regex (MongoDB Search Operador)

Definición

regex

regex interpreta el campo query como una expresión regular. regex es un operador a nivel de término, lo que significa que el campo query no se analiza.

Tip

• analizador.

• Ejemplo de campo analizado.

Nota

El lenguaje de expresiones regulares disponible para el operador regex es un subconjunto limitado del PCRE librería.

Para obtener información detallada, consulta la clase RegExp documentación.

Sintaxis

regex tiene la siguiente sintaxis:

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{
2
  $search: {
3
    "index": <index name>, // optional, defaults to "default"
4
    "regex": {
5
      "query": "<search-string>",
6
      "path": "<field-to-search>",
7
      "allowAnalyzedField": <boolean>,
8
      "score": <options>
9
    }
10
  }
11
}

opciones

regex utiliza los siguientes términos para construir una query:

Comportamiento

regex query Es un standard operador a nivel de término, lo que significa que el campo no se analiza. Las búsquedas de expresiones regulares funcionan bien con el analizador de palabras clave, ya que indexa los campos palabra por palabra. Para realizar una búsqueda que distinga entre mayúsculas y minúsculas, no utilice el analizador predeterminado (el analizador estándar), ya que el analizador convierte todos los términos en minúsculas. En su lugar, especifique otro analizador.

Es posible utilizar el operador regex para realizar búsquedas en un campo analizado configurando la opción allowAnalyzedField en true, pero se pueden obtener resultados inesperados.

Comportamiento de Expresiones Regulares de Lucene

El operador MongoDB Search regex utiliza el motor de expresiones regulares de Lucene, que difiere de las expresiones regulares compatibles con Perl.

"*\\**"

"*\\\*"

Ejemplos

Los siguientes ejemplos utilizan la colección movies en la base de datos sample_mflix con una definición de índice personalizada que emplea el analizador de palabras clave. Si tienes el conjunto de datos de muestra en tu clúster, puedes crear un índice de búsqueda de MongoDB Search en la colección movies y ejecutar las consultas de ejemplo en tu clúster.

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{
2
  "mappings": {
3
    "fields": {
4
      "title": {
5
        "analyzer": "lucene.keyword",
6
        "type": "string"
7
      },
8
      "genres": {
9
        "type": "token"
10
      }
11
    }
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  }
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}

1
db.movies.aggregate([
2
  {
3
    "$search": {
4
        "regex": {
5
          "path": "title",
6
          "query": "(.*) Seattle"
7
        }
8
    }
9
  },
10
  {
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    $project: {
12
        "_id": 0,
13
        "title": 1
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    }
15
  }
16
])

{ "title" : "Sleepless in Seattle" }
{ "title" : "Battle in Seattle" }

1
db.movies.aggregate([
2
  {
3
    "$search": {
4
        "regex": {
5
          "path": "title",
6
          "query": "[0-9]{2} (.){4}s"
7
        }
8
    }
9
  },
10
  {
11
    $project: {
12
        "_id": 0,
13
        "title": 1
14
    }
15
  }
16
])

{ "title" : "20 Dates" }
{ "title" : "25 Watts" }
{ "title" : "21 Grams" }
{ "title" : "13 Lakes" }
{ "title" : "18 Meals" }
{ "title" : "17 Girls" }
{ "title" : "16 Acres" }
{ "title" : "26 Years" }
{ "title" : "99 Homes" }
{ "title" : "45 Years" }

1
db.movies.aggregate([
2
  {
3
    "$searchMeta": {
4
      "facet": {
5
        "operator": {
6
          "regex": {
7
            "path": "title",
8
            "query": ".*summer.*"
9
          }
10
        },
11
        "facets": {
12
          "genresFacet": {
13
            "type": "string",
14
            "path": "genres"
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          }
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        }
17
      }
18
    }
19
  }
20
])

[
  {
    count: { lowerBound: Long('6') },
    facet: {
      genresFacet: {
        buckets: [
          { _id: 'Comedy', count: Long('5') },
          { _id: 'Fantasy', count: Long('3') },
          { _id: 'Romance', count: Long('3') },
          { _id: 'Drama', count: Long('2') },
          { _id: 'Horror', count: Long('1') },
          { _id: 'Mystery', count: Long('1') }
        ]
      }
    }
  }
]