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Operadores y coleccionistas

embeddedDocument Operador

DefiniciĂłn

embeddedDocument

El operador embeddedDocument es similar al $elemMatch operador. Restringe que varios predicados de query se satisfagan a partir de un Ășnico elemento de un arreglo de documentos incrustados. embeddedDocument sĂłlo se puede utilizar para consultas sobre campos del tipo embeddedDocuments.

Sintaxis

embeddedDocument tiene la siguiente sintaxis:

{
  "embeddedDocument": {
    "path": "<path-to-field>",
    "operator": { <operator-specification> },
    "score": { <score-options> }
  }
}

opciones

embeddedDocument utiliza las siguientes opciones para construir una query:

Campo
Tipo
DescripciĂłn
Necesidad

operator

Objeto

Operador que se utilizarĂĄ para consultar cada documento en el arreglo de documentos que se especifique en el path. El operador moreLikeThis no estĂĄ soportado.

Requerido

path

string

Campo indexado de tipo embeddedDocuments para bĂșsqueda. El campo especificado debe ser el campo padre de todos los operadores y campos especificados usando la opciĂłn operator.

Requerido

score

Objeto

PuntuaciĂłn para asignar a los resultados de bĂșsqueda coincidentes. Puedes usar la opciĂłn de puntuaciĂłn embedded para configurar las opciones de puntuaciĂłn. Para obtener mĂĄs informaciĂłn, consulta Comportamiento de puntuaciĂłn.

Opcional

embeddedDocument Limitaciones de operador

No puedes usar resaltar en consultas dentro del operador embeddedDocument.

Nota

MongoDB Search deja de replicar cambios para Ă­ndices mayores a 2,100,000,000 objetos de Ă­ndice por particiĂłn, en un set de rĂ©plicas o en una sola particiĂłn, donde cada documento principal incrustado indexado cuenta como un Ășnico objeto. Si se supera este lĂ­mite, pueden generarse resultados de query obsoletos.

Usar el tipo de campo embeddedDocuments puede hacer que la indexaciĂłn de objetos supere este lĂ­mite de tamaño de Ă­ndice, porque cada documento incrustado indexado se cuenta como un solo objeto. Si se crea un Ă­ndice de MongoDB Search que tiene o tendrĂĄ mĂĄs de 2.1 mil millones de objetos de Ă­ndice, se debe usar la opciĂłn de Ă­ndice numPartitions para particionar el Ă­ndice (compatible solo con implementaciones de nodos de bĂșsqueda) o particionar el clĂșster.

Comportamiento

Cuando usted consulta documentos incrustados en arreglos utilizando el operador embeddedDocument, MongoDB Search evalĂșa y califica las condiciones de query del operador en diferentes etapas de la ejecuciĂłn de la query. MongoDB Search:

  1. EvalĂșa cada documento incrustado en el arreglo de forma independiente.

  2. Combina las puntuaciones de los resultados coincidentes segĂșn lo configurado utilizando la opciĂłn embedded, o puntĂșa sumando las puntuaciones de los resultados coincidentes si no se especifica una opciĂłn de puntuaciĂłn de embedded.

  3. Une los resultados coincidentes con el documento principal si se especifican otros predicados de query a través del compuesto.

Comportamiento de la puntuaciĂłn

De forma predeterminada, el operador embeddedDocument utiliza la estrategia de agregaciĂłn predeterminada, sum, para combinar puntuaciones de coincidencias de documentos incrustados. La opciĂłn embeddedDocument operador score le permite anular lo por defecto y configurar la puntuaciĂłn de los resultados coincidentes mediante la opciĂłn embedded.

Tip

PuntĂșe los documentos en los resultados

Comportamiento de ordenaciĂłn

Para ordenar los documentos parent por un campo de documento incrustado, debes realizar lo siguiente:

  • Indexa los padres del campo de documento incrustado como el tipo documento.

  • Indexa el campo secundario con valores de string dentro del documento incrustado como el tipo de token. Para los campos secundarios con valores numĂ©ricos y de fecha, habilita la asignaciĂłn dinĂĄmica para indexar esos campos automĂĄticamente.

MongoDB Search ordena solo en documentos principales. No ordena los campos hijo dentro de un arreglo de documentos. Para ver un ejemplo, consulta el Ejemplo de OrdenaciĂłn

Resaltado

Puedes resaltar en campos si los campos estĂĄn indexados bajo un campo principal de tipo documento para predicados de query especificados dentro del operador embeddedDocument. Para ver un ejemplo, consulte el tutorial.

Para obtener informaciĂłn sobre las embeddedDocument limitaciones del operador, consulte embeddedDocument Limitaciones del operador.

Ejemplos

Los siguientes ejemplos utilizan la colecciĂłn sample_supplies.sales del conjunto de datos de muestra.

DefiniciĂłn del Ă­ndice

Estas consultas de ejemplo utilizan la siguiente definiciĂłn de Ă­ndice en la colecciĂłn:

{
  "mappings": {
    "dynamic": true,
    "fields": {
      "items": [
        {
          "dynamic": true,
          "type": "embeddedDocuments"
        },
        {
          "dynamic": true,
          "fields": {
            "tags": {
              "type": "token"
            }
          },
          "type": "document"
        }
      ],
      "purchaseMethod": {
        "type": "token"
      }
    }
  }
}

query bĂĄsica

La siguiente query busca en la colecciĂłn elementos etiquetados como school, dando preferencia a aquellos llamados backpack. MongoDB Search puntĂșa los resultados en orden descendente segĂșn el puntaje promedio (media aritmĂ©tica) de todos los documentos incrustados coincidentes. La consulta incluye una etapa de $limit para limitar la salida a 5 documentos y una etapa de $project para:

  • Excluye todos los campos excepto los campos items.name y items.tags

  • Añade un campo llamado score

1db.sales.aggregate({
2  "$search": {
3    "embeddedDocument": {
4      "path": "items",
5      "operator": {
6        "compound": {
7          "must": [{
8            "text": {
9              "path": "items.tags",
10              "query": "school"
11            }
12          }],
13          "should": [{
14            "text": {
15              "path": "items.name",
16              "query": "backpack"
17            }
18          }]
19        }
20      },
21      "score": {
22        "embedded": {
23          "aggregate": "mean"
24        }
25      }
26    }
27  }
28},
29{
30  $limit: 5
31},
32{
33  $project: {
34    "_id": 0,
35    "items.name": 1,
36    "items.tags": 1,
37    "score": { $meta: "searchScore" }
38  }
39})
[
  {
    items: [ {
      name: 'backpack',
      tags: [ 'school', 'travel', 'kids' ]
    } ],
    score: 1.2907354831695557
  },
  {
    items: [ {
      name: 'envelopes',
      tags: [ 'stationary', 'office', 'general' ]
    },
    {
      name: 'printer paper',
      tags: [ 'office', 'stationary' ]
    },
    {
      name: 'backpack',
      tags: [ 'school', 'travel', 'kids' ]
    } ],
    score: 1.2907354831695557
  },
  {
    items: [ {
      name: 'backpack',
      tags: [ 'school', 'travel', 'kids' ]
    } ],
    score: 1.2907354831695557
  },
  {
    items: [ {
      name: 'backpack',
      tags: [ 'school', 'travel', 'kids' ]
    } ],
    score: 1.2907354831695557
  },
  {
    items: [ {
      name: 'backpack',
      tags: [ 'school', 'travel', 'kids' ]
    } ],
    score: 1.2907354831695557
  }
]

faceta query

La siguiente query busca elementos etiquetados con school dando preferencia a los elementos llamados backpack. Solicita informaciĂłn de facetas en el campo purchaseMethod.

1db.sales.aggregate({
2  "$searchMeta": {
3    "facet": {
4      "operator": {
5        "embeddedDocument": {
6          "path": "items",
7          "operator": {
8            "compound": {
9              "must": [
10                {
11                  "text": {
12                    "path": "items.tags",
13                    "query": "school"
14                  }
15                }
16              ],
17              "should": [
18                {
19                  "text": {
20                    "path": "items.name",
21                    "query": "backpack"
22                  }
23                }
24              ]
25            }
26          }
27        }
28      },
29      "facets": {
30        "purchaseMethodFacet": {
31          "type": "string",
32          "path": "purchaseMethod"
33        }
34      }
35    }
36  }
37})
[
  {
    count: { lowerBound: Long("2309") },
    facet: {
      purchaseMethodFacet: {
        buckets: [
          { _id: 'In store', count: Long("2751") },
          { _id: 'Online', count: Long("1535") },
          { _id: 'Phone', count: Long("578") }
        ]
      }
    }
  }
]

Query y ordena

La siguiente query busca elementos llamados laptop y ordena los resultados por el campo items.tags. La **query** incluye una etapa $limit para limitar la salida a 5 documentos y una etapa $project para:

  • Excluir todos los campos salvo items.name y items.tags

  • Añade un campo llamado score

1db.sales.aggregate({
2  "$search": {
3    "embeddedDocument": {
4      "path": "items",
5      "operator": {
6        "text": {
7          "path": "items.name",
8          "query": "laptop"
9        }
10      }
11    },
12    "sort": {
13      "items.tags": 1
14    }
15  }
16},
17{
18  "$limit": 5
19},
20{
21  "$project": {
22    "_id": 0,
23    "items.name": 1,
24    "items.tags": 1,
25    "score": { "$meta": "searchScore" }
26  }
27})
1[
2  {
3    items: [
4      { name: 'envelopes',  tags: [ 'stationary', 'office', 'general' ] },
5      { name: 'binder', tags: [ 'school', 'general', 'organization' ] },
6      { name: 'notepad', tags: [ 'office', 'writing', 'school' ] },
7      { name: 'laptop', tags: [ 'electronics', 'school', 'office' ] },
8      { name: 'notepad', tags: [ 'office', 'writing', 'school' ] },
9      { name: 'printer paper', tags: [ 'office', 'stationary' ] },
10      { name: 'backpack', tags: [ 'school', 'travel', 'kids' ] },
11      { name: 'pens', tags: [ 'writing', 'office', 'school', 'stationary' ] },
12      { name: 'envelopes', tags: [ 'stationary', 'office', 'general' ] }
13    ],
14    score: 1.168686032295227
15  },
16  {
17    items: [
18      { name: 'notepad', tags: [ 'office', 'writing', 'school' ] },
19      { name: 'binder', tags: [ 'school', 'general', 'organization' ] },
20      { name: 'notepad', tags: [ 'office', 'writing', 'school' ] },
21      { name: 'pens', tags: [ 'writing', 'office', 'school', 'stationary' ] },
22      { name: 'printer paper', tags: [ 'office', 'stationary' ] },
23      { name: 'pens', tags: [ 'writing', 'office', 'school', 'stationary' ] },
24      { name: 'notepad', tags: [ 'office', 'writing', 'school' ] },
25      { name: 'backpack', tags: [ 'school', 'travel', 'kids' ] },
26      { name: 'laptop', tags: [ 'electronics', 'school', 'office' ] }
27    ],
28    score: 1.168686032295227
29  },
30  {
31    items: [
32      { name: 'backpack', tags: [ 'school', 'travel', 'kids' ] },
33      { name: 'notepad', tags: [ 'office', 'writing', 'school' ] },
34      { name: 'binder', tags: [ 'school', 'general', 'organization' ] },
35      { name: 'pens', tags: [ 'writing', 'office', 'school', 'stationary' ] },
36      { name: 'notepad', tags: [ 'office', 'writing', 'school' ] },
37      { name: 'envelopes', tags: [ 'stationary', 'office', 'general' ] },
38      { name: 'laptop', tags: [ 'electronics', 'school', 'office' ] }
39    ],
40    score: 1.168686032295227
41  },
42  {
43    items: [
44      { name: 'laptop', tags: [ 'electronics', 'school', 'office' ] },
45      { name: 'binder', tags: [ 'school', 'general', 'organization' ] },
46      { name: 'binder', tags: [ 'school', 'general', 'organization' ] },
47      { name: 'backpack', tags: [ 'school', 'travel', 'kids' ] },
48      { name: 'notepad', tags: [ 'office', 'writing', 'school' ] },
49      { name: 'printer paper', tags: [ 'office', 'stationary' ] },
50      { name: 'pens', tags: [ 'writing', 'office', 'school', 'stationary' ] },
51      { name: 'notepad', tags: [ 'office', 'writing', 'school' ] },
52      { name: 'pens', tags: [ 'writing', 'office', 'school', 'stationary' ] },
53      { name: 'notepad', tags: [ 'office', 'writing', 'school' ] }
54    ],
55    score: 1.168686032295227
56  },
57  {
58    items: [
59      { name: 'envelopes', tags: [ 'stationary', 'office', 'general' ] },
60      { name: 'notepad', tags: [ 'office', 'writing', 'school' ] },
61      { name: 'notepad', tags: [ 'office', 'writing', 'school' ] },
62      { name: 'backpack', tags: [ 'school', 'travel', 'kids' ] },
63      { name: 'envelopes', tags: [ 'stationary', 'office', 'general' ] },
64      { name: 'pens', tags: [ 'writing', 'office', 'school', 'stationary' ] },
65      { name: 'binder', tags: [ 'school', 'general', 'organization' ] },
66      { name: 'laptop', tags: [ 'electronics', 'school', 'office' ] },
67      { name: 'printer paper', tags: [ 'office', 'stationary' ] },
68      { name: 'binder', tags: [ 'school', 'general', 'organization' ] }
69    ],
70    score: 1.168686032295227
71  }
72]

query solo para documentos incrustados coincidentes

La siguiente query solo devuelve los documentos anidados que coinciden con la query. La consulta utiliza las clĂĄusulas del operador compuesto MongoDB Search $search para encontrar los documentos coincidentes y luego el operadores de agregaciĂłn en el $project para retornar sĂłlo los documentos incrustados coincidentes. EspecĂ­ficamente, la consulta especifica las siguientes etapas de la pipeline:

$search

Especifica los siguientes criterios en la clĂĄusula must del operador compuesto:

  • Verificar si el campo items.price existe en la colecciĂłn.

  • Busca los Ă­tems etiquetados como school en el campo items.tags.

  • Coincide solo si el valor es superior a 2 para el campo items.quantity.

$limit

Limita la salida a 5 documentos.

$project

Realiza las siguientes acciones:

  • Excluya el campo _id e incluya solo los campos items y storeLocation.

  • Usar $filter para devolver sĂłlo los elementos del arreglo de entrada items que cumplan la condiciĂłn especificada utilizando el operador $and. El operador and utiliza los siguientes operadores:

    • $ifNull para determinar si items.price contiene valores nulos y sustituir los valores nulos, si estĂĄn presentes, por la expresiĂłn de sustituciĂłn false.

    • $gt verificar si la cantidad es mayor a 2.

    • $in para verificar si office existe en el arreglo tags.

1db.sales.aggregate(
2  {
3    "$search": {
4      "embeddedDocument": {
5        "path": "items",
6        "operator": {
7          "compound": {
8            "must": [
9              {
10                "range": {
11                  "path": "items.quantity",
12                  "gt": 2
13                }
14              },
15              {
16                "exists": {
17                  "path": "items.price"
18                }
19              },
20              {
21                "text": {
22                  "path": "items.tags",
23                  "query": "school"
24                }
25              }
26            ]
27          }
28        }
29      }
30    }
31  },
32  {
33    "$limit": 2
34  },
35  {
36    "$project": {
37      "_id": 0,
38      "storeLocation": 1,
39      "items": {
40        "$filter": {
41          "input": "$items",
42          "cond": {
43            "$and": [
44              {
45                "$ifNull": [
46                  "$$this.price", "false"
47                ]
48              },
49              {
50                "$gt": [
51                  "$$this.quantity", 2
52                ]
53              },
54              {
55                "$in": [
56                  "office", "$$this.tags"
57                ]
58              }
59            ]
60          }
61        }
62      }
63    }
64  }
65)
1[
2  {
3    storeLocation: 'Austin',
4    items: [
5      {
6        name: 'laptop',
7        tags: [ 'electronics', 'school', 'office' ],
8        price: Decimal128('753.04'),
9        quantity: 3
10      },
11      {
12        name: 'pens',
13        tags: [ 'writing', 'office', 'school', 'stationary' ],
14        price: Decimal128('19.09'),
15        quantity: 4
16      },
17      {
18        name: 'notepad',
19        tags: [ 'office', 'writing', 'school' ],
20        price: Decimal128('30.23'),
21        quantity: 5
22      },
23      {
24        name: 'pens',
25        tags: [ 'writing', 'office', 'school', 'stationary' ],
26        price: Decimal128('20.05'),
27        quantity: 4
28      },
29      {
30        name: 'notepad',
31        tags: [ 'office', 'writing', 'school' ],
32        price: Decimal128('22.08'),
33        quantity: 3
34      },
35      {
36        name: 'notepad',
37        tags: [ 'office', 'writing', 'school' ],
38        price: Decimal128('21.67'),
39        quantity: 4
40      }
41    ]
42  },
43  {
44    storeLocation: 'Austin',
45    items: [
46      {
47        name: 'notepad',
48        tags: [ 'office', 'writing', 'school' ],
49        price: Decimal128('24.16'),
50        quantity: 5
51      },
52      {
53        name: 'notepad',
54        tags: [ 'office', 'writing', 'school' ],
55        price: Decimal128('28.04'),
56        quantity: 5
57      },
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