value": 5}} } }] }, "highlight": { "path": "title" } }
   $limit	10
   $project	{ "_id": 0, "title": 1, "year": 1, "score": { "$meta": "searchScore" }, "highlights": { "$meta": "searchHighlights" } }

   Si se habilita Auto Preview, MongoDB Compass muestra los siguientes documentos junto a la etapa de pipeline $project:

   {
     title: 'Snow in Paradise',
     year: 2014,
     score: 5,
     highlights: [{
       score: 1.382846713066101,
       path: 'title',
       texts: [
         { value: 'Snow', type: 'hit' },
         { value: ' in Paradise', type: 'text' }
       ]
     }]
   },
   {
     title: 'Dead Snow 2: Red vs. Dead',
     year: 2014,
     score: 5,
     highlights: [{
       score: 1.3924485445022583,
       path: 'title',
       texts: [
         { value: 'Dead ', type: 'text' },
         { value: 'Snow', type: 'hit' },
         { value: ' 2: Red vs. ', type: 'text' }
       ]
     }]
   },
   {
     title: 'The Snow White Murder Case',
     year: 2014,
     score: 5,
     highlights: [{
       score: 1.3525336980819702,
       path: 'title',
       texts: [
         { value: 'The ', type: 'text' },
         { value: 'Snow', type: 'hit' },
         { value: ' White Murder Case', type: 'text' }
       ]
     }]
   },
   {
     title: 'Snow on the Blades',
     year: 2014,
     score: 5,
     highlights: [{
       score: 1.3766303062438965,
       path: 'title',
       texts: [
         { value: 'Snow', type: 'hit' },
         { value: ' on the Blades', type: 'text' }
       ]
     }]
   },
   { year: 2013, title: 'The Secret Life of Walter Mitty', score: 0, highlights: [] },
   { title: 'Jurassic World', year: 2015, score: 0, highlights: [] },
   { title: 'Action Jackson', year: 2014, score: 0, highlights: [] },
   { year: 2013, title: 'In Secret', score: 0, highlights: [] },
   { title: 'The Stanford Prison Experiment', year: 2015, score: 0, highlights: [] },
   { year: 2014, title: 'The Giver', score: 0, highlights: [] }

   Los primeros cuatro documentos en los resultados tienen una puntuación más alta debido a que la cláusula should en la query especifica una preferencia por documentos con snow en el título. La cláusula should también modifica la puntuación del término de consulta snow usando la opción constant.

Ejecute boost consultas compuestas de MongoDB Search quealteren la puntuación utilizando la opción.

1. Haz clic en la pestaña Aggregations.

2. Haz clic en Select..., y luego configura cada una de las siguientes etapas del pipeline seleccionando la etapa del menú desplegable y añadiendo la query para esa etapa. Haz clic en Add Stage para agregar etapas adicionales.

   Ejemplo simple

   Ejemplo de Pesos Múltiples

   La consulta utiliza las siguientes etapas del pipeline:

   • $search para realizar las siguientes tareas:

     • Consultas que utilizan las siguientes cláusulas de operador compound:

       • must cláusula con el operador rango para buscar películas entre los años 2013 y 2015.

       • should cláusula con el operador text para consultar el término snow en el campo title y modificar el score con la opción boost. La opción boost multiplica la puntuación base en los resultados para el término de búsqueda por 2.

     • Especifica la opción resaltar para devolver fragmentos de texto del campo title que coincidan con la query. Los fragmentos contienen texto coincidente especificado con type: 'hit' y texto adyacente especificado con type: 'text'.

   • Etapa $limit para limitar la salida a 10 resultados

   • $project etapa para:

     • Excluir todos los campos salvo title y year

     • Agrega dos campos denominados score y highlights

   etapa de pipeline	Query
   $search	{ "index": "default", "compound": { "must": [{ "range": { "path": "year", "gte": 2013, "lte": 2015 } }], "should": [{ "text": { "query": "snow", "path": "title", "score": {"boost": {"value": 2}} } }] }, "highlight": { "path": "title" } }
   $limit	10
   $project	{ "_id": 0, "title": 1, "year": 1, "score": { "$meta": "searchScore" }, "highlights": { "$meta": "searchHighlights" } }

   Esta query utiliza las siguientes etapas de pipeline:

   • $search para realizar las siguientes tareas:

     • Consultas que utilizan las cláusulas de operador compound con la opción boost para priorizar algunos campos más que otros:

       • must cláusula con el operador text para dar máxima prioridad al género comedy, seguido del término snow en el campo title. La opción boost aplica ponderaciones a los campos.

       • should cláusula con el operador rango para buscar películas entre los años 2013 y 2015.

       Nota

       La opción boost aplica diferentes pesos a los campos para priorizarlos.

   • Etapa $limit para limitar la salida a 10 resultados

   • $project etapa para:

     • Excluir todos los campos salvo title y year

     • Agrega dos campos denominados score y highlights

   • must cláusula con el operador text para dar máxima prioridad al género comedy, seguido del término snow en el campo title. La opción boost aplica ponderaciones a los campos.

   • should cláusula con el operador rango para buscar películas entre los años 2013 y 2015.

   Nota

   La opción boost aplica diferentes pesos a los campos para priorizarlos.

   etapa de pipeline	Query
   $search	{ "index": "default", "compound": { "must": [{ "text": { "path": "genres", "query": "comedy", "score": {"boost": {"value": 9}} } }, { "text": { "path": "title", "query": "snow", "score": {"boost": {"value": 5}} } }], "should": [{ "range": { "path": "year", "gte": 2013, "lte": 2015, "score": {"boost": {"value": 3}} } }] } }
   $limit	10
   $project	{ "_id": 0, "title": 1, "year": 1, "genres": 1, "score": { "$meta": "searchScore" } }

   Si se habilita Auto Preview, MongoDB Compass muestra los siguientes documentos junto a la etapa de pipeline $project:

   Ejemplo simple

   Ejemplo de Pesos Múltiples

   {
     title: 'Snow in Paradise',
     year: 2014,
     score: 6.7722930908203125,
     highlights: [{
       score: 1.382846713066101,
       path: 'title',
       texts: [
         { value: 'Snow', type: 'hit' },
         { value: ' in Paradise', type: 'text' }
       ]
     }]
   },
   {
     title: 'Snow on the Blades',
     year: 2014,
     score: 6.063445568084717,
     highlights: [{
       score: 1.3766303062438965,
       path: 'title',
       texts: [
         { value: 'Snow', type: 'hit' },
         { value: ' on the Blades', type: 'text' }
       ]
     }]
   },
   {
     title: 'The Snow White Murder Case',
     year: 2014,
     score: 5.509652137756348,
     highlights: [{
       score: 1.3525336980819702,
       path: 'title',
       texts: [
         { value: 'The ', type: 'text' },
         { value: 'Snow', type: 'hit' },
         { value: ' White Murder Case', type: 'text' }
       ]
     }]
   },
   {
     title: 'Dead Snow 2: Red vs. Dead',
     year: 2014,
     score: 5.065053939819336,
     highlights: [{
       score: 1.3924485445022583,
       path: 'title',
       texts: [
         { value: 'Dead ', type: 'text' },
         { value: 'Snow', type: 'hit' },
         { value: ' 2: Red vs. ', type: 'text' }
       ]
     }]
   },
   { year: 2013, title: 'The Secret Life of Walter Mitty',score: 1, highlights: [] },
   { title: 'Jurassic World', year: 2015, score: 1, highlights: [] },
   { title: 'Action Jackson', year: 2014, score: 1, highlights: [] },
   { year: 2013, title: 'In Secret', score: 1, highlights: [] },
   { title: 'The Stanford Prison Experiment', year: 2015, score: 1,  highlights: [] },
   { year: 2014, title: 'The Giver', score: 1, highlights: [] }

   Los primeros cuatro documentos en los resultados tienen una puntuación más alta debido a que la cláusula should en la query especifica una preferencia por documentos con snow en el título. La cláusula should también modifica la puntuación del término de consulta snow usando la opción boost.

     [
       {
         genres: [ 'Comedy', 'Horror' ],
         title: 'Dead Snow',
         year: 2009,
         score: 21.872983932495117
       },
       {
         year: 2000,
         genres: [ 'Adventure', 'Comedy', 'Family' ],
         title: 'Snow Day',
         score: 21.043487548828125
       },
       {
         genres: [ 'Adventure', 'Comedy', 'Family' ],
         title: 'Snow Dogs',
         year: 2002,
         score: 21.043487548828125
       },
       {
         year: 1999,
         genres: [ 'Comedy', 'Romance' ],
         title: 'Let It Snow',
         score: 19.523927688598633
       },
       {
         genres: [ 'Action', 'Comedy', 'Horror' ],
         title: 'Dead Snow 2: Red vs. Dead',
         year: 2014,
         score: 17.426334381103516
       },
       {
         genres: [ 'Comedy', 'Drama' ],
         title: 'Snow White and Russian Red',
         year: 2009,
         score: 16.367326736450195
       },
       {
         genres: [ 'Comedy', 'Drama', 'Romance' ],
         title: 'The Tiger and the Snow',
         year: 2005,
         score: 15.537829399108887
       },
       {
         genres: [ 'Adventure', 'Comedy', 'Family' ],
         title: 'Snow White and the Three Stooges',
         year: 1961,
         score: 14.4263334274292
       }
     ]

Ejecuta una consulta compuesta de búsqueda de MongoDB que modifique la puntuación utilizando la function opción.

La consulta utiliza las siguientes etapas del pipeline:

• $search etapa para realizar las siguientes tareas:

  • Consultas que utilizan las siguientes cláusulas de operador compound:

    • must cláusula con el operador rango para buscar películas entre los años 2013 y 2015.

    • should cláusula con el operador text para consultar el término snow en el campo title y modificar el score con la opción function. La opción function añade lo siguiente mediante una expresión aritmética:

      • La puntuación de relevancia de la query para el término de búsqueda

      • El valor del campo numérico denominado imdb.rating o el número 2 para aquellos documentos que no tienen el campo imdb.rating.

  • Especifica la opción resaltar para devolver fragmentos de texto del campo title que coincidan con la query. Los fragmentos contienen texto coincidente especificado con type: 'hit' y texto adyacente especificado con type: 'text'.

• Etapa $limit para limitar la salida a 10 resultados

• $project etapa para:

  • Excluir todos los campos salvo title y year

  • Agrega dos campos denominados score y highlights

Para ejecutar esta query en MongoDB Compass:

1. Haz clic en la pestaña Aggregations.

2. Haz clic en Select..., y luego configura cada una de las siguientes etapas del pipeline seleccionando la etapa del menú desplegable y añadiendo la query para esa etapa. Haz clic en Add Stage para agregar etapas adicionales.

   etapa de pipeline	Query
   $search	{ "index": "default", "compound": { "must": [{ "range": { "path": "year", "gte": 2013, "lte": 2015 } }], "should": [{ "text": { "query": "snow", "path": "title", "score": { "function": { "add": [{ "path": { "value": "imdb.rating", "undefined": 2 } }, { "score": "relevance" }] } } } }]}, "highlight":{ "path": "title" } }
   $limit	10
   $project	{ "_id": 0, "title": 1, "year": 1, "score": { "$meta": "searchScore" }, "highlights": { "$meta": "searchHighlights" } }

   Si se habilita Auto Preview, MongoDB Compass muestra los siguientes documentos junto a la etapa de pipeline $project:

   {
     title: 'The Snow White Murder Case',
     year: 2014,
     score: 10.454826354980469,
     highlights: [{
         score: 1.3525336980819702,
         path: 'title',
         texts: [
           { value: 'The ', type: 'text' },
           { value: 'Snow', type: 'hit' },
           { value: ' White Murder Case', type: 'text' }
         ]
     }]
   },
   {
     title: 'Snow on the Blades',
     year: 2014,
     score: 10.3317232131958,
     highlights: [{
       score: 1.3766303062438965,
       path: 'title',
       texts: [
         { value: 'Snow', type: 'hit' },
         { value: ' on the Blades', type: 'text' }
       ]
     }]
   },
   {
     title: 'Dead Snow 2: Red vs. Dead',
     year: 2014,
     score: 10.032526969909668,
     highlights: [{
       score: 1.3924485445022583,
       path: 'title',
       texts: [
         { value: 'Dead ', type: 'text' },
         { value: 'Snow', type: 'hit' },
         { value: ' 2: Red vs. ', type: 'text' }
       ]
     }]
   },
   {
     title: 'Snow in Paradise',
     year: 2014,
     score: 8.386146545410156,
     highlights: [{
       score: 1.382846713066101,
       path: 'title',
       texts: [
         { value: 'Snow', type: 'hit' },
         { value: ' in Paradise', type: 'text' }
       ]
     }]
   },
   { year: 2013, title: 'The Secret Life of Walter Mitty', score: 1, highlights: [] },
   { title: 'Jurassic World', year: 2015, score: 1, highlights: [] },
   { title: 'Action Jackson', year: 2014, score: 1, highlights: [] },
   { year: 2013, title: 'In Secret', score: 1, highlights: [] },
   { title: 'The Stanford Prison Experiment', year: 2015, score: 1, highlights: [] },
   { year: 2014, title: 'The Giver', score: 1, highlights: [] }

   Los primeros cuatro documentos en los resultados tienen una puntuación más alta debido a que la cláusula should en la query especifica una preferencia por documentos con snow en el título. La cláusula should también modifica la puntuación del término de consulta snow usando la opción function.

Ejecuta una consulta compuesta de búsqueda de MongoDB que modifique la puntuación utilizando la constant opción.

1. Crea un nuevo directorio llamado compound-constant-example e inicializa tu proyecto con el comando dotnet new.

   mkdir compound-constant-example
   cd compound-constant-example
   dotnet new console

2. Agrega el driver .NET/C# a tu proyecto como una dependencia.

   dotnet add package MongoDB.Driver

3. Reemplace el contenido del archivo Program.cs con el siguiente código.

   El ejemplo de código realiza las siguientes tareas:

   • Importa los paquetes y dependencias de mongodb.

   • Establece una conexión a tu clúster.

   • Utiliza las siguientes cláusulas compuestas para consultar la colección:

     • filter cláusula con el operador rango para buscar películas entre los años 2013 y 2015.

     • should cláusula con el texto operador para consultar el término snow en el campo title y alterar el score con la opción constant. La opción constant reemplaza todos los resultados de puntuación para el término de búsqueda con 5.

   • Especifica la opción resaltar para devolver fragmentos de texto del campo title que coincidan con la query. Los fragmentos contienen texto coincidente especificado con type: 'hit' y texto adyacente especificado con type: 'text'.

   • Utiliza las siguientes etapas de pipeline:

     • Etapa $limit para limitar la salida a 10 resultados

     • $project etapa para:

       • Excluir todos los campos salvo title y year

       • Agrega dos campos denominados score y highlights

   • Itera sobre el cursor para imprimir los documentos que coinciden con el query.

   1
   using MongoDB.Bson;
   2
   using MongoDB.Bson.Serialization.Attributes;
   3
   using MongoDB.Bson.Serialization.Conventions;
   4
   using MongoDB.Driver;
   5
   using MongoDB.Driver.Search;
   6
   7
   public class CompoundConstantExample
   8
   {
   9
       private const string MongoConnectionString = "<connection-string>";
   10
   11
       public static void Main(string[] args)
   12
       {
   13
           // allow automapping of the camelCase database fields to our MovieDocument
   14
           var camelCaseConvention = new ConventionPack { new CamelCaseElementNameConvention() };
   15
           ConventionRegistry.Register("CamelCase", camelCaseConvention, type => true);
   16
   17
           // connect to your Atlas cluster
   18
           var mongoClient = new MongoClient(MongoConnectionString);
   19
           var mflixDatabase = mongoClient.GetDatabase("sample_mflix");
   20
           var moviesCollection = mflixDatabase.GetCollection<MovieDocument>("movies");
   21
   22
           // define and run pipeline
   23
           var results = moviesCollection.Aggregate()
   24
               .Search(Builders<MovieDocument>.Search.Compound()
   25
                   .Filter(Builders<MovieDocument>.Search.Range(movie => movie.Year, SearchRangeBuilder.Gte(2013).Lte(2015)))
   26
                   .Should(Builders<MovieDocument>.Search.Text(movie => movie.Title, "snow", score: new SearchScoreDefinitionBuilder<MovieDocument>().Constant(5))), 
   27
                   new SearchHighlightOptions<MovieDocument>(movie => movie.Title),
   28
                   indexName: "default")
   29
               .Project<MovieDocument>(Builders<MovieDocument>.Projection
   30
                   .Include(movie => movie.Title)
   31
                   .Include(movie => movie.Year)
   32
                   .Exclude(movie => movie.Id)
   33
                   .MetaSearchScore(movie => movie.Score)
   34
                   .MetaSearchHighlights("highlights"))
   35
               .Limit(10)
   36
               .ToList();
   37
   38
           // print results
   39
           foreach (var movie in results)
   40
           {
   41
               Console.WriteLine(movie.ToJson());
   42
           }
   43
       }
   44
   }
   45
   46
   [BsonIgnoreExtraElements]
   47
   public class MovieDocument
   48
   {
   49
       [BsonIgnoreIfDefault]
   50
       public ObjectId Id { get; set; }
   51
       public string Title { get; set; }
   52
       public int Year { get; set; }
   53
       [BsonElement("highlights")]
   54
       public List<SearchHighlight> Highlights { get; set; }
   55
       public double Score { get; set; }
   56
   }

4. Antes de ejecutar la muestra, reemplaza <connection-string> por tu cadena de conexión de Atlas. Asegúrate de que tu cadena de conexión incluya las credenciales de tu usuario de base de datos. Para obtener más información, consulta Conectarse a un clúster a través de Librerías de clientes.

5. Compila y ejecuta el archivo Program.cs:

   dotnet run compound-constant-example.csproj

   OCULTAR SALIDA

   {
     "title" : "Snow in Paradise",
     "year" : 2014,
     "highlights" : [{
       "path" : "title",
       "score" : 1.3828467130661011,
       "texts" : [{ "type" : "Hit", "value" : "Snow" }, { "type" : "Text", "value" : " in Paradise" }]
     }],
     "score" : 5.0
   }
   {
     "title" : "Dead Snow 2: Red vs. Dead",
     "year" : 2014,
     "highlights" : [{
       "path" : "title",
       "score" : 1.3924485445022583,
       "texts" : [{ "type" : "Text", "value" : "Dead " }, { "type" : "Hit", "value" : "Snow" }, { "type" : "Text", "value" : " 2: Red vs. " }]
     }],
     "score" : 5.0
   }
   {
     "title" : "The Snow White Murder Case",
     "year" : 2014,
     "highlights" : [{
       "path" : "title",
       "score" : 1.3525336980819702,
       "texts" : [{ "type" : "Text", "value" : "The " }, { "type" : "Hit", "value" : "Snow" }, { "type" : "Text", "value" : " White Murder Case" }]
     }],
     "score" : 5.0
   }
   {
     "title" : "Snow on the Blades",
     "year" : 2014,
     "highlights" : [{
       "path" : "title",
       "score" : 1.3766303062438965,
       "texts" : [{ "type" : "Hit", "value" : "Snow" }, { "type" : "Text", "value" : " on the Blades" }]
     }],
     "score" : 5.0
   }
   { "title" : "The Secret Life of Walter Mitty", "year" : 2013, "highlights" : [], "score" : 0.0 }
   { "title" : "Jurassic World", "year" : 2015, "highlights" : [], "score" : 0.0 }
   { "title" : "Action Jackson", "year" : 2014, "highlights" : [], "score" : 0.0 }
   { "title" : "In Secret", "year" : 2013, "highlights" : [], "score" : 0.0 }
   { "title" : "The Stanford Prison Experiment", "year" : 2015, "highlights" : [], "score" : 0.0 }
   { "title" : "The Giver", "year" : 2014, "highlights" : [], "score" : 0.0 }

   Los primeros cuatro documentos en los resultados tienen una puntuación más alta debido a que la cláusula should en la query especifica una preferencia por documentos con snow en el título. La cláusula should también modifica la puntuación del término de consulta snow usando la opción constant.

Ejecute boost consultas compuestas de MongoDB Search quealteren la puntuación utilizando la opción.

1. Crea un nuevo directorio llamado compound-boost-example e inicializa tu proyecto con el comando dotnet new.

   mkdir compound-boost-example
   cd compound-boost-example
   dotnet new console

2. Agrega el driver .NET/C# a tu proyecto como una dependencia.

   dotnet add package MongoDB.Driver

3. Reemplace el contenido del archivo Program.cs con el siguiente código.

   El ejemplo de código realiza las siguientes tareas:

   • Importa los paquetes y dependencias de mongodb.

   • Establece una conexión a tu clúster.

   • Itera sobre el cursor para imprimir los documentos que coinciden con el query.

   Ejemplo simple

   Ejemplo de Pesos Múltiples

   La consulta utiliza las siguientes etapas del pipeline:

   • $search etapa para hacer queries a la colección. La query:

     • Usa las siguientes cláusulas del operador compound:

       • must cláusula con el operador rango para buscar películas entre los años 2013 y 2015.

       • should cláusula con el operador text para consultar el término snow en el campo title y modificar el score con la opción boost. La opción boost multiplica la puntuación base en los resultados para el término de búsqueda por 2.

     Especifica la opción resaltar para devolver fragmentos de texto del campo title que coincidan con la query. Los fragmentos contienen texto coincidente especificado con type: 'hit' y texto adyacente especificado con type: 'text'.

   • Etapa $limit para limitar la salida a 10 resultados

   • $project etapa para:

     • Excluir todos los campos salvo title y year

     • Agrega dos campos denominados score y highlights

   1
   using MongoDB.Bson;
   2
   using MongoDB.Bson.Serialization.Attributes;
   3
   using MongoDB.Bson.Serialization.Conventions;
   4
   using MongoDB.Driver;
   5
   using MongoDB.Driver.Search;
   6
   7
   public class CompoundBoostSingleExample
   8
   {
   9
       private const string MongoConnectionString = "<connection-string>";
   10
   11
       public static void Main(string[] args)
   12
       {
   13
           // allow automapping of the camelCase database fields to our MovieDocument
   14
           var camelCaseConvention = new ConventionPack { new CamelCaseElementNameConvention() };
   15
           ConventionRegistry.Register("CamelCase", camelCaseConvention, type => true);
   16
   17
           // connect to your Atlas cluster
   18
           var mongoClient = new MongoClient(MongoConnectionString);
   19
           var mflixDatabase = mongoClient.GetDatabase("sample_mflix");
   20
           var moviesCollection = mflixDatabase.GetCollection<MovieDocument>("movies");
   21
   22
           // define and run pipeline
   23
           var results = moviesCollection.Aggregate()
   24
               .Search(Builders<MovieDocument>.Search.Compound()
   25
                   .Must(Builders<MovieDocument>.Search.Range(movie => movie.Year, SearchRangeBuilder.Gte(2013).Lte(2015)))
   26
                   .Should(Builders<MovieDocument>.Search.Text(movie => movie.Title, "snow", score: new SearchScoreDefinitionBuilder<MovieDocument>().Boost(2))), 
   27
                   new SearchHighlightOptions<MovieDocument>(movie => movie.Title),
   28
                   indexName: "default")
   29
               .Project<MovieDocument>(Builders<MovieDocument>.Projection
   30
                   .Include(movie => movie.Title)
   31
                   .Include(movie => movie.Year)
   32
                   .Exclude(movie => movie.Id)
   33
                   .MetaSearchScore(movie => movie.Score)
   34
                   .MetaSearchHighlights("highlights"))
   35
               .Limit(10)
   36
               .ToList();
   37
   38
           // print results
   39
           foreach (var movie in results)
   40
           {
   41
               Console.WriteLine(movie.ToJson());
   42
           }
   43
       }
   44
   }
   45
   46
   [BsonIgnoreExtraElements]
   47
   public class MovieDocument
   48
   {
   49
       [BsonIgnoreIfDefault]
   50
       public ObjectId Id { get; set; }
   51
       public string Title { get; set; }
   52
       public int Year { get; set; }
   53
       [BsonElement("highlights")]
   54
       public List<SearchHighlight> Highlights { get; set; }
   55
       public double Score { get; set; }
   56
   }

   Esta query utiliza las siguientes cláusulas del operador compound con la opción boost para priorizar algunos campos más que otros campos:

   • must cláusula con el operador text para dar máxima prioridad al género comedy, seguido del término snow en el campo title. La opción boost aplica ponderaciones a los campos.

   • should cláusula con el operador rango para buscar películas entre los años 2013 y 2015.

   Nota

   La opción boost aplica diferentes pesos a los campos para priorizarlos.

   1
   using MongoDB.Bson;
   2
   using MongoDB.Bson.Serialization.Attributes;
   3
   using MongoDB.Bson.Serialization.Conventions;
   4
   using MongoDB.Driver;
   5
   using MongoDB.Driver.Search;
   6
   7
   public class CompoundBoostMultipleExample
   8
   {
   9
       private const string MongoConnectionString = "<connection-string>";
   10
   11
       public static void Main(string[] args)
   12
       {
   13
           // allow automapping of the camelCase database fields to our MovieDocument
   14
           var camelCaseConvention = new ConventionPack { new CamelCaseElementNameConvention() };
   15
           ConventionRegistry.Register("CamelCase", camelCaseConvention, type => true);
   16
   17
           // connect to your Atlas cluster
   18
           var mongoClient = new MongoClient(MongoConnectionString);
   19
           var mflixDatabase = mongoClient.GetDatabase("sample_mflix");
   20
           var moviesCollection = mflixDatabase.GetCollection<MovieDocument>("movies");
   21
   22
           // define and run pipeline
   23
           var results = moviesCollection.Aggregate()
   24
               .Search(Builders<MovieDocument>.Search.Compound()
   25
                   .Must(Builders<MovieDocument>.Search.Text(movie => movie.Genres, "comedy", score: new SearchScoreDefinitionBuilder<MovieDocument>().Boost(9)))
   26
                   .Must(Builders<MovieDocument>.Search.Text(movie => movie.Title, "snow", score: new SearchScoreDefinitionBuilder<MovieDocument>().Boost(5)))
   27
                   .Should(Builders<MovieDocument>.Search.Range(movie => movie.Year, SearchRangeBuilder.Gte(2013).Lte(2015), score: new SearchScoreDefinitionBuilder<MovieDocument>().Boost(3))),
   28
                   indexName: "default")
   29
               .Project<MovieDocument>(Builders<MovieDocument>.Projection
   30
                   .Include(movie => movie.Genres)
   31
                   .Include(movie => movie.Title)
   32
                   .Include(movie => movie.Year)
   33
                   .Exclude(movie => movie.Id)
   34
                   .MetaSearchScore(movie => movie.Score))
   35
               .Limit(10)
   36
               .ToList();
   37
           
   38
           // print results
   39
           foreach (var movie in results)
   40
           {
   41
               Console.WriteLine(movie.ToJson());
   42
           }
   43
       }
   44
   }
   45
   46
   [BsonIgnoreExtraElements]
   47
   public class MovieDocument
   48
   {
   49
       [BsonIgnoreIfDefault]
   50
       public ObjectId Id { get; set; }
   51
       public string [] Genres { get; set; }
   52
       public string Title { get; set; }
   53
       public int Year { get; set; }
   54
       public double Score { get; set; }
   55
   }

4. Antes de ejecutar la muestra, reemplaza <connection-string> por tu cadena de conexión de Atlas. Asegúrate de que tu cadena de conexión incluya las credenciales de tu usuario de base de datos. Para obtener más información, consulta Conectarse a un clúster a través de Librerías de clientes.

5. Compila y ejecuta el archivo Program.cs:

   Ejemplo simple

   Ejemplo de Pesos Múltiples

   dotnet run compound-boost-example.csproj

   OCULTAR SALIDA

   {
     "title" : "Snow in Paradise",
     "year" : 2014,
     "highlights" : [{
       "path" : "title",
       "score" : 1.3828467130661011,
       "texts" : [{ "type" : "Hit", "value" : "Snow" }, { "type" : "Text", "value" : " in Paradise" }]
     }],
     "score" : 6.7722930908203125
   }
   {
     "title" : "Snow on the Blades",
     "year" : 2014,
     "highlights" : [{
       "path" : "title",
       "score" : 1.3766303062438965,
       "texts" : [{ "type" : "Hit", "value" : "Snow" }, { "type" : "Text", "value" : " on the Blades" }]
     }],
     "score" : 6.0634455680847168
   }
   {
     "title" : "The Snow White Murder Case",
     "year" : 2014,
     "highlights" : [{
       "path" : "title",
       "score" : 1.3525336980819702,
       "texts" : [{ "type" : "Text", "value" : "The " }, { "type" : "Hit", "value" : "Snow" }, { "type" : "Text", "value" : " White Murder Case" }]
     }],
     "score" : 5.5096521377563477
   }
   {
     "title" : "Dead Snow 2: Red vs. Dead",
     "year" : 2014,
     "highlights" : [{
       "path" : "title",
       "score" : 1.3924485445022583,
       "texts" : [{ "type" : "Text", "value" : "Dead " }, { "type" : "Hit", "value" : "Snow" }, { "type" : "Text", "value" : " 2: Red vs. " }]
     }],
     "score" : 5.0650539398193359
   }
   { "title" : "The Secret Life of Walter Mitty", "year" : 2013, "highlights" : [], "score" : 1.0 }
   { "title" : "Jurassic World", "year" : 2015, "highlights" : [], "score" : 1.0 }
   { "title" : "Action Jackson", "year" : 2014, "highlights" : [], "score" : 1.0 }
   { "title" : "In Secret", "year" : 2013, "highlights" : [], "score" : 1.0 }
   { "title" : "The Stanford Prison Experiment", "year" : 2015, "highlights" : [], "score" : 1.0 }
   { "title" : "The Giver", "year" : 2014, "highlights" : [], "score" : 1.0 }

   Los primeros cuatro documentos en los resultados tienen una puntuación más alta debido a que la cláusula should en la query especifica una preferencia por documentos con snow en el título. La cláusula should también modifica la puntuación del término de consulta snow usando la opción boost.

   dotnet run compound-boost-example.csproj

   OCULTAR SALIDA

   { "genres" : ["Comedy", "Horror"], "title" : "Dead Snow", "year" : 2009, "score" : 21.872983932495117 }
   { "genres" : ["Adventure", "Comedy", "Family"], "title" : "Snow Day", "year" : 2000, "score" : 21.043487548828125 }
   { "genres" : ["Adventure", "Comedy", "Family"], "title" : "Snow Dogs", "year" : 2002, "score" : 21.043487548828125 }
   { "genres" : ["Comedy", "Romance"], "title" : "Let It Snow", "year" : 1999, "score" : 19.523927688598633 }
   { "genres" : ["Action", "Comedy", "Horror"], "title" : "Dead Snow 2: Red vs. Dead", "year" : 2014, "score" : 17.426334381103516 }
   { "genres" : ["Comedy", "Drama"], "title" : "Snow White and Russian Red", "year" : 2009, "score" : 16.367326736450195 }
   { "genres" : ["Comedy", "Drama", "Romance"], "title" : "The Tiger and the Snow", "year" : 2005, "score" : 15.537829399108887 }
   { "genres" : ["Adventure", "Comedy", "Family"], "title" : "Snow White and the Three Stooges", "year" : 1961, "score" : 14.426333427429199 }