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`in` 演算子

定義

The in operator in MongoDB Search performs a search for an array of BSON number, date, boolean, objectId, uuid, or string values at the given path and returns documents where the value of the field equals any value in the specified array. If the field holds an array, then the in operator selects the documents whose field holds an array that contains at least one element that matches any value in the specified array.

構文

in演算子の構文は次のとおりです。

{
  $search: {
    "index": <index name>, // optional, defaults to "default"
    "in": {
      "path": "<field-to-search>",
      "score": <options>,
      "value": <single-or-array-of-values-to-search>,
      "doesNotAffect": "<facet-to-exclude>" | [<array-of-facets>]
    }
  }
}

フィールド

フィールド	タイプ	説明	必要性
`path`	文字列または複数の文字列の配列	検索対象となるインデックス付きフィールド。ワイルドカードパスを指定して検索することもできます。フィールド内の文字列値を検索するには、フィールドをMongoDB Search トークンタイプとしてインデックス必要があります。	必須
`score`	オブジェクト	一致する検索タームの結果に割り当てるスコア。スコアを変更するには、次のいずれかのオプションを使用します。 `boost`: 結果のスコアに指定された数値を掛けます。 `constant`: 結果のスコアを指定された数値に置き換えます。 `function`: 関数式を使用して結果スコアを置き換えます。	任意
`value`	ブール値、 ObjectId 、数値、日付、 uuid 、またはstring	検索する値。値は、サポートされているBSON types のいずれか 1 つのみの単一の値または値の配列のいずれかとして、異なるタイプを混在させることはできません。フィールド内の文字列値を検索するには、フィールドをMongoDB Search トークンタイプとしてインデックス必要があります。	必須
`doesNotAffect`	文字列または複数の文字列の配列	このクエリに基づいてカウントの再計算から除外するファセットまたはファセットのリスト。値は、`$search.facets` または `$searchMeta.facets` で定義されたファセットの 1 つ以上の名前である必要があります。演算子は、指定されたファセットを使用してこのクエリに一致するドキュメントをフィルタリングしますが、それらのカウントを再計算しません。詳細については、「複数選択ファセット」を参照してください。	任意

例

The following examples use the in operator to query collections in the sample_analytics.customers collection. If you load the sample data on your cluster and create a MongoDB Search index named default that uses static mappings on the collection, you can run the following queries against the collections.

サンプルインデックス

サンプルのインデックス定義では、コレクション内のインデックス付きフィールドに対するin演算子クエリをサポートするために、次のアクションを指定します。

コレクション内のすべての動的にインデックス付け可能なフィールドを自動的にインデックス化します。
nameフィールドをトークンタイプとして静的にインデックスし、フィールドのテキストを小文字に変換します。

{
  "mappings": {
    "index": "default",
    "dynamic": true,
    "fields": {
      "name": {
        "normalizer": "lowercase",
        "type": "token"
      }
    }
  }
}

MongoDB Searchインデックスの作成方法については、 MongoDB Search インデックスの管理を参照してください。

サンプルクエリ

次のクエリは、 in演算子を使用して、特定の日付に手順を実行したカスタマーを対象に、単一の値を含むbirthdateフィールドで検索します。クエリは、 $projectステージを使用して次の操作を実行します。

結果の_idフィールドを省略します。
namebirthdate結果にはフィールドとフィールドのみが含まれます。

1 db.customers.aggregate([
2   {
3     "$search": {
4       "in": {
5         "path": "birthdate",
6         "value": [ISODate("1977-03-02T02:20:31.000+00:00"), ISODate("1977-03-01T00:00:00.000+00:00"), ISODate("1977-05-06T21:57:35.000+00:00")]
7       }
8     }
9   },
10   {
11     "$project": {
12       "_id": 0,
13       "name": 1,
14       "birthdate": 1
15     }
16   }
17 ])

1 [
2   {
3     name: 'Elizabeth Ray',
4     birthdate: ISODate("1977-03-02T02:20:31.000Z")
5   },
6   {
7     name: 'Brad Cardenas',
8     birthdate: ISODate("1977-05-06T21:57:35.000Z")
9   }
10 ]

MongoDB Search は、クエリで指定された日付に一致する 2 つのドキュメントを返します。

次のクエリでは、 in演算子を使用して、アカウント番号371138 、 371139 、または371140を持つカスタマーに対して、番号の配列を含むaccountsフィールドをクエリします。クエリは、 $projectステージを使用して次の操作を実行します。

結果の_idフィールドを省略します。
nameaccounts結果にはフィールドとフィールドのみが含まれます。

1 db.customers.aggregate([
2   {
3     "$search": {
4       "in": {
5         "path": "accounts",
6         "value": [371138, 371139, 371140]
7       }
8     }
9   },
10   {
11     "$project": {
12       "_id": 0,
13       "name": 1,
14       "accounts": 1
15     }
16   }
17 ])

1 [
2   {
3     name: 'Elizabeth Ray',
4     accounts: [ 371138, 324287, 276528, 332179, 422649, 387979 ]
5   }
6 ]

MongoDB Search では、クエリで指定されたアカウント番号 371138 に一致するドキュメントが 1 つだけ返されます。

次のクエリは、 text演算子を使用して、 nameフィールドに最初の名前がJamesであるカスタマーをクエリします。クエリは、 in _idフィールドの指定された ObjectId に関連付けられたカスタマーの優先順位を指定します。クエリは、 $limitステージを使用して出力を5の結果に制限し、 $projectステージを使用して次のようにします。

_idname結果にはフィールドとフィールドのみが含まれます。
scoreという名前のフィールドを結果に追加する。

1 db.customers.aggregate([
2   {
3     "$search": {
4       "compound": {
5         "must": [{
6           "in": {
7             "path": "name",
8             "value": ["james sanchez", "jennifer lawrence"]
9           }
10         }],
11         "should": [{
12           "in": {
13             "path": "_id",
14             "value": [ObjectId("5ca4bbcea2dd94ee58162a72"), ObjectId("5ca4bbcea2dd94ee58162a91")]
15           }
16         }]
17       }
18     }
19   },
20   {
21     "$limit": 5
22   },
23   {
24     "$project": {
25       "_id": 1,
26       "name": 1,
27       "score": { $meta: "searchScore" }
28     }
29   }
30 ])

1 [
2   {
3     _id: ObjectId("5ca4bbcea2dd94ee58162a72"),
4     name: 'James Sanchez',
5     score: 2
6   },
7   {
8     _id: ObjectId("5ca4bbcea2dd94ee58162a71"),
9     name: 'Jennifer Lawrence',
10     score: 1
11   }
12 ]

MongoDB Search では、nameフィールドに James Sanchez と Jennifer Lawrence を含むドキュメントが返されます。MongoDB Search では、name: 'James Sanchez' を含むドキュメントは、should 句で指定された ObjectId と一致するため、スコアが高くなります。

ファセットクエリ

次のクエリでは、in 演算子を使用して、ブール値を含む active フィールドでアクティブなカスタマーを検索します。このクエリは、生年月日が次のバケットに該当するアクティブなカスタマーの数を返します。

1970-01-01、このバケットの下限値を含む
1980-01-01、1970-01-01バケットの上限（排他的）とこのバケットの下限（包括的）
1990-01-01、1980-01-01バケットの上限（排他的）とこのバケットの下限（包括的）
2000-01-01、1990-01-01バケットの排他的上限

1 db.customers.aggregate([
2   {
3     "$searchMeta": {
4       "facet": {
5         "operator": {
6           "in": {
7             "path": "active",
8             "value": null
9           }
10         },
11         "facets": {
12           "birthdateFacet": {
13             "type": "date",
14             "path": "birthdate",
15             "boundaries": [ISODate("1970-01-01"), ISODate("1980-01-01"), ISODate("1990-01-01"), ISODate("2000-01-01")],
16             "default": "other"
17           }
18         }
19       }
20     }
21   }
22 ])

[
  {
    count: { lowerBound: Long('1') },
    facet: {
      birthdateFacet: {
        buckets: [
          {
            _id: ISODate('1970-01-01T00:00:00.000Z'),
            count: Long('1')
          },
          {
            _id: ISODate('1980-01-01T00:00:00.000Z'),
            count: Long('0')
          },
          {
            _id: ISODate('1990-01-01T00:00:00.000Z'),
            count: Long('0')
          }
        ]
      }
    }
  }
]

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hasRoot

knnBeta（非推奨）

1	db.customers.aggregate([
2	{
3	"$search": {
4	"in": {
5	"path": "birthdate",
6	"value": [ISODate("1977-03-02T02:20:31.000+00:00"), ISODate("1977-03-01T00:00:00.000+00:00"), ISODate("1977-05-06T21:57:35.000+00:00")]
7	}
8	}
9	},
10	{
11	"$project": {
12	"_id": 0,
13	"name": 1,
14	"birthdate": 1
15	}
16	}
17	])

1	[
2	{
3	name: 'Elizabeth Ray',
4	birthdate: ISODate("1977-03-02T02:20:31.000Z")
5	},
6	{
7	name: 'Brad Cardenas',
8	birthdate: ISODate("1977-05-06T21:57:35.000Z")
9	}
10	]

1	[
2	{
3	name: 'Elizabeth Ray',
4	accounts: [ 371138, 324287, 276528, 332179, 422649, 387979 ]
5	}
6	]

1	db.customers.aggregate([
2	{
3	"$search": {
4	"compound": {
5	"must": [{
6	"in": {
7	"path": "name",
8	"value": ["james sanchez", "jennifer lawrence"]
9	}
10	}],
11	"should": [{
12	"in": {
13	"path": "_id",
14	"value": [ObjectId("5ca4bbcea2dd94ee58162a72"), ObjectId("5ca4bbcea2dd94ee58162a91")]
15	}
16	}]
17	}
18	}
19	},
20	{
21	"$limit": 5
22	},
23	{
24	"$project": {
25	"_id": 1,
26	"name": 1,
27	"score": { $meta: "searchScore" }
28	}
29	}
30	])

1	[
2	{
3	_id: ObjectId("5ca4bbcea2dd94ee58162a72"),
4	name: 'James Sanchez',
5	score: 2
6	},
7	{
8	_id: ObjectId("5ca4bbcea2dd94ee58162a71"),
9	name: 'Jennifer Lawrence',
10	score: 1
11	}
12	]

1	db.customers.aggregate([
2	{
3	"$searchMeta": {
4	"facet": {
5	"operator": {
6	"in": {
7	"path": "active",
8	"value": null
9	}
10	},
11	"facets": {
12	"birthdateFacet": {
13	"type": "date",
14	"path": "birthdate",
15	"boundaries": [ISODate("1970-01-01"), ISODate("1980-01-01"), ISODate("1990-01-01"), ISODate("2000-01-01")],
16	"default": "other"
17	}
18	}
19	}
20	}
21	}
22	])

in 演算子

定義

構文

フィールド

例

サンプル インデックス

サンプル クエリ

ファセット クエリ

`in` 演算子

サンプルインデックス

サンプルクエリ

ファセットクエリ