MongoDB búsqueda

Datos de muestra

Los ejemplos de esta guía utilizan la colección movies en la base de datos sample_mflix de los conjuntos de datos de muestra de Atlas. Para aprender a crear una implementación gratuita de MongoDB y cargar los conjuntos de datos de muestra, consulte la guía MongoDB Primeros Pasos. Para obtener más información sobre las operaciones de agregación y los desarrolladores, consulte la guía Aggregation Framework.

MongoDB Search Ejemplo

Este ejemplo ejecuta una consulta de MongoDB Search realizando las siguientes acciones:

• Construye una etapa $search utilizando el método de desarrolladores Aggregates.search() e indica al driver que haga queries a documentos en los que el campo title contenga la palabra "Alabama". Para obtener más información sobre los operadores que puede utilizar en la etapa $search, consulte la sección Crear etapas de búsqueda de pipeline de esta guía.

• Construye una etapa $project utilizando el método de construcción Aggregates.project(), instruyendo al driver para que incluya el campo title en los resultados de la query

• Pasa las etapas de la pipeline al método aggregate() e imprime los resultados

Publisher<Document> publisher = collection.aggregate(
    List.of(
        Aggregates.search(SearchOperator.text(
                      SearchPath.fieldPath("title"), "Alabama")),
        Aggregates.project(Projections.include("title"))
    )
);
Flux.from(publisher)
    .doOnNext(doc -> System.out.println(doc.toJson()))
    .blockLast();

{"_id": {"$oid": "..."}, "title": "Alabama Moon"}
{"_id": {"$oid": "..."}, "title": "Crazy in Alabama"}
{"_id": {"$oid": "..."}, "title": "Sweet Home Alabama"}

Ejemplo de etapa de búsqueda en el pipeline

Antes de que puedas ejecutar este ejemplo, debes crear un índice de búsqueda de MongoDB en la colección movies que tenga la siguiente definición:

{
  "mappings": {
    "dynamic": true,
    "fields": {
      "title": {
        "analyzer": "lucene.keyword",
        "type": "string"
      },
      "genres": {
        "normalizer": "lowercase",
        "type": "token"
      }
    }
  }
}

Para obtener más información sobre cómo crear índices de Búsqueda de MongoDB, consulte la sección Gestión del índice de búsqueda de MongoDB de la guía de índices.

El siguiente código crea un escenario $search que tiene las siguientes especificaciones:

• Comprueba que el arreglo genres incluya "Comedy"

• Busca en el campo fullplot la frase "new york"

• Coincide con year valores entre 1950 y 2000, ambos inclusive

• Busca valores de title que comiencen con el término "Love"

List<Bson> pipeline = List.of(
        Aggregates.search(
                SearchOperator.compound()
                        .filter(
                                List.of(
                                        SearchOperator.in(fieldPath("genres"), List.of("Comedy")),
                                        SearchOperator.phrase(fieldPath("fullplot"), "new york"),
                                        SearchOperator.numberRange(fieldPath("year")).gtLt(1950, 2000),
                                        SearchOperator.wildcard(fieldPath("title"), "Love *")
                                ))),
        Aggregates.project(
                Projections.include("title", "year", "genres")
        ));
Publisher<Document> publisher = collection.aggregate(pipeline);
Flux.from(publisher)
        .doOnNext(doc -> System.out.println(doc.toJson()))
        .blockLast();

{"_id": ..., "genres": ["Comedy", "Romance"], "title": "Love at First Bite", "year": 1979}
{"_id": ..., "genres": ["Comedy", "Drama"], "title": "Love Affair", "year": 1994}

Para obtener más información sobre los métodos asistente de MongoDB Search, consulta la referencia de la interfaz SearchOperator en la documentación de Core API del driver.

Documentación de la API

Para obtener más información sobre los métodos mencionados en esta guía, consulta la siguiente documentación de la API:

• MongoCollection.aggregate()

• Aggregates.search()

• Aggregates.Proyecto()

• SearchOperator