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Paginar los resultados

En clústeres que ejecutan MongoDB 7.0.5+ utilice MongoDB Search para recuperar los resultados de la query $search secuencialmente antes o después de un punto de referencia. Use las opciones $search searchAfter o searchBefore para recorrer los resultados en orden y compilar funciones de "Página siguiente" y "Página anterior" en la aplicación.

Uso

Para recuperar resultados paginados, realiza los siguientes pasos:

  1. Crea un índice en los campos que deseas consultar.

  2. Ejecuta una $search query que devuelva un punto de referencia. Para aprender más, se puede consultar Recuperar Punto de Referencia.

  3. Utiliza el punto de referencia en tu query $search posterior para recuperar el conjunto de documentos anterior o siguiente de los resultados.

    • To learn more about retrieving results to build a "Next Page" function, see Search After a Specific Point of Reference.

    • Para aprender más sobre cómo recuperar resultados para compilar una función de "Página anterior", consulta Búsqueda antes de un punto de referencia específico.

    • To jump to a page in your results, combine $skip and $limit with $search searchAfter or searchBefore options. For example, to jump to results from Page 3 to Page 5, with 10 results per page, do the following:

      1. Recupera los resultados usando searchAfter con el punto de referencia para el último resultado en la página 3 (Resultado 30).

      2. Use $skip to skip the 10 results on Page 4 (Results 31-40) and $limit to limit the results to 10 documents.

      3. Devuelve los resultados de la página 5 (resultados 41-50).

      Here, using $skip with the searchAfter option optimizes the query to skip only 1 page of results (10 documents). By comparison, if you use $skip without the $search searchAfter option, the query skips 4 pages of results (40 documents). To learn more, see Jump from Page 2 to Page 5 Using searchAfter and $skip.

Considerations

  • Se produce una coincidencia al ordenar un campo para el que varios documentos tienen valores idénticos. MongoDB no garantiza el orden de los resultados de las queries vinculadas, lo que puede generar duplicaciones e incoherencias al usar searchAfter y searchBefore. Aplicar los siguientes principios para reducir las coincidencias en la puntuación de relevancia:

    • Ordene la query por un campo único para evitar coincidencias en la puntuación de relevancia. Hay un ejemplo en Ordenar por puntuación y un campo único.

    • Si deseas ordenar principalmente por un campo no único, agrega una cláusula de clasificación secundaria en un campo único que sirva como desempate.

  • Actualizar o borrar documentos entre queries puede causar incoherencias en el orden de los resultados. Se deben aplicar los siguientes principios para respaldar el comportamiento de búsqueda determinista:

    • Ordene los resultados de la query por un campo inmutable, como _id. MongoDB Search refleja las actualizaciones que se realizan en la colección entre las queries iniciales y posteriores. Si se ordena por un campo mutable, como updated_time, y se actualiza la colección entre la primera y la segunda query, MongoDB Search podría ordenar los mismos documentos de otra manera.

    • Si se implementaron nodos de búsqueda dedicados y está ordenando los resultados por searchScore, considere lo siguiente:

      • By default, MongoDB Search scores documents using the bm25 similarity algorithm, which calculates term frequency in relation to the entire corpus of documents on the MongoDB Search node. Because each MongoDB Search node replicates from the changestream independently, this corpus might vary across MongoDB Search nodes. As a result, the same query can return different bm25 scores when routed to different MongoDB Search nodes. Subsequent queries are more likely to be routed to different MongoDB Search nodes if your deployment uses dedicated MongoDB Search nodes, or your read preference is set to secondary or nearest.

      • Para asegurar puntuaciones coherentes en queries posteriores, configure la propiedad similarity.type en stableTfl o boolean al indexar un campo como el tipo autocompletar o string de MongoDB Search. Esto obliga a los operadores de texto, frase, queryString y autocompletar a utilizar el algoritmo de similitud stableTfl o boolean para calcular las puntuaciones de relevancia de las query en el campo indexado. Estos algoritmos calculan las puntuaciones de forma coherente en todos los nodos de MongoDB Search. Hay más información en Detalles de la puntuación.

  • To count search results during pagination, use the count option in your initial $search query or in a separate $searchMeta query. This method is more efficient than using the $count stage after your $search stage.

    La opción count devuelve el número total de documentos que coinciden con tus criterios de búsqueda, así que no es necesario usar la opción count en queries posteriores si estás generando resultados paginados. Para mantener el conteo separado de la consulta principal $search, utilice una etapa $searchMeta con la opción count.

    Contar los resultados de una búsqueda puede afectar el rendimiento. Usa la opción contar sólo cuando sea necesario, por ejemplo, al obtener resultados de búsqueda para la primera página.

Recupera el punto de referencia

To retrieve query results at a certain point, you must provide the point of reference in your $search query. You can retrieve the reference point by using the $meta keyword searchSequenceToken in the $project stage after your $search stage.

Sintaxis

Sintaxis de searchSequenceToken
1[{
2  "$search": {
3    "index": "<index-name>",
4    "<operator-name>"|"<collector-name>": {
5      <operator-specification>|<collector-specification>
6    },
7    "sort": {
8      "score": {
9        "$meta": "searchScore"
10      }
11    },
12    ...
13  },
14  {
15    "$project": {
16       "paginationToken" : { "$meta" : "searchSequenceToken" }
17  },
18  ...
19}]

Salida

searchSequenceToken genera un token codificado en Base64 para cada documento en los resultados. La longitud del token aumenta con la cantidad de campos especificados en la opción de orden de la query. El token no está vinculado a un snapshot de la base de datos.

Los documentos de los resultados emplean el orden por defecto, a menos que se especifique la opción sort en la consulta. Para aprender sobre cómo ordenar tus resultados, consulte Ordenar resultados de MongoDB Search.

Búsqueda según un punto de referencia específico

Para buscar un punto de referencia, debes especificar el punto de referencia en tu $search query utilizando la opción searchAfter con el token generado por searchSequenceToken. Puedes utilizar el token generado por searchSequenceToken solo cuando vuelvas a ejecutar la $search query para la que searchSequenceToken generó el token. La semántica (campos y valores de búsqueda) de la $search query posterior en la que utilices el token debe ser idéntica a la query para la que searchSequenceToken generó el token.

You can use the searchAfter option to build a "Next Page" function in your application. For a demonstration of this, see the example on this page.

searchAfter Sintaxis

Sintaxis de searchAfter
1[{
2  "$search": {
3    "index": "<index-name>",
4    "<operator-name>"|"<collector-name>": {
5      <operator-specification>|<collector-specification>
6    },
7    "searchAfter": "<base64-encoded-token>",
8    "sort": {
9      "score": {
10        "$meta": "searchScore"
11      }
12    },
13    ...
14  },
15  "$project": {
16    "paginationToken" : { "$meta" : "searchSequenceToken" }
17  },
18  ...
19}]

Salida

MongoDB Search returns the documents in the results after the specified token. MongoDB Search returns the generated tokens for the documents in the results because you specified the searchSequenceToken in the $project stage after the $search stage (as shown in line 11). These tokens can be used as a reference point for another query with the same semantics.

Los documentos de los resultados emplean el orden por defecto, a menos que se especifique la opción sort en la consulta. Para aprender sobre cómo ordenar tus resultados, consulte Ordenar resultados de MongoDB Search.

Busca antes de un punto de referencia específico

Para buscar antes de un punto de referencia, tienes que especificar el punto de referencia en tu $search query utilizando la opción searchBefore con el token generado por searchSequenceToken. Puedes usar el token generado por searchSequenceToken solo cuando vuelvas a ejecutar la $search query para la que searchSequenceToken generó el token. La semántica (campos y valores de búsqueda) de la $search query posterior en la que uses el token debe ser idéntica a la query para la que searchSequenceToken generó el token.

Puedes usar la opción searchBefore para compilar una función de "Página anterior" en tu aplicación. Para ello, combine lo siguiente:

Para una demostración de esto, consulta los searchBefore ejemplos de query en esta página.

searchBefore Sintaxis

Sintaxis de searchBefore
1[{
2  "$search": {
3    "index": "<index-name>",
4    "<operator-name>"|"<collector-name>": {
5      <operator-specification>|<collector-specification>
6    },
7    "searchBefore": "<base64-encoded-token>",
8    "sort": {
9      "score": {
10       "$meta": "searchScore"
11     }
12    },
13    ...
14  },
15  "$project": {
16    "paginationToken" : { "$meta" : "searchSequenceToken" }
17  },
18  ...
19}]

searchBefore Salida

MongoDB Search returns documents in the results preceding the specified token in reverse order. MongoDB Search also returns the generated tokens for the documents in the results because you specified the searchSequenceToken in the $project stage after the $search stage (as shown in line 11). These tokens can be used as a reference point for another query with the same semantics.

Ejemplos

The following examples use the db.collection.aggregate() method to run $search queries against the sample_mflix database. The first example query demonstrates how to retrieve a point of reference, which you use in the subsequent example queries to retrieve additional results for pages after or before the reference point.

To run these example queries in mongosh:

  1. Load the sample_mflix.movies collection

  2. Crea el índice pagination-tutorial con mapeos dinámicos. Para aprender cómo crear un índice, consulte Administración de índices MongoDB Search

  3. Connect to your cluster using mongosh and switch to the sample_mflix database

Nota

Por defecto, MongoDB Search ordena los documentos de los resultados por la puntuación de relevancia de los documentos. Si varios documentos en los resultados tienen puntuaciones idénticas, MongoDB Search devuelve los resultados ordenados arbitrariamente. Para devolver los documentos en un orden determinado, las queries especifican un campo único, released, para ordenar los resultados.

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