オブジェクトとドキュメントの配列のフィールドにインデックスを付ける方法

embeddedDocuments 型の制限

embeddedDocument タイプでインデックスを作成する場合、次の制限が適用されます。

• embeddedDocumentsは、ネストが最大5レベルを持つフィールドでのみ使用できます。 embeddedDocumentsフィールドには、 4より多くの親embeddedDocumentsフィールドを含めることはできません。

• 非推奨の knnVector 型として embeddedDocuments 型の内部にフィールドを定義することはできません。

• 埋め込まれたドキュメント内のフィールドを強調表示するには、強調表示するフィールドの親もドキュメント型として強調表示する必要があります。

• 次の操作は、埋め込みドキュメント子フィールドの親をドキュメントタイプとしてインデックスする場合にのみ可能です。

  • 埋め込みドキュメント内の文字列フィールドをファセット検索します。また、ファセットするフィールドを トークン 型 としてインデックス必要があります。

    埋め込まれたドキュメント内の文字列フィールドをファセットすると、Atlas Search は一致する親ドキュメントの数のみのファセット数を返します。

    埋め込みドキュメント内の数値フィールドと日付フィールドをファセットすることはできません。

  • 埋め込みドキュメント内のフィールドをハイライトします。チュートリアル「埋め込みドキュメントのフィールドに対して Atlas Search クエリを実行する方法」の例を参照してください。

  • 埋め込みドキュメント フィールドの親でソートします。 また、string トークン タイプとして 値を持つ埋め込みドキュメントフィールドもインデックスする必要があります。数値値と日付値を持つ子フィールドの場合は、 動的マッピング を有効にして、それらのフィールドを自動的にインデックス化します。 例については、「ソートの例 」を参照してください。

{
  "_id": 0,
  "name": "Springfield High",
  "mascot": "Pumas",
  "teachers": [
    {
      "first": "Jane",
      "last": "Smith",
      "classes": [
        {
          "subject": "art of science",
          "grade": "12th"
        },
        ... // 2 more embedded documents
      ]
    },
    ... // 1 more embedded document
  ],
  "clubs": {
    "stem": [
      {
        "club_name": "chess",
        "description": "provides students opportunity to play the board game of chess informally and competitively in tournaments."
      },
      ... // 1 more embedded document
    ],
    ... // 1 more embedded document
  }
}

embeddedDocument 型のインデックスを定義する

embeddedDocumentタイプのインデックスを定義するには、Atlas UI で希望する構成方法を選択し、データベースとコレクションを選択します。

1
{
2
  "mappings": {
3
    "dynamic": true|false,
4
    "fields": {
5
      "<field-name>": {
6
        "type": "embeddedDocuments",
7
        "dynamic": true|false,
8
        "fields": {
9
          "<field-name>": {
10
            <field-mapping-definition>
11
          }
12
        }
13
      }
14
    }
15
  }
16
}

embeddedDocument フィールド プロパティを構成する

Atlas Search embeddedDocuments型は次のパラメータを取ります。

embeddedDocument 型の例を試す

次のインデックス定義の例では、 sample_issue.salesコレクションを使用しています。 サンプル データがすでにクラスターにロードされている場合は、Atlas UI のビジュアル エディターまたはJSONエディターを使用してインデックスを構成できます。 ご希望の構成方法を選択したら、データベースとコレクションを選択し、インデックスを微調整してフィールド マッピングを追加します。

1
{
2
  "mappings": {
3
    "fields": {
4
      "items": {
5
        "type": "embeddedDocuments",
6
        "dynamic": true
7
      }
8
    }
9
  }
10
}

1
{
2
  "mappings": {
3
    "dynamic": true,
4
    "fields": {
5
      "items": {
6
        "dynamic": true,
7
        "type": "embeddedDocuments"
8
      },
9
      "purchaseMethod": {
10
        "type": "token"
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      }
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    }
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  }
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}

1
{
2
  "mappings": {
3
    "fields": {
4
      "items": {
5
        "type": "embeddedDocuments",
6
        "dynamic": false,
7
        "fields": {
8
          "name": {
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            "type": "string"
10
          },
11
          "tags": {
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            "type": "string"
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          }
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        }
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      }
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    }
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  }
18
}

詳細

embeddedDocument 演算子の詳細やクエリの例については、「embeddedDocument」を参照してください。

埋め込みドキュメントをクエリする方法については、埋め込みドキュメントのフィールドに対して Atlas Search クエリを実行する方法チュートリアルを参照してください。