MongoDB búsqueda

Overview

En esta guía, puedes aprender cómo query un índice de MongoDB Search y utilizar la funcionalidad avanzada de búsqueda de texto completo en tus aplicaciones PyMongo. Puede query un índice de búsqueda utilizando un $search etapas del pipeline de agregación.

Para obtener más información sobre la etapa $search del pipeline, consulte el $search guía en el manual del MongoDB Server.

Cree un índice de búsqueda de MongoDB

Antes de poder realizar una búsqueda en una colección de Atlas, primero debe crear un índice de Búsqueda MongoDB en la colección. Un índice de Búsqueda de MongoDB es una estructura de datos que clasifica la información en un formato que se puede buscar. Para saber cómo crear un índice de búsqueda de MongoDB, consulta Búsqueda de MongoDB e índices de búsqueda vectorial.

Busca tus datos

Para utilizar la etapa de canalización de agregación $search, debes especificar un operador del query MongoDB Search que indique el tipo de query que deseas ejecutar. También puedes especificar opcionalmente un recolector que agrupe los resultados por valores o rangos. Para ver una tabla de todos los operadores y recolectores disponibles con MongoDB Search, consulta Utiliza operadores y recolectores en consultas de MongoDB Search.

El siguiente ejemplo utiliza el operador compound para combinar varios operadores en una única query. Para aprender más sobre el compound operador, consulte la guía de operador compuesto en la documentación de MongoDB Atlas.

La query tiene los siguientes criterios de búsqueda:

• El campo genres no debe contener Comedy.

• El campo title debe contener la string New York.

La query también incluye las siguientes etapas:

• $limitpara limitar la salida a 10 resultados.

• $project, para excluir todos los campos excepto title y añadir un campo llamado score.

client = pymongo.MongoClient("<connection-string>")
result = client["sample_mflix"]["movies"].aggregate([
         {
            "$search": {
              "index": "pymongoindex",
              "compound": {
              "mustNot": [
                  {
                      "text": {
                          "query": [
                              "Comedy"
                          ],
                          "path": "genres"
                      }
                  }
              ],
              "must": [
                  {
                      "text": {
                          "query": [
                              "New York"
                          ],
                          "path": "title"
                        }
                     }
                  ],
               }
            }
         },
         { "$limit": 10 },
         {
           "$project": {
           "_id": 0,
           "title": 1,
           "score": { "$meta": "searchScore" }
      }
    }
])
for i in result:
   print(i)

{'title': 'New York, New York', 'score': 6.786379814147949}
{'title': 'New York', 'score': 6.258603096008301}
{'title': 'New York Doll', 'score': 5.381444931030273}
{'title': 'Escape from New York', 'score': 4.719935417175293}
{'title': 'Autumn in New York', 'score': 4.719935417175293}
{'title': 'Sleepless in New York', 'score': 4.719935417175293}
{'title': 'Gangs of New York', 'score': 4.719935417175293}
{'title': 'Sherlock Holmes in New York', 'score': 4.203253746032715}
{'title': 'New York: A Documentary Film', 'score': 4.203253746032715}
{'title': 'An Englishman in New York', 'score': 4.203253746032715}

Información Adicional

Para obtener más información sobre los operadores de MongoDB Search disponibles, consulta la guía Operadores y colectores en la documentación de MongoDB Atlas.

Para obtener más información sobre MongoDB Search y ver más ejemplos de consultas, consulta la Documentación de MongoDB Search.

Si deseas realizar búsquedas vectoriales en tus datos almacenados en Atlas, debes usar MongoDB Vector Search. Para obtener más información sobre MongoDB Vector Search, consulta la documentación de MongoDB Vector Search.