結果のドキュメントのスコアをカスタマイズする方法

In Atlas, go to the Search & Vector Search page for your cluster.

MongoDB 検索するページには、Search & Vector Search オプションまたは Data Explorer から移動できます。

[Search Tester] に移動します。

クエリするインデックスの右側にある [ Query ] ボタンをクリックします。

クエリ構文を表示および編集します。

[ Edit Queryをクリックすると、 JSON形式のデフォルトのクエリ構文サンプルが表示されます。

Run the following MongoDB Search queries with the compound operator on the movies collection.

次のクエリをコピーして、 Query Editorに貼り付け、 Query EditorのSearchボタンをクリックします。

次の例では、サブクエリとともにcompound演算子を使用して、 titleフィールドにsnowというタームを含む、 2013から2015年の間の映画を検索します。

[
  {
    $search: {
      index: "default",
      compound: {
        filter: [{
          range: {
            path: "year",
            gte: 2013,
            lte: 2015
          }
        }],
        should: [{
          text: {
            query: "snow",
            path: "title",
            score: {constant: {value: 5}}
          }
        }]
      },
      highlight:{
        path: "title"
      }
    }
  }
]

SCORE: 5  _id:  "573a13d7f29313caabda38ad"
  Snow in Paradise
  Matching fields: title
SCORE: 5  _id:  "573a13e2f29313caabdbeded"
  Dead Snow 2: red vs.
  Matching fields: title
SCORE: 5  _id:  "573a13e6f29313caabdc66c4"
  The Snow White Murder Case
  Matching fields: title
SCORE: 5  _id:  "573a13edf29313caabdd37bd"
  Snow on the Blades
  Matching fields: title
SCORE: 0  _id:  "573a13acf29313caabd29366"
  No highlights found.
  Matching fields: unknown
SCORE: 0  _id:  "573a13adf29313caabd2b765"
  No highlights found.
  Matching fields: unknown
SCORE: 0  _id:  "573a13b0f29313caabd333e7"
  No highlights found.
  Matching fields: unknown
SCORE: 0  _id:  "573a13b0f29313caabd3486a"
  No highlights found.
  Matching fields: unknown
SCORE: 0  _id:  "573a13b1f29313caabd3719d"
  No highlights found.
  Matching fields: unknown
SCORE: 0  _id:  "573a13b2f29313caabd3abb9"
  No highlights found.
  Matching fields: unknown

[
  {
    $search: {
      index: "default",
      compound: {
        must: [{
          range: {
            path: "year",
            gte: 2013,
            lte: 2015
          }
        }],
        should: [{
          text: {
            query: "snow",
            path: "title",
            score: {boost: {value: 2}}
          }
        }]
      },
      highlight:{
        path: "title"
      }
    }
  }
]

SCORE: 6.7722930908203125  _id:  "573a13d7f29313caabda38ad"
  Snow in Paradise
  Matching fields: title
SCORE: 6.063445568084717  _id:  "573a13edf29313caabdd37bd"
  Snow on the Blades
  Matching fields: title
SCORE: 5.509652137756348  _id:  "573a13e6f29313caabdc66c4"
  The Snow White Murder Case
  Matching fields: title
SCORE: 5.065053939819336  _id:  "573a13e2f29313caabdbeded"
  Dead Snow 2: Red vs.
  Matching fields: title
SCORE: 1  _id:  "573a13acf29313caabd29366"
  No highlights found.
  Matching fields: unknown
SCORE: 1  _id:  "573a13adf29313caabd2b765"
  No highlights found.
  Matching fields: unknown
SCORE: 1  _id:  "573a13b0f29313caabd333e7"
  No highlights found.
  Matching fields: unknown
SCORE: 1  _id:  "573a13b0f29313caabd3486a"
  No highlights found.
  Matching fields: unknown
SCORE: 1  _id:  "573a13b1f29313caabd3719d"
  No highlights found.
  Matching fields: unknown
SCORE: 1  _id:  "573a13b2f29313caabd3abb9"
  No highlights found.
  Matching fields: unknown

[
  {
    $search: {
      index: "default",
      compound: {
        must: [{
          text: {
            query: "comedy",
            path: "genres",
            score: {boost: {value: 9}}
          }
        },
        {
          text: {
            query: "snow",
            path: "title",
            score: {boost: {value: 5}}
          }
        }],
        should: [{
          range: {
            path: "year",
            gte: 2013,
            lte: 2015,
            score: {boost: {value: 3}}
          }
        }]
      }
    }
  }
]

SCORE: 21.872983932495117  _id:  "573a13c2f29313caabd6874c"
  plot: "A ski vacation turns horrific for a group of medical students, as they…"
  genres: Array
  runtime: 91
SCORE: 21.043487548828125  _id:  "573a139ff29313caabcffff8"
  fullplot: "When an entire town in upstate New York is closed down by an unexpecte…"
  imdb: Object
  year: 2000
SCORE: 21.043487548828125  _id:  "573a13a6f29313caabd16b02"
  plot: "When a Miami dentist inherits a team of sled dogs, he's got to learn t…"
  genres: Array
  runtime: 99
SCORE: 19.523927688598633  _id:  "573a13a1f29313caabd06765"
  fullplot: "Our two young lovers meet on a series of snowy days in high school. Ye…"
  imdb: Object
  runtime: 1999
SCORE: 17.426334381103516  _id:  "573a13e2f29313caabdbeded"
  plot: "Still on the run from a group of Nazi zombies, a man seeks the aid of …"
  genres: Array
  runtime: 100
SCORE: 16.367326736450195  _id:  "573a13c2f29313caabd6688e"
  countries: Array
  genres: Array
  runtime: 108
SCORE: 15.537829399108887  _id:  "573a13b1f29313caabd36d7d"
  plot: "A love-struck Italian poet is stuck in Iraq at the onset of an America…"
  genres: Array
  runtime: 110
SCORE: 14.4263334274292  _id:  "573a1395f29313caabce1925"
  plot: "An ice-skating Snow White finds refuge from the Wicked Queen with the …"
  genres: Array
  runtime: 107

[
  {
    $search: {
      index: "default",
      compound: {
        must: [{
          range: {
            path: "year",
            gte: 2013,
            lte: 2015,
          }
        }],
        should: [{
          text: {
            query: "snow",
            path: "title",
            score: {
              function: {
                add: [{
                  path: {
                    value: "imdb.rating",
                    undefined: 2
                  }
                },
                {
                  score: "relevance"
                }]
              }
            }
          }
        }]
      },
      highlight: {
        path: "title"
      }
    }
  }
]

SCORE: 10.454826354980469  _id:  "573a13e6f29313caabdc66c4"
  The Snow White Murder Case
  Matching fields: title
SCORE: 10.3317232131958  _id:  "573a13edf29313caabdd37bd"
  Snow on the Blades
  Matching fields: title
SCORE: 10.032526969909668  _id:  "573a13e2f29313caabdbeded"
  Dead Snow 2: Red vs.
  Matching fields: title
SCORE: 8.386146545410156  _id:  "573a13d7f29313caabda38ad"
  Snow in Paradise
  Matching fields: title
SCORE: 1  _id:  "573a13acf29313caabd29366"
  No highlights found.
  Matching fields: unknown
SCORE: 1  _id:  "573a13adf29313caabd2b765"
  No highlights found.
  Matching fields: unknown
SCORE: 1  _id:  "573a13b0f29313caabd333e7"
  No highlights found.
  Matching fields: unknown
SCORE: 1  _id:  "573a13b0f29313caabd3486a"
  No highlights found.
  Matching fields: unknown
SCORE: 1  _id:  "573a13b1f29313caabd3719d"
  No highlights found.
  Matching fields: unknown
SCORE: 1  _id:  "573a13b2f29313caabd3abb9"
  No highlights found.
  Matching fields: unknown

クエリ結果を展開します。

Search Testerは返されるドキュメントのすべてのフィールドを表示しない可能性があります。クエリパスで指定したフィールドを含む、すべてのフィールドを表示するには、結果のドキュメントを展開します。

Connect to your cluster in mongosh.

ターミナルウィンドウで mongosh を開き、クラスターに接続します。接続の詳細な手順については、 mongosh経由でクラスターに接続する を参照してください。

Use the sample_mflix database.

mongoshプロンプトで次のコマンドを実行します。

use sample_mflix

moviesコレクションで compound 演算子を使用して次の MongoDB Search クエリを実行します。次の例では、サブクエリとともに compound 演算子を使用して、title フィールドに snow という期間を含む 2013 年から 2015 年までの映画を検索します。

db.movies.aggregate([
  {
    "$search": {
      "index": "default",
      "compound": {
        "filter": [{
          "range": {
            "path": "year",
            "gte": 2013,
            "lte": 2015
          }
        }],
        "should": [{
          "text": {
            "query": "snow",
            "path": "title",
            "score": {"constant": {"value": 5}}
          }
        }]
      },
      "highlight": {
        "path": "title"
      }
    }
  },
  {
    "$limit": 10
  },
  {
    "$project": {
      "_id": 0,
      "title": 1,
      "year": 1,
      "score": { "$meta": "searchScore" },
      "highlights": { "$meta": "searchHighlights" }
    }
  }
])

 [
  {
    title: 'Snow in Paradise',
    year: 2014,
    score: 5,
    highlights: [
      {
        score: 1.382846713066101,
        path: 'title',
        texts: [
          { value: 'Snow', type: 'hit' },
          { value: ' in Paradise', type: 'text' }
        ]
      }
    ]
  },
  {
    title: 'Dead Snow 2: Red vs. Dead',
    year: 2014,
    score: 5,
    highlights: [
      {
        score: 1.3924485445022583,
        path: 'title',
        texts: [
          { value: 'Dead ', type: 'text' },
          { value: 'Snow', type: 'hit' },
          { value: ' 2: Red vs. ', type: 'text' }
        ]
      }
    ]
  },
  {
    title: 'The Snow White Murder Case',
    year: 2014,
    score: 5,
    highlights: [
      {
        score: 1.3525336980819702,
        path: 'title',
        texts: [
          { value: 'The ', type: 'text' },
          { value: 'Snow', type: 'hit' },
          { value: ' White Murder Case', type: 'text' }
        ]
      }
    ]
  },
  {
    title: 'Snow on the Blades',
    year: 2014,
    score: 5,
    highlights: [
      {
        score: 1.3766303062438965,
        path: 'title',
        texts: [
          { value: 'Snow', type: 'hit' },
          { value: ' on the Blades', type: 'text' }
        ]
      }
    ]
  },
  { year: 2013, title: 'The Secret Life of Walter Mitty', score: 0, highlights: [] },
  { title: 'Jurassic World', year: 2015, score: 0, highlights: [] },
  { title: 'Action Jackson', year: 2014, score: 0, highlights: [] },
  { year: 2013, title: 'In Secret', score: 0, highlights: [] },
  { title: 'The Stanford Prison Experiment', year: 2015, score: 0, highlights: [] },
  { year: 2014, title: 'The Giver', score: 0, highlights: [] }
]

db.movies.aggregate([
  {
    "$search": {
      "index": "default",
      "compound": {
        "must": [{
          "range": {
            "path": "year",
            "gte": 2013,
            "lte": 2015
          }
        }],
        "should": [{
          "text": {
            "query": "snow",
            "path": "title",
            "score": {"boost": {"value": 2}}
          }
        }]
      },
      "highlight": {
        "path": "title"
      }
    }
  },
  {
    "$limit": 10
  },
  {
    "$project": {
      "_id": 0,
      "title": 1,
      "year": 1,
      "score": { "$meta": "searchScore" },
      "highlights": { "$meta": "searchHighlights" }
    }
  }
])

[
  {
    title: 'Snow in Paradise',
    year: 2014,
    score: 6.7722930908203125,
    highlights: [
     {
       score: 1.382846713066101,
       path: 'title',
       texts: [
         { value: 'Snow', type: 'hit' },
         { value: ' in Paradise', type: 'text' }
       ]
     }
    ]
  },
  {
    title: 'Snow on the Blades',
    year: 2014,
    score: 6.063445568084717,
    highlights: [
      {
        score: 1.3766303062438965,
        path: 'title',
        texts: [
          { value: 'Snow', type: 'hit' },
          { value: ' on the Blades', type: 'text' }
        ]
      }
    ]
  },
  {
    title: 'The Snow White Murder Case',
    year: 2014,
    score: 5.509652137756348,
    highlights: [
      {
        score: 1.3525336980819702,
        path: 'title',
        texts: [
          { value: 'The ', type: 'text' },
          { value: 'Snow', type: 'hit' },
          { value: ' White Murder Case', type: 'text' }
        ]
      }
    ]
  },
  {
    title: 'Dead Snow 2: Red vs. Dead',
    year: 2014,
    score: 5.065053939819336,
    highlights: [
      {
        score: 1.3924485445022583,
        path: 'title',
        texts: [
          { value: 'Dead ', type: 'text' },
          { value: 'Snow', type: 'hit' },
          { value: ' 2: Red vs. ', type: 'text' }
        ]
      }
    ]
  },
  { year: 2013, title: 'The Secret Life of Walter Mitty', score: 1, highlights: [] },
  { title: 'Jurassic World', year: 2015, score: 1, highlights: [] },
  { title: 'Action Jackson', year: 2014, score: 1, highlights: [] },
  { year: 2013, title: 'In Secret', score: 1, highlights: [] },
  { title: 'The Stanford Prison Experiment', year: 2015, score: 1,  highlights: [] },
  { year: 2014, title: 'The Giver', score: 1, highlights: [] }
]

db.movies.aggregate([
    {
      "$search": {
        "index": "default",
        "compound": {
          "must": [{
            "text": {
              "path": "genres",
              "query": "comedy",
              "score": {"boost": {"value": 9}}
            }
          },
          {
            "text": {
              "path": "title",
              "query": "snow",
              "score": {"boost": {"value": 5}}
            }
          }],
          "should": [{
            "range": {
              "path": "year",
              "gte": 2013,
              "lte": 2015,
              "score": {"boost": {"value": 3}}
            }
          }]
        }
      }
    },
    {
      "$limit": 10
    },
    {
      "$project": {
        "_id": 0,
        "title": 1,
        "year": 1,
        "genres": 1,
        "score": { "$meta": "searchScore" }
      }
    }
])

  [
    {
      genres: [ 'Comedy', 'Horror' ],
      title: 'Dead Snow',
      year: 2009,
      score: 21.872983932495117
    },
    {
      year: 2000,
      genres: [ 'Adventure', 'Comedy', 'Family' ],
      title: 'Snow Day',
      score: 21.043487548828125
    },
    {
      genres: [ 'Adventure', 'Comedy', 'Family' ],
      title: 'Snow Dogs',
      year: 2002,
      score: 21.043487548828125
    },
    {
      year: 1999,
      genres: [ 'Comedy', 'Romance' ],
      title: 'Let It Snow',
      score: 19.523927688598633
    },
    {
      genres: [ 'Action', 'Comedy', 'Horror' ],
      title: 'Dead Snow 2: Red vs. Dead',
      year: 2014,
      score: 17.426334381103516
    },
    {
      genres: [ 'Comedy', 'Drama' ],
      title: 'Snow White and Russian Red',
      year: 2009,
      score: 16.367326736450195
    },
    {
      genres: [ 'Comedy', 'Drama', 'Romance' ],
      title: 'The Tiger and the Snow',
      year: 2005,
      score: 15.537829399108887
    },
    {
      genres: [ 'Adventure', 'Comedy', 'Family' ],
      title: 'Snow White and the Three Stooges',
      year: 1961,
      score: 14.4263334274292
    }
  ]

db.movies.aggregate([
  {
    "$search": {
      "index": "default",
      "compound": {
        "must": [{
          "range": {
            "path": "year",
            "gte": 2013,
            "lte": 2015
          }
        }],
        "should": [{
          "text": {
            "query": "snow",
            "path": "title",
            "score": {
              "function": {
                "add": [{
                  "path": {
                    "value": "imdb.rating",
                    "undefined": 2
                  }
                },
                {
                  "score": "relevance"
                }]
              }
            }
          }
        }]
      },
      "highlight": {
        "path": "title"
      }
    }
  },
  {
    "$limit": 10
  },
  {
    "$project": {
      "_id": 0,
      "title": 1,
      "year": 1,
      "score": { "$meta": "searchScore" },
      "highlights": { "$meta": "searchHighlights" }
    }
  }
])

 [
  {
    title: 'The Snow White Murder Case',
    year: 2014,
    score: 10.454826354980469,
    highlights: [
      {
        score: 1.3525336980819702,
        path: 'title',
        texts: [
          { value: 'The ', type: 'text' },
          { value: 'Snow', type: 'hit' },
          { value: ' White Murder Case', type: 'text' }
        ]
      }
    ]
  },
  {
    title: 'Snow on the Blades',
    year: 2014,
    score: 10.3317232131958,
    highlights: [
      {
        score: 1.3766303062438965,
        path: 'title',
        texts: [
          { value: 'Snow', type: 'hit' },
          { value: ' on the Blades', type: 'text' }
        ]
      }
    ]
  },
  {
    title: 'Dead Snow 2: Red vs. Dead',
    year: 2014,
    score: 10.032526969909668,
    highlights: [
      {
        score: 1.3924485445022583,
        path: 'title',
        texts: [
          { value: 'Dead ', type: 'text' },
          { value: 'Snow', type: 'hit' },
          { value: ' 2: Red vs. ', type: 'text' }
        ]
      }
    ]
  },
  {
    title: 'Snow in Paradise',
    year: 2014,
    score: 8.386146545410156,
    highlights: [
      {
        score: 1.382846713066101,
        path: 'title',
        texts: [
          { value: 'Snow', type: 'hit' },
          { value: ' in Paradise', type: 'text' }
        ]
      }
    ]
  },
  { year: 2013, title: 'The Secret Life of Walter Mitty', score: 1, highlights: [] },
  { title: 'Jurassic World', year: 2015, score: 1, highlights: [] },
  { title: 'Action Jackson', year: 2014, score: 1, highlights: [] },
  { year: 2013, title: 'In Secret', score: 1, highlights: [] },
  { title: 'The Stanford Prison Experiment', year: 2015, score: 1, highlights: [] },
  { year: 2014, title: 'The Giver', score: 1, highlights: [] }
]

MongoDB Compass のクラスターに接続します。

MongoDB Compass を開き、クラスターに接続します。接続の詳細な手順については、「Compass を使用したクラスターへの接続」を参照してください。

Use the movies collection in the sample_mflix database.

Database画面で、 sample_mflixデータベースをクリックし、 moviesコレクションをクリックします。

constant オプションを使用してスコアを変更する MongoDB Search 複合クエリを実行します。クエリは、次のタスクを実行します。

• 次のcompound演算子句を使用します。

  • filter 句を範囲演算子とともに使用すると、 2013から2015年の間の映画が検索されます。

  • should 句をテキスト演算子とともに使用して、 titleフィールド内のsnowというタームをクエリし、 constantオプションを使用してscoreを変更します。 constantオプションは、検索タームのすべてのスコア結果を5に置き換えます。

• クエリに一致するtitleフィールドからテキスト スニペットを返すには、ハイライトオプションを指定します。 スニペットには、 type: 'hit'で指定された一致するテキストと、 type: 'text'で指定された連続したテキストが含まれます。

• 次のパイプライン ステージを使用します。

  • $limit ステージを使用して出力を10の結果に制限します

  • $project stageを次のように設定します。

    • titleとyearを除くすべてのフィールドを除外

    • scoreとhighlightsという名前の 2 つのフィールドを追加します

MongoDB Compass でこのクエリを実行するには：

1. [Aggregations] タブをクリックします。

2. Select...をクリックし、ドロップダウンからステージを選択し、そのステージのクエリを追加して、次の各パイプライン ステージを構成します。 ステージを追加するには、 Add Stageをクリックします。

   パイプラインステージ	クエリ
   $search	{ "index": "default", "compound": { "filter": [{ "range": { "path": "year", "gte": 2013, "lte": 2015 } }], "should": [{ "text": { "query": "snow", "path": "title", "score": {"constant": {"value": 5}} } }] }, "highlight": { "path": "title" } }
   $limit	10
   $project	{ "_id": 0, "title": 1, "year": 1, "score": { "$meta": "searchScore" }, "highlights": { "$meta": "searchHighlights" } }

   Auto Previewを有効にした場合、MongoDB Compass は$projectパイプライン ステージの横に次のドキュメントを表示します。

   {
     title: 'Snow in Paradise',
     year: 2014,
     score: 5,
     highlights: [{
       score: 1.382846713066101,
       path: 'title',
       texts: [
         { value: 'Snow', type: 'hit' },
         { value: ' in Paradise', type: 'text' }
       ]
     }]
   },
   {
     title: 'Dead Snow 2: Red vs. Dead',
     year: 2014,
     score: 5,
     highlights: [{
       score: 1.3924485445022583,
       path: 'title',
       texts: [
         { value: 'Dead ', type: 'text' },
         { value: 'Snow', type: 'hit' },
         { value: ' 2: Red vs. ', type: 'text' }
       ]
     }]
   },
   {
     title: 'The Snow White Murder Case',
     year: 2014,
     score: 5,
     highlights: [{
       score: 1.3525336980819702,
       path: 'title',
       texts: [
         { value: 'The ', type: 'text' },
         { value: 'Snow', type: 'hit' },
         { value: ' White Murder Case', type: 'text' }
       ]
     }]
   },
   {
     title: 'Snow on the Blades',
     year: 2014,
     score: 5,
     highlights: [{
       score: 1.3766303062438965,
       path: 'title',
       texts: [
         { value: 'Snow', type: 'hit' },
         { value: ' on the Blades', type: 'text' }
       ]
     }]
   },
   { year: 2013, title: 'The Secret Life of Walter Mitty', score: 0, highlights: [] },
   { title: 'Jurassic World', year: 2015, score: 0, highlights: [] },
   { title: 'Action Jackson', year: 2014, score: 0, highlights: [] },
   { year: 2013, title: 'In Secret', score: 0, highlights: [] },
   { title: 'The Stanford Prison Experiment', year: 2015, score: 0, highlights: [] },
   { year: 2014, title: 'The Giver', score: 0, highlights: [] }

   結果の最初の 4 つのドキュメントは、クエリのshould句によって、タイトルがsnowを持つドキュメントの優先順位が指定されているため、スコアが高くなります。 should句は、 constantオプションを使用して、クエリ タームsnowのスコアも変更します。

Run MongoDB Search compound queries that alter the score using the boost option.

1. [Aggregations] タブをクリックします。

2. Select...をクリックし、ドロップダウンからステージを選択し、そのステージのクエリを追加して、次の各パイプライン ステージを構成します。 ステージを追加するには、 Add Stageをクリックします。

   簡単な 例

   複数の重みの例

   クエリは、次のパイプライン ステージを使用します。

   • $search 次のタスクを実行する必要があります。

     • 次のcompound演算子句を使用するクエリ。

       • must 句を範囲演算子とともに使用すると、 2013から2015年の間の映画が検索されます。

       • should 句をテキスト演算子とともに使用して、 titleフィールド内のsnowというタームをクエリし、 boostオプションを使用してscoreを変更します。 boostオプションは、検索タームの結果の基本スコアに2を乗じます。

     • クエリに一致するtitleフィールドからテキスト スニペットを返すには、ハイライトオプションを指定します。 スニペットには、 type: 'hit'で指定された一致するテキストと、 type: 'text'で指定された連続したテキストが含まれます。

   • $limit ステージを使用して出力を10の結果に制限します

   • $project stageを次のように設定します。

     • titleとyearを除くすべてのフィールドを除外

     • scoreとhighlightsという名前の 2 つのフィールドを追加します

   パイプラインステージ	クエリ
   $search	{ "index": "default", "compound": { "must": [{ "range": { "path": "year", "gte": 2013, "lte": 2015 } }], "should": [{ "text": { "query": "snow", "path": "title", "score": {"boost": {"value": 2}} } }] }, "highlight": { "path": "title" } }
   $limit	10
   $project	{ "_id": 0, "title": 1, "year": 1, "score": { "$meta": "searchScore" }, "highlights": { "$meta": "searchHighlights" } }

   このクエリでは、次のパイプライン ステージを使用します。

   • $search 次のタスクを実行する必要があります。

     • boostオプションとともにcompound演算子句を使用して、一部のフィールドを他のフィールドよりも優先するクエリ。

       • must 句をテキスト演算子とともに使用すると、ジャンルcomedyが最も優先度が高く、その後にtitleフィールドの用語snowが優先されます。 boostオプションはフィールドに重みを適用します。

       • should 句を範囲演算子とともに使用すると、 2013から2015年の間の映画が検索されます。

       注意

       boostオプションは、フィールドにさまざまな重みを適用して、フィールドを優先します。

   • $limit ステージを使用して出力を10の結果に制限します

   • $project stageを次のように設定します。

     • titleとyearを除くすべてのフィールドを除外

     • scoreとhighlightsという名前の 2 つのフィールドを追加します

   • must 句をテキスト演算子とともに使用すると、ジャンルcomedyが最も優先度が高く、その後にtitleフィールドの用語snowが優先されます。 boostオプションはフィールドに重みを適用します。

   • should 句を範囲演算子とともに使用すると、 2013から2015年の間の映画が検索されます。

   注意

   boostオプションは、フィールドにさまざまな重みを適用して、フィールドを優先します。

   パイプラインステージ	クエリ
   $search	{ "index": "default", "compound": { "must": [{ "text": { "path": "genres", "query": "comedy", "score": {"boost": {"value": 9}} } }, { "text": { "path": "title", "query": "snow", "score": {"boost": {"value": 5}} } }], "should": [{ "range": { "path": "year", "gte": 2013, "lte": 2015, "score": {"boost": {"value": 3}} } }] } }
   $limit	10
   $project	{ "_id": 0, "title": 1, "year": 1, "genres": 1, "score": { "$meta": "searchScore" } }

   Auto Previewを有効にした場合、MongoDB Compass は$projectパイプライン ステージの横に次のドキュメントを表示します。

   簡単な 例

   複数の重みの例

   {
     title: 'Snow in Paradise',
     year: 2014,
     score: 6.7722930908203125,
     highlights: [{
       score: 1.382846713066101,
       path: 'title',
       texts: [
         { value: 'Snow', type: 'hit' },
         { value: ' in Paradise', type: 'text' }
       ]
     }]
   },
   {
     title: 'Snow on the Blades',
     year: 2014,
     score: 6.063445568084717,
     highlights: [{
       score: 1.3766303062438965,
       path: 'title',
       texts: [
         { value: 'Snow', type: 'hit' },
         { value: ' on the Blades', type: 'text' }
       ]
     }]
   },
   {
     title: 'The Snow White Murder Case',
     year: 2014,
     score: 5.509652137756348,
     highlights: [{
       score: 1.3525336980819702,
       path: 'title',
       texts: [
         { value: 'The ', type: 'text' },
         { value: 'Snow', type: 'hit' },
         { value: ' White Murder Case', type: 'text' }
       ]
     }]
   },
   {
     title: 'Dead Snow 2: Red vs. Dead',
     year: 2014,
     score: 5.065053939819336,
     highlights: [{
       score: 1.3924485445022583,
       path: 'title',
       texts: [
         { value: 'Dead ', type: 'text' },
         { value: 'Snow', type: 'hit' },
         { value: ' 2: Red vs. ', type: 'text' }
       ]
     }]
   },
   { year: 2013, title: 'The Secret Life of Walter Mitty',score: 1, highlights: [] },
   { title: 'Jurassic World', year: 2015, score: 1, highlights: [] },
   { title: 'Action Jackson', year: 2014, score: 1, highlights: [] },
   { year: 2013, title: 'In Secret', score: 1, highlights: [] },
   { title: 'The Stanford Prison Experiment', year: 2015, score: 1,  highlights: [] },
   { year: 2014, title: 'The Giver', score: 1, highlights: [] }

   結果の最初の 4 つのドキュメントは、クエリのshould句によって、タイトルがsnowを持つドキュメントの優先順位が指定されているため、スコアが高くなります。 should句は、 boostオプションを使用して、クエリ タームsnowのスコアも変更します。

     [
       {
         genres: [ 'Comedy', 'Horror' ],
         title: 'Dead Snow',
         year: 2009,
         score: 21.872983932495117
       },
       {
         year: 2000,
         genres: [ 'Adventure', 'Comedy', 'Family' ],
         title: 'Snow Day',
         score: 21.043487548828125
       },
       {
         genres: [ 'Adventure', 'Comedy', 'Family' ],
         title: 'Snow Dogs',
         year: 2002,
         score: 21.043487548828125
       },
       {
         year: 1999,
         genres: [ 'Comedy', 'Romance' ],
         title: 'Let It Snow',
         score: 19.523927688598633
       },
       {
         genres: [ 'Action', 'Comedy', 'Horror' ],
         title: 'Dead Snow 2: Red vs. Dead',
         year: 2014,
         score: 17.426334381103516
       },
       {
         genres: [ 'Comedy', 'Drama' ],
         title: 'Snow White and Russian Red',
         year: 2009,
         score: 16.367326736450195
       },
       {
         genres: [ 'Comedy', 'Drama', 'Romance' ],
         title: 'The Tiger and the Snow',
         year: 2005,
         score: 15.537829399108887
       },
       {
         genres: [ 'Adventure', 'Comedy', 'Family' ],
         title: 'Snow White and the Three Stooges',
         year: 1961,
         score: 14.4263334274292
       }
     ]

function オプションを使用してスコアを変更する MongoDB Search 複合クエリを実行します。クエリは、次のパイプライン ステージを使用します。

• $search ステージでは、次のタスクを実行します。

  • 次のcompound演算子句を使用するクエリ。

    • must 句を範囲演算子とともに使用すると、 2013から2015年の間の映画が検索されます。

    • should 句をテキスト演算子とともに使用して、 titleフィールド内のsnowというタームをクエリし、 functionオプションを使用してscoreを変更します。 functionオプションは、算術式を使用して以下を追加します。

      • 検索タームのクエリの関連性スコア

      • imdb.ratingという名前の数値フィールドの値、またはimdb.ratingフィールドがないドキュメントの数値2 。

  • クエリに一致するtitleフィールドからテキスト スニペットを返すには、ハイライトオプションを指定します。 スニペットには、 type: 'hit'で指定された一致するテキストと、 type: 'text'で指定された連続したテキストが含まれます。

• $limit ステージを使用して出力を10の結果に制限します

• $project stageを次のように設定します。

  • titleとyearを除くすべてのフィールドを除外

  • scoreとhighlightsという名前の 2 つのフィールドを追加します

MongoDB Compass でこのクエリを実行するには：

1. [Aggregations] タブをクリックします。

2. Select...をクリックし、ドロップダウンからステージを選択し、そのステージのクエリを追加して、次の各パイプライン ステージを構成します。 ステージを追加するには、 Add Stageをクリックします。

   パイプラインステージ	クエリ
   $search	{ "index": "default", "compound": { "must": [{ "range": { "path": "year", "gte": 2013, "lte": 2015 } }], "should": [{ "text": { "query": "snow", "path": "title", "score": { "function": { "add": [{ "path": { "value": "imdb.rating", "undefined": 2 } }, { "score": "relevance" }] } } } }]}, "highlight":{ "path": "title" } }
   $limit	10
   $project	{ "_id": 0, "title": 1, "year": 1, "score": { "$meta": "searchScore" }, "highlights": { "$meta": "searchHighlights" } }

   Auto Previewを有効にした場合、MongoDB Compass は$projectパイプライン ステージの横に次のドキュメントを表示します。

   {
     title: 'The Snow White Murder Case',
     year: 2014,
     score: 10.454826354980469,
     highlights: [{
         score: 1.3525336980819702,
         path: 'title',
         texts: [
           { value: 'The ', type: 'text' },
           { value: 'Snow', type: 'hit' },
           { value: ' White Murder Case', type: 'text' }
         ]
     }]
   },
   {
     title: 'Snow on the Blades',
     year: 2014,
     score: 10.3317232131958,
     highlights: [{
       score: 1.3766303062438965,
       path: 'title',
       texts: [
         { value: 'Snow', type: 'hit' },
         { value: ' on the Blades', type: 'text' }
       ]
     }]
   },
   {
     title: 'Dead Snow 2: Red vs. Dead',
     year: 2014,
     score: 10.032526969909668,
     highlights: [{
       score: 1.3924485445022583,
       path: 'title',
       texts: [
         { value: 'Dead ', type: 'text' },
         { value: 'Snow', type: 'hit' },
         { value: ' 2: Red vs. ', type: 'text' }
       ]
     }]
   },
   {
     title: 'Snow in Paradise',
     year: 2014,
     score: 8.386146545410156,
     highlights: [{
       score: 1.382846713066101,
       path: 'title',
       texts: [
         { value: 'Snow', type: 'hit' },
         { value: ' in Paradise', type: 'text' }
       ]
     }]
   },
   { year: 2013, title: 'The Secret Life of Walter Mitty', score: 1, highlights: [] },
   { title: 'Jurassic World', year: 2015, score: 1, highlights: [] },
   { title: 'Action Jackson', year: 2014, score: 1, highlights: [] },
   { year: 2013, title: 'In Secret', score: 1, highlights: [] },
   { title: 'The Stanford Prison Experiment', year: 2015, score: 1, highlights: [] },
   { year: 2014, title: 'The Giver', score: 1, highlights: [] }

   結果の最初の 4 つのドキュメントは、クエリのshould句によって、タイトルがsnowを持つドキュメントの優先順位が指定されているため、スコアが高くなります。 should句は、 functionオプションを使用して、クエリ タームsnowのスコアも変更します。

Run a MongoDB Search compound query that alters the score using the constant option.

1. compound-constant-example という新しいディレクトリを作成し、dotnet new コマンドでプロジェクトを初期化します。

   mkdir compound-constant-example
   cd compound-constant-example
   dotnet new console

2. Add the .NET/C# driver to your project as a dependency.

   dotnet add package MongoDB.Driver

3. Program.cs ファイルの内容を、次のコードで置き換えます。

   このコード例では、次のタスクを実行します。

   • mongodb パッケージと依存関係をインポートします。

   • クラスターへの接続を確立します。

   • 次の複合句を使用して、コレクションをクエリします。

     • filter 句を範囲演算子とともに使用すると、 2013から2015年の間の映画が検索されます。

     • should 句をテキスト演算子とともに使用して、 titleフィールド内のsnowというタームをクエリし、 constantオプションを使用してscoreを変更します。 constantオプションは、検索タームのすべてのスコア結果を5に置き換えます。

   • クエリに一致するtitleフィールドからテキスト スニペットを返すには、ハイライトオプションを指定します。 スニペットには、 type: 'hit'で指定された一致するテキストと、 type: 'text'で指定された連続したテキストが含まれます。

   • 次のパイプライン ステージを使用します。

     • $limit ステージを使用して出力を10の結果に制限します

     • $project stageを次のように設定します。

       • titleとyearを除くすべてのフィールドを除外

       • scoreとhighlightsという名前の 2 つのフィールドを追加します

   • カーソルを反復処理して、クエリに一致するドキュメントを出力します。

   1
   using MongoDB.Bson;
   2
   using MongoDB.Bson.Serialization.Attributes;
   3
   using MongoDB.Bson.Serialization.Conventions;
   4
   using MongoDB.Driver;
   5
   using MongoDB.Driver.Search;
   6
   7
   public class CompoundConstantExample
   8
   {
   9
       private const string MongoConnectionString = "<connection-string>";
   10
   11
       public static void Main(string[] args)
   12
       {
   13
           // allow automapping of the camelCase database fields to our MovieDocument
   14
           var camelCaseConvention = new ConventionPack { new CamelCaseElementNameConvention() };
   15
           ConventionRegistry.Register("CamelCase", camelCaseConvention, type => true);
   16
   17
           // connect to your Atlas cluster
   18
           var mongoClient = new MongoClient(MongoConnectionString);
   19
           var mflixDatabase = mongoClient.GetDatabase("sample_mflix");
   20
           var moviesCollection = mflixDatabase.GetCollection<MovieDocument>("movies");
   21
   22
           // define and run pipeline
   23
           var results = moviesCollection.Aggregate()
   24
               .Search(Builders<MovieDocument>.Search.Compound()
   25
                   .Filter(Builders<MovieDocument>.Search.Range(movie => movie.Year, SearchRangeBuilder.Gte(2013).Lte(2015)))
   26
                   .Should(Builders<MovieDocument>.Search.Text(movie => movie.Title, "snow", score: new SearchScoreDefinitionBuilder<MovieDocument>().Constant(5))), 
   27
                   new SearchHighlightOptions<MovieDocument>(movie => movie.Title),
   28
                   indexName: "default")
   29
               .Project<MovieDocument>(Builders<MovieDocument>.Projection
   30
                   .Include(movie => movie.Title)
   31
                   .Include(movie => movie.Year)
   32
                   .Exclude(movie => movie.Id)
   33
                   .MetaSearchScore(movie => movie.Score)
   34
                   .MetaSearchHighlights("highlights"))
   35
               .Limit(10)
   36
               .ToList();
   37
   38
           // print results
   39
           foreach (var movie in results)
   40
           {
   41
               Console.WriteLine(movie.ToJson());
   42
           }
   43
       }
   44
   }
   45
   46
   [BsonIgnoreExtraElements]
   47
   public class MovieDocument
   48
   {
   49
       [BsonIgnoreIfDefault]
   50
       public ObjectId Id { get; set; }
   51
       public string Title { get; set; }
   52
       public int Year { get; set; }
   53
       [BsonElement("highlights")]
   54
       public List<SearchHighlight> Highlights { get; set; }
   55
       public double Score { get; set; }
   56
   }

4. サンプルを実行する前に、<connection-string> を Atlas 接続文字列に置き換えます。接続文字列にデータベースユーザーの認証情報が含まれていることを確認します。詳細については、クライアント ライブラリを介したクラスターへの接続を参照してください。

5. Program.csファイルをコンパイルして実行します。

   dotnet run compound-constant-example.csproj

   出力を非表示

   {
     "title" : "Snow in Paradise",
     "year" : 2014,
     "highlights" : [{
       "path" : "title",
       "score" : 1.3828467130661011,
       "texts" : [{ "type" : "Hit", "value" : "Snow" }, { "type" : "Text", "value" : " in Paradise" }]
     }],
     "score" : 5.0
   }
   {
     "title" : "Dead Snow 2: Red vs. Dead",
     "year" : 2014,
     "highlights" : [{
       "path" : "title",
       "score" : 1.3924485445022583,
       "texts" : [{ "type" : "Text", "value" : "Dead " }, { "type" : "Hit", "value" : "Snow" }, { "type" : "Text", "value" : " 2: Red vs. " }]
     }],
     "score" : 5.0
   }
   {
     "title" : "The Snow White Murder Case",
     "year" : 2014,
     "highlights" : [{
       "path" : "title",
       "score" : 1.3525336980819702,
       "texts" : [{ "type" : "Text", "value" : "The " }, { "type" : "Hit", "value" : "Snow" }, { "type" : "Text", "value" : " White Murder Case" }]
     }],
     "score" : 5.0
   }
   {
     "title" : "Snow on the Blades",
     "year" : 2014,
     "highlights" : [{
       "path" : "title",
       "score" : 1.3766303062438965,
       "texts" : [{ "type" : "Hit", "value" : "Snow" }, { "type" : "Text", "value" : " on the Blades" }]
     }],
     "score" : 5.0
   }
   { "title" : "The Secret Life of Walter Mitty", "year" : 2013, "highlights" : [], "score" : 0.0 }
   { "title" : "Jurassic World", "year" : 2015, "highlights" : [], "score" : 0.0 }
   { "title" : "Action Jackson", "year" : 2014, "highlights" : [], "score" : 0.0 }
   { "title" : "In Secret", "year" : 2013, "highlights" : [], "score" : 0.0 }
   { "title" : "The Stanford Prison Experiment", "year" : 2015, "highlights" : [], "score" : 0.0 }
   { "title" : "The Giver", "year" : 2014, "highlights" : [], "score" : 0.0 }

   結果の最初の 4 つのドキュメントは、クエリのshould句によって、タイトルがsnowを持つドキュメントの優先順位が指定されているため、スコアが高くなります。 should句は、 constantオプションを使用して、クエリ タームsnowのスコアも変更します。

Run MongoDB Search compound queries that alter the score using the boost option.

1. compound-boost-example という新しいディレクトリを作成し、dotnet new コマンドでプロジェクトを初期化します。

   mkdir compound-boost-example
   cd compound-boost-example
   dotnet new console

2. Add the .NET/C# driver to your project as a dependency.

   dotnet add package MongoDB.Driver

3. Program.cs ファイルの内容を、次のコードで置き換えます。

   このコード例では、次のタスクを実行します。

   • mongodb パッケージと依存関係をインポートします。

   • クラスターへの接続を確立します。

   • カーソルを反復処理して、クエリに一致するドキュメントを出力します。

   簡単な 例

   複数の重みの例

   クエリは、次のパイプライン ステージを使用します。

   • $search ステージを使用して、コレクションをクエリします。 クエリでは以下の操作が実行されます。

     • 次のcompound演算子句を使用します。

       • must 句を範囲演算子とともに使用すると、 2013から2015年の間の映画が検索されます。

       • should 句をテキスト演算子とともに使用して、 titleフィールド内のsnowというタームをクエリし、 boostオプションを使用してscoreを変更します。 boostオプションは、検索タームの結果の基本スコアに2を乗じます。

     クエリに一致するtitleフィールドからテキスト スニペットを返すには、ハイライトオプションを指定します。 スニペットには、 type: 'hit'で指定された一致するテキストと、 type: 'text'で指定された連続したテキストが含まれます。

   • $limit ステージを使用して出力を10の結果に制限します

   • $project stageを次のように設定します。

     • titleとyearを除くすべてのフィールドを除外

     • scoreとhighlightsという名前の 2 つのフィールドを追加します

   1
   using MongoDB.Bson;
   2
   using MongoDB.Bson.Serialization.Attributes;
   3
   using MongoDB.Bson.Serialization.Conventions;
   4
   using MongoDB.Driver;
   5
   using MongoDB.Driver.Search;
   6
   7
   public class CompoundBoostSingleExample
   8
   {
   9
       private const string MongoConnectionString = "<connection-string>";
   10
   11
       public static void Main(string[] args)
   12
       {
   13
           // allow automapping of the camelCase database fields to our MovieDocument
   14
           var camelCaseConvention = new ConventionPack { new CamelCaseElementNameConvention() };
   15
           ConventionRegistry.Register("CamelCase", camelCaseConvention, type => true);
   16
   17
           // connect to your Atlas cluster
   18
           var mongoClient = new MongoClient(MongoConnectionString);
   19
           var mflixDatabase = mongoClient.GetDatabase("sample_mflix");
   20
           var moviesCollection = mflixDatabase.GetCollection<MovieDocument>("movies");
   21
   22
           // define and run pipeline
   23
           var results = moviesCollection.Aggregate()
   24
               .Search(Builders<MovieDocument>.Search.Compound()
   25
                   .Must(Builders<MovieDocument>.Search.Range(movie => movie.Year, SearchRangeBuilder.Gte(2013).Lte(2015)))
   26
                   .Should(Builders<MovieDocument>.Search.Text(movie => movie.Title, "snow", score: new SearchScoreDefinitionBuilder<MovieDocument>().Boost(2))), 
   27
                   new SearchHighlightOptions<MovieDocument>(movie => movie.Title),
   28
                   indexName: "default")
   29
               .Project<MovieDocument>(Builders<MovieDocument>.Projection
   30
                   .Include(movie => movie.Title)
   31
                   .Include(movie => movie.Year)
   32
                   .Exclude(movie => movie.Id)
   33
                   .MetaSearchScore(movie => movie.Score)
   34
                   .MetaSearchHighlights("highlights"))
   35
               .Limit(10)
   36
               .ToList();
   37
   38
           // print results
   39
           foreach (var movie in results)
   40
           {
   41
               Console.WriteLine(movie.ToJson());
   42
           }
   43
       }
   44
   }
   45
   46
   [BsonIgnoreExtraElements]
   47
   public class MovieDocument
   48
   {
   49
       [BsonIgnoreIfDefault]
   50
       public ObjectId Id { get; set; }
   51
       public string Title { get; set; }
   52
       public int Year { get; set; }
   53
       [BsonElement("highlights")]
   54
       public List<SearchHighlight> Highlights { get; set; }
   55
       public double Score { get; set; }
   56
   }

   このクエリでは、次のcompound演算子句をboostオプションとともに使用して、一部のフィールドの優先順位が他のフィールドよりも高くなっています。

   • must 句をテキスト演算子とともに使用すると、ジャンルcomedyが最も優先度が高く、その後にtitleフィールドの用語snowが優先されます。 boostオプションはフィールドに重みを適用します。

   • should 句を範囲演算子とともに使用すると、 2013から2015年の間の映画が検索されます。

   注意

   boostオプションは、フィールドにさまざまな重みを適用して、フィールドを優先します。

   1
   using MongoDB.Bson;
   2
   using MongoDB.Bson.Serialization.Attributes;
   3
   using MongoDB.Bson.Serialization.Conventions;
   4
   using MongoDB.Driver;
   5
   using MongoDB.Driver.Search;
   6
   7
   public class CompoundBoostMultipleExample
   8
   {
   9
       private const string MongoConnectionString = "<connection-string>";
   10
   11
       public static void Main(string[] args)
   12
       {
   13
           // allow automapping of the camelCase database fields to our MovieDocument
   14
           var camelCaseConvention = new ConventionPack { new CamelCaseElementNameConvention() };
   15
           ConventionRegistry.Register("CamelCase", camelCaseConvention, type => true);
   16
   17
           // connect to your Atlas cluster
   18
           var mongoClient = new MongoClient(MongoConnectionString);
   19
           var mflixDatabase = mongoClient.GetDatabase("sample_mflix");
   20
           var moviesCollection = mflixDatabase.GetCollection<MovieDocument>("movies");
   21
   22
           // define and run pipeline
   23
           var results = moviesCollection.Aggregate()
   24
               .Search(Builders<MovieDocument>.Search.Compound()
   25
                   .Must(Builders<MovieDocument>.Search.Text(movie => movie.Genres, "comedy", score: new SearchScoreDefinitionBuilder<MovieDocument>().Boost(9)))
   26
                   .Must(Builders<MovieDocument>.Search.Text(movie => movie.Title, "snow", score: new SearchScoreDefinitionBuilder<MovieDocument>().Boost(5)))
   27
                   .Should(Builders<MovieDocument>.Search.Range(movie => movie.Year, SearchRangeBuilder.Gte(2013).Lte(2015), score: new SearchScoreDefinitionBuilder<MovieDocument>().Boost(3))),
   28
                   indexName: "default")
   29
               .Project<MovieDocument>(Builders<MovieDocument>.Projection
   30
                   .Include(movie => movie.Genres)
   31
                   .Include(movie => movie.Title)
   32
                   .Include(movie => movie.Year)
   33
                   .Exclude(movie => movie.Id)
   34
                   .MetaSearchScore(movie => movie.Score))
   35
               .Limit(10)
   36
               .ToList();
   37
           
   38
           // print results
   39
           foreach (var movie in results)
   40
           {
   41
               Console.WriteLine(movie.ToJson());
   42
           }
   43
       }
   44
   }
   45
   46
   [BsonIgnoreExtraElements]
   47
   public class MovieDocument
   48
   {
   49
       [BsonIgnoreIfDefault]
   50
       public ObjectId Id { get; set; }
   51
       public string [] Genres { get; set; }
   52
       public string Title { get; set; }
   53
       public int Year { get; set; }
   54
       public double Score { get; set; }
   55
   }

4. サンプルを実行する前に、<connection-string> を Atlas 接続文字列に置き換えます。接続文字列にデータベースユーザーの認証情報が含まれていることを確認します。詳細については、クライアント ライブラリを介したクラスターへの接続を参照してください。

5. Program.csファイルをコンパイルして実行します。

   簡単な 例

   複数の重みの例

   dotnet run compound-boost-example.csproj

   出力を非表示

   {
     "title" : "Snow in Paradise",
     "year" : 2014,
     "highlights" : [{
       "path" : "title",
       "score" : 1.3828467130661011,
       "texts" : [{ "type" : "Hit", "value" : "Snow" }, { "type" : "Text", "value" : " in Paradise" }]
     }],
     "score" : 6.7722930908203125
   }
   {
     "title" : "Snow on the Blades",
     "year" : 2014,
     "highlights" : [{
       "path" : "title",
       "score" : 1.3766303062438965,
       "texts" : [{ "type" : "Hit", "value" : "Snow" }, { "type" : "Text", "value" : " on the Blades" }]
     }],
     "score" : 6.0634455680847168
   }
   {
     "title" : "The Snow White Murder Case",
     "year" : 2014,
     "highlights" : [{
       "path" : "title",
       "score" : 1.3525336980819702,
       "texts" : [{ "type" : "Text", "value" : "The " }, { "type" : "Hit", "value" : "Snow" }, { "type" : "Text", "value" : " White Murder Case" }]
     }],
     "score" : 5.5096521377563477
   }
   {
     "title" : "Dead Snow 2: Red vs. Dead",
     "year" : 2014,
     "highlights" : [{
       "path" : "title",
       "score" : 1.3924485445022583,
       "texts" : [{ "type" : "Text", "value" : "Dead " }, { "type" : "Hit", "value" : "Snow" }, { "type" : "Text", "value" : " 2: Red vs. " }]
     }],
     "score" : 5.0650539398193359
   }
   { "title" : "The Secret Life of Walter Mitty", "year" : 2013, "highlights" : [], "score" : 1.0 }
   { "title" : "Jurassic World", "year" : 2015, "highlights" : [], "score" : 1.0 }
   { "title" : "Action Jackson", "year" : 2014, "highlights" : [], "score" : 1.0 }
   { "title" : "In Secret", "year" : 2013, "highlights" : [], "score" : 1.0 }
   { "title" : "The Stanford Prison Experiment", "year" : 2015, "highlights" : [], "score" : 1.0 }
   { "title" : "The Giver", "year" : 2014, "highlights" : [], "score" : 1.0 }

   結果の最初の 4 つのドキュメントは、クエリのshould句によって、タイトルがsnowを持つドキュメントの優先順位が指定されているため、スコアが高くなります。 should句は、 boostオプションを使用して、クエリ タームsnowのスコアも変更します。

   dotnet run compound-boost-example.csproj

   出力を非表示

   { "genres" : ["Comedy", "Horror"], "title" : "Dead Snow", "year" : 2009, "score" : 21.872983932495117 }
   { "genres" : ["Adventure", "Comedy", "Family"], "title" : "Snow Day", "year" : 2000, "score" : 21.043487548828125 }
   { "genres" : ["Adventure", "Comedy", "Family"], "title" : "Snow Dogs", "year" : 2002, "score" : 21.043487548828125 }
   { "genres" : ["Comedy", "Romance"], "title" : "Let It Snow", "year" : 1999, "score" : 19.523927688598633 }
   { "genres" : ["Action", "Comedy", "Horror"], "title" : "Dead Snow 2: Red vs. Dead", "year" : 2014, "score" : 17.426334381103516 }
   { "genres" : ["Comedy", "Drama"], "title" : "Snow White and Russian Red", "year" : 2009, "score" : 16.367326736450195 }
   { "genres" : ["Comedy", "Drama", "Romance"], "title" : "The Tiger and the Snow", "year" : 2005, "score" : 15.537829399108887 }
   { "genres" : ["Adventure", "Comedy", "Family"], "title" : "Snow White and the Three Stooges", "year" : 1961, "score" : 14.426333427429199 }