Docs Menu
Docs Home
/ /
score
Docs Home
/ /
検索オプション
/
score
Docs Home
/
開発
/
検索
/
クエリ & インデックス
/
クエリ参照
/
検索オプション
/
score

スコアの詳細を返す

$searchステージで scoreDetailsブール値オプションを使用すると、クエリ結果内の各ドキュメントのスコアの詳細な内訳を示すことができます。 メタデータを表示するには、 ステージで $project$meta 式を使用する必要があります。

構文

{
  "$search": {
    "<operator>": {
      <operator-specification>
    },
    "scoreDetails": true | false
  }
},
{
  "$project": {
    "scoreDetails": {"$meta": "searchScoreDetails"}
  }
}

オプション

$search ステージでは、 scoreDetailsブール値オプションは次のいずれかの値を取ります。

  • true - 結果にドキュメントのスコアの詳細を含める場合。true に設定すると、 MongoDB Search は結果の各ドキュメントのスコアの詳細な内訳を返します。詳細については、出力を参照してください。

  • false - 結果のスコア内訳の詳細を除外します。 （デフォルト）

省略した場合、 scoreDetailsオプションはデフォルトでfalseになります。

$project ステージでは、 scoreDetailsフィールドは$meta式。これには、次の値が必要です。

searchScoreDetails

結果内の各ドキュメントのスコアの詳細な内訳を返します。

出力

scoreDetailsオプションは、結果内の各ドキュメントのscoreDetailsオブジェクト内のdetails配列の次のフィールドを返します。

フィールド
タイプ
説明

value

float

スコアリング式のサブセットによるスコアへの貢献。 最上位のvalueは結果ドキュメントのスコア全体を表示し、 $searchScoreの値と等しくなります。

スコアリング式は、クエリで使用される演算子によって異なります。例、 MongoDB Search は、距離減少関数を使用して、 の近くの演算子のスコアを計算します。

description

string

ドキュメントがスコア付けされた方法と、スコアの計算に考慮された要素に関する詳細を含む、スコアリング式のサブセット。 最上位のdescriptionは、ドキュメントをスコアリングするために使用されるスコアリング式全体を示します。

詳細については、「 スコアに貢献する要因 」を参照してください。

details

オブジェクトの配列

スコアリング 式のサブセットに基づく、ドキュメント内の各一致のスコアの内訳。 値は、 構造内で再帰的なスコア詳細オブジェクトの配列です。

スコアに貢献する要因

異なるクエリ演算子は、異なるアルゴリズムを使用して結果内の各ドキュメントの searchScore を計算します。次のセクションでは、一般的なクエリ演算子がスコアリングを取り扱う方法について説明します。

text、 phrase、queryString、 autocomplete 演算子

デフォルトでは、テキスト、フレーズ、queryString、およびオートコンプリート演算子は、ドキュメントをスコア化するために bm25類似性アルゴリズムを使用します。

複数のクエリにわたって一貫した結果が必要な場合、特に次の両方が当てはまる場合は、stableTfl または boolean アルゴリズムを使用することをお勧めします。

bm25 スコアは後続のクエリ間で一貫しない可能性があります。各MongoDB SearchノードはMongoDB Search インデックスを構築し、アップデート操作と削除操作を独立して実行するため、ドキュメントコーパスはMongoDB Search ノード間で異なる場合があります。 bm25 の計算はドキュメントコーパスに依存するため、異なるMongoDB Search ノードにルーティングされる後続のクエリでは、同じドキュメントに対して異なる bm25 スコアが計算される可能性があります。

別の類似性アルゴリズムsimilarity.type を使用するには、 MongoDB Search または タイプとしてインデックスフィールドのMongoDB Searchインデックス定義でstring autocompleteプロパティを指定します。これらのタイプのMongoDB Searchインデックスを構成する方法については、「 string フィールドにインデックスを付ける方法 」または「 オートコンプリート用にフィールドをインデックスする方法 」を参照してください。

MongoDB Searchインデックス定義で similarity.typeプロパティを指定すると、次の類似性アルゴリズムから選択できます。

bm25

bm25 は、次の基づいてドキュメントをランク付けする一般的なランキングアルゴリズムです。

  • ターム頻度（クエリタームが出現するドキュメントの方がスコアが高い頻度）

  • ドキュメントの長さ（長いドキュメントほどスコアが低くなります）

  • タームの少数化: コーパス内での頻度の低いタームの方がより重要な負荷となります。

bm25 スコアを boost * idf * tf として計算します。各係数は次のように定義されます。

因子
説明

boost

クエリ演算子のscore.boost オプションを使用してクエリ時に指定される係数。boost には正の数、またはドキュメント内の数値フィールドの値を設定できます。詳しくは、「boost 」を参照してください。

idf

クエリの逆ドキュメント頻度。MongoDB Search は、次の式を使用して頻度を計算します。

idf = log(1 + (N - n + 0.5) / (n + 0.5))

以下の条件に一致するもの。

  • N は、クエリフィールドを持つドキュメントの合計数です。

  • n は、クエリタームを含むドキュメントの数です。

tf

ターム頻度。MongoDB Search は、次の式を使用して頻度を計算します。

tf = freq / (freq + k1 * (1 - b + b * dl / avgdl))

以下の条件に一致するもの。

  • freq は、ドキュメント内のタームの出現の数です。

  • k1 は、内部的に指定されたタームシャットダウン パラメーターです。これは、 というタームが再発生するたびにスコアがどの程度増加するかに影響します。

  • b は、内部指定された長さ正規化パラメーターです。 b には、dl と avgdl の比率が掛けられています。 b が増加すると、dl と avgdl の比率の影響が増大します。

  • dl は、ドキュメントのフィールドの長さです。

  • avgdl は、すべてのドキュメントにおける フィールドの平均長です。

ブール値

boolean は、各クエリタームがドキュメントに存在するかどうかを確認し、見つかったタームの数をカウントするスコアリングアルゴリズムです。一致するタームはすべて均等に扱われ、タームの重要性や頻度は調整されません。

boolean の場合、スコアはドキュメントに存在するすべてのクエリタームの合計として計算されます。各タームはドキュメントに存在する場合、1 の値に貢献します。

stableTfl

stableTfl は、タームの長さを使用してタームの少数性を導き出すカスタムMongoDB Search ランキングアルゴリズムです。これは、長い単語の表示頻度が低い順（頻度が低い）を示す Zip の規則に基づいています。

stableTfl スコアを boost * tr * tf として計算します。各係数は次のように定義されます。

因子
説明

boost

クエリ演算子のscore.boost オプションを使用してクエリ時に指定される係数。boost には正の数、またはドキュメント内の数値フィールドの値を設定できます。詳しくは、「boost 」を参照してください。

tf

減算関数。 MongoDB Search は、次の式を使用して減少関数を計算します。

tf = freq / (freq + k1)

以下の条件に一致するもの。

  • freq は、ドキュメント内のクエリタームの頻度です。

  • k1 は、内部的に指定されたタームシャットダウン パラメーターです。これは、 というタームが再発生するたびにスコアがどの程度増加するかに影響します。

tr

まれにターム。 MongoDB Search は、次の式を使用してターム の少数を計算します。

tr = log(1 + (1 - p + 0.05)/(p + 0.05))

以下の条件に一致するもの。

  • p は、タームの長さに基づいて、ドキュメントにタームが出現する確率です。これは、長い単語の表示頻度が低いほど Gitf のルールに基づいています。タームの重大度を判断するために、 MongoDBタームの長さに基づいて減少関数が使用されます。

p

Zipf の法に基づく確率関数。 MongoDB Search は、次の式を使用して、ドキュメントにクエリタームが出現する確率を計算します。

p = 1 - (1 - m * 2 ^ (-c * tl)) ^ dl

以下の条件に一致するもの。

  • m は、確率をタームために内部的に指定された乗数定数であり、

  • c は、内部的に指定された減少定数です。これは、タームの長さが増加するにつれて p が減少する速度を制御します。

  • tl は、Unicode コードポイントで測定された、クエリタームの長さです。

  • dl は、トークン単位で測定されたドキュメントd の長さです。

near 演算子

near 演算子は、距離減少関数を使用してドキュメントをスコアリングします。 値として設定した数値、日付、または地理的点に対するMongoDB Search originの結果の近接性を測定します。

距離減少関数はスコアを pivot / (pivot + distance) として計算し、各係数は次のように定義されます。

因子
説明

pivot

fieldValueとoriginの距離がそれに等しい場合に、スコアを0.5と等しくするための参照点として指定される値。 これは、 fieldValueとoriginの距離が大きくなるにつれてスコアがどの程度早く低下するかを定義します。 fieldValueとoriginの間の特定の距離の場合、 pivotが減少すると、スコアも減少します。

distance

fieldValue と origin の間の絶対距離。 MongoDB Search は、次の式を使用してこの値を計算します。

abs(fieldValue - origin)

以下の条件に一致するもの。

  • fieldValue は、ドキュメント内のクエリするフィールドの値です。

  • origin は、近くで検索する数値、日付、または地理的点です。

例

次の例は、次の の結果内のスコアの詳細を取得する方法を示しています。

Tip

オブジェクトの配列で再帰的にスコアの詳細を表示するには、次のコマンドを実行してmongoshの設定を構成します。

config.set('inspectDepth', Infinity)

演算子の例

次の例は、$searchscoreDetails テキスト 、 近似 、 複合 、 embeddedDocument 演算子クエリの結果内のドキュメントに対して オプションを使用してスコアの内訳を検索する方法を示しています。

次の例では、テキスト演算子を使用して、 sample_mflix.moviesコレクション内のtitleフィールドでautumnというタームをクエリします。 クエリでは、結果内の各ドキュメントのスコアの詳細な内訳を取得するために、 $searchステージでscoreDetailsオプションを指定します。 クエリは、 $limitステージを使用して結果を 3 つのドキュメントに制限し、 $projectステージを使用して次の操作を行います。

  • _idフィールドを除外します。

  • titleフィールドのみを含めます。

  • 結果にscoreフィールドを追加するとドキュメントのスコアが返され、 scoreDetailsフィールドを結果に追加するとドキュメントのスコアの詳細な内訳が返されます。

1db.movies.aggregate([
2  {
3    "$search": {
4      "text": {
5        "path": "title",
6        "query": "autumn"
7      },
8      "scoreDetails": true
9    }
10  },
11  {
12    "$limit": 3
13  },
14  {
15    "$project": {
16      "_id": 0,
17      "title": 1,
18      "score": { "$meta": "searchScore" },
19      "scoreDetails": { "$meta": "searchScoreDetails" }
20    }
21  }
22])
1[
2  {
3    title: 'Autumn Leaves',
4    score: 3.834893226623535,
5    scoreDetails: {
6      value: 3.834893226623535,
7      description: '$type:string/title:autumn [BM25Similarity], result of:',
8      details: [
9        {
10          value: 3.834893226623535,
11          description: 'score(freq=1.0), computed as boost * idf * tf from:',
12          details: [
13            {
14              value: 7.39188289642334,
15              description: 'idf, computed as log(1 + (N - n + 0.5) / (n + 0.5)) from:',
16              details: [
17                {
18                  value: 14,
19                  description: 'n, number of documents containing term',
20                  details: []
21                },
22                {
23                  value: 23529,
24                  description: 'N, total number of documents with field',
25                  details: []
26                }
27              ]
28            },
29            {
30              value: 0.5187978744506836,
31              description: 'tf, computed as freq / (freq + k1 * (1 - b + b * dl / avgdl)) from:',
32              details: [
33                {
34                  value: 1,
35                  description: 'freq, occurrences of term within document',
36                  details: []
37                },
38                {
39                  value: 1.2000000476837158,
40                  description: 'k1, term saturation parameter',
41                  details: []
42                },
43                {
44                  value: 0.75,
45                  description: 'b, length normalization parameter',
46                  details: []
47                },
48                {
49                  value: 2,
50                  description: 'dl, length of field',
51                  details: []
52                },
53                {
54                  value: 2.868375301361084,
55                  description: 'avgdl, average length of field',
56                  details: []
57                }
58              ]
59            }
60          ]
61        }
62      ]
63    }
64  },
65  {
66    title: 'Late Autumn',
67    score: 3.834893226623535,
68    scoreDetails: {
69      value: 3.834893226623535,
70      description: '$type:string/title:autumn [BM25Similarity], result of:',
71      details: [
72        {
73          value: 3.834893226623535,
74          description: 'score(freq=1.0), computed as boost * idf * tf from:',
75          details: [
76            {
77              value: 7.39188289642334,
78              description: 'idf, computed as log(1 + (N - n + 0.5) / (n + 0.5)) from:',
79              details: [
80                {
81                  value: 14,
82                  description: 'n, number of documents containing term',
83                  details: []
84                },
85                {
86                  value: 23529,
87                  description: 'N, total number of documents with field',
88                  details: []
89                }
90              ]
91            },
92            {
93              value: 0.5187978744506836,
94              description: 'tf, computed as freq / (freq + k1 * (1 - b + b * dl / avgdl)) from:',
95              details: [
96                {
97                  value: 1,
98                  description: 'freq, occurrences of term within document',
99                  details: []
100                },
101                {
102                  value: 1.2000000476837158,
103                  description: 'k1, term saturation parameter',
104                  details: []
105                },
106                {
107                  value: 0.75,
108                  description: 'b, length normalization parameter',
109                  details: []
110                },
111                {
112                  value: 2,
113                  description: 'dl, length of field',
114                  details: []
115                },
116                {
117                  value: 2.868375301361084,
118                  description: 'avgdl, average length of field',
119                  details: []
120                }
121              ]
122            }
123          ]
124        }
125      ]
126    }
127  },
128  {
129    title: 'Cheyenne Autumn',
130    score: 3.834893226623535,
131    scoreDetails: {
132      value: 3.834893226623535,
133      description: '$type:string/title:autumn [BM25Similarity], result of:',
134      details: [
135        {
136          value: 3.834893226623535,
137          description: 'score(freq=1.0), computed as boost * idf * tf from:',
138          details: [
139            {
140              value: 7.39188289642334,
141              description: 'idf, computed as log(1 + (N - n + 0.5) / (n + 0.5)) from:',
142              details: [
143                {
144                  value: 14,
145                  description: 'n, number of documents containing term',
146                  details: []
147                },
148                {
149                  value: 23529,
150                  description: 'N, total number of documents with field',
151                  details: []
152                }
153              ]
154            },
155            {
156              value: 0.5187978744506836,
157              description: 'tf, computed as freq / (freq + k1 * (1 - b + b * dl / avgdl)) from:',
158              details: [
159                {
160                  value: 1,
161                  description: 'freq, occurrences of term within document',
162                  details: []
163                },
164                {
165                  value: 1.2000000476837158,
166                  description: 'k1, term saturation parameter',
167                  details: []
168                },
169                {
170                  value: 0.75,
171                  description: 'b, length normalization parameter',
172                  details: []
173                },
174                {
175                  value: 2,
176                  description: 'dl, length of field',
177                  details: []
178                },
179                {
180                  value: 2.868375301361084,
181                  description: 'avgdl, average length of field',
182                  details: []
183                }
184              ]
185            }
186          ]
187        }
188      ]
189    }
190  }
191]

MongoDB Search は、スコアを計算するために次の BM25Similarity 要素を考慮します。

因子
説明

boost

クエリ演算子のscore.boost オプションを使用してクエリ時に指定される係数。boost には正の数、またはドキュメント内の数値フィールドの値を設定できます。詳しくは、「boost 」を参照してください。

idf

クエリの逆ドキュメント頻度。MongoDB Search は、次の式を使用して頻度を計算します。

idf = log(1 + (N - n + 0.5) / (n + 0.5))

以下の条件に一致するもの。

  • N は、クエリフィールドを持つドキュメントの合計数です。

  • n は、クエリタームを含むドキュメントの数です。

tf

ターム頻度。MongoDB Search は、次の式を使用して頻度を計算します。

tf = freq / (freq + k1 * (1 - b + b * dl / avgdl))

以下の条件に一致するもの。

  • freq は、ドキュメント内のタームの出現の数です。

  • k1 は、内部的に指定されたタームシャットダウン パラメーターです。これは、 というタームが再発生するたびにスコアがどの程度増加するかに影響します。

  • b は、内部指定された長さ正規化パラメーターです。 b には、dl と avgdl の比率が掛けられています。 b が増加すると、dl と avgdl の比率の影響が増大します。

  • dl は、ドキュメントのフィールドの長さです。

  • avgdl は、すべてのドキュメントにおける フィールドの平均長です。

次の例では、 near演算子を使用して、 sample_mflix.moviesコレクション内のreleasedフィールドで、 01と2010の前後にリリースされた映画をクエリします。 クエリでは、結果内の各ドキュメントのスコアの詳細な内訳を取得するために、 $searchステージでscoreDetailsオプションを指定します。 クエリは、 $limitステージを使用して結果を 3 つのドキュメントに制限し、 $projectステージを使用して次の操作を行います。

  • _idフィールドを除外します。

  • titlereleasedフィールドと フィールドのみを含めます。

  • 結果にscoreフィールドを追加するとドキュメントのスコアが返され、 scoreDetailsフィールドを結果に追加するとドキュメントのスコアの詳細な内訳が返されます。

1db.movies.aggregate([
2  {
3    "$search": {
4      "near": {
5        "path": "released",
6        "origin": ISODate("2010-01-01T00:00:00.000+00:00"),
7        "pivot": 7776000000
8      },
9      "scoreDetails": true
10    }
11  },
12  {
13     "$limit": 3
14  },
15  {
16     "$project": {
17        "_id": 0,
18        "title": 1,
19        "released": 1,
20        "score": { "$meta": "searchScore" },
21        "scoreDetails": { "$meta": "searchScoreDetails" }
22     }
23  }
24])
1[
2  {
3    title: 'Tony',
4    released: ISODate("2010-01-01T00:00:00.000Z"),
5    score: 1,
6    scoreDetails: {
7      value: 1,
8      description: 'Distance score, computed as weight * pivotDistance / (pivotDistance + abs(value - origin)) from:',
9      details: [
10        { value: 1, description: 'weight', details: [] },
11        {
12          value: 7776000000,
13          description: 'pivotDistance',
14          details: []
15        },
16        { value: 1262303969280, description: 'origin', details: [] },
17        {
18          value: 1262303969280,
19          description: 'current value',
20          details: []
21        }
22      ]
23    }
24  },
25 {
26    title: 'And Everything Is Going Fine',
27    released: ISODate("2010-01-01T00:00:00.000Z"),
28    score: 1,
29    scoreDetails: {
30      value: 1,
31      description: 'Distance score, computed as weight * pivotDistance / (pivotDistance + abs(value - origin)) from:',
32      details: [
33        { value: 1, description: 'weight', details: [] },
34        {
35          value: 7776000000,
36          description: 'pivotDistance',
37          details: []
38        },
39        { value: 1262303969280, description: 'origin', details: [] },
40        {
41          value: 1262303969280,
42          description: 'current value',
43          details: []
44        }
45      ]
46    }
47  },
48  {
49    title: 'A Film with Me in It',
50    released: ISODate("2010-01-01T00:00:00.000Z")
51    score: 1,
52    scoreDetails: {
53      value: 1,
54      description: 'Distance score, computed as weight * pivotDistance / (pivotDistance + abs(value - origin)) from:',
55      details: [
56        { value: 1, description: 'weight', details: [] },
57        {
58          value: 7776000000,
59          description: 'pivotDistance',
60          details: []
61        },
62        { value: 1262303969280, description: 'origin', details: [] },
63        {
64          value: 1262303969280,
65          description: 'current value',
66          details: []
67        }
68      ]
69    }
70  }
71]

距離スコアの場合、 MongoDB Search はスコアを計算するために次の要因を考慮します。

因子
説明

pivot

fieldValueとoriginの距離がそれに等しい場合に、スコアを0.5と等しくするための参照点として指定される値。 これは、 fieldValueとoriginの距離が大きくなるにつれてスコアがどの程度早く低下するかを定義します。 fieldValueとoriginの間の特定の距離の場合、 pivotが減少すると、スコアも減少します。

distance

fieldValue と origin の間の絶対距離。 MongoDB Search は、次の式を使用してこの値を計算します。

abs(fieldValue - origin)

以下の条件に一致するもの。

  • fieldValue は、ドキュメント内のクエリするフィールドの値です。

  • origin は、近くで検索する数値、日付、または地理的点です。

次の例では、複合演算子を使用して、次の 句を使用する映画のsample_mflix.moviesコレクションをクエリします。

  • filter 句を使用して、タイトルにfriendというタームが含まれる映画を検索します。

  • must 句を使用して、 2000から2015年の間に公開された映画を検索します。

  • mustNot 句を使用して、 Short 、 Western 、 Biographyジャンルに該当しない映画を検索します。

クエリでは、 $searchステージでscoreDetailsオプションを指定し、結果内の各ドキュメントのスコアの詳細な内訳を取得します。 クエリは、 $limitステージを使用して結果を 3 つのドキュメントに制限し、 $projectステージを使用して次の操作を行います。

  • _idフィールドを除外します。

  • title 、 released 、 genresフィールドのみを含めます。

  • 結果にscoreフィールドを追加するとドキュメントのスコアが返され、 scoreDetailsフィールドを結果に追加するとドキュメントのスコアの詳細な内訳が返されます。

1db.movies.aggregate([
2  {
3    "$search": {
4      "compound": {
5        "filter": [{
6          "text": {
7            "query": "friend",
8            "path": "title"
9          }
10        }],
11        "must": [{
12          "range": {
13            "path": "year",
14            "gte": 2000,
15            "lte": 2015
16          }
17        }],
18        "mustNot": [{
19          "text": {
20            "query": ["Short, Western", "Biography"],
21            "path": "genres"
22          }
23        }]
24      },
25      "scoreDetails": true
26    }
27  },
28  {
29    "$limit": 3
30  },
31  {
32    "$project": {
33      "_id": 0,
34      "title": 1,
35      "released": 1,
36      "genres": 1,
37      "score": { "$meta": "searchScore" },
38      "scoreDetails": { "$meta": "searchScoreDetails" }
39    }
40  }
41])
1[
2  {
3    genres: [ 'Comedy', 'Drama', 'Mystery' ],
4    title: 'With a Friend Like Harry...',
5    released: ISODate("2001-06-15T00:00:00.000Z"),
6    score: 1,
7    scoreDetails: {
8      value: 1,
9      description: 'sum of:',
10      details: [
11        {
12          value: 0,
13          description: 'match on required clause, product of:',
14          details: [
15            { value: 0, description: '# clause', details: [] },
16            {
17              value: 1,
18              description: '$type:string/title:friend',
19              details: []
20            }
21          ]
22        },
23        {
24          value: 1,
25          description: 'sum of:',
26          details: [
27            {
28              value: 1,
29              description: 'sum of:',
30              details: [
31                {
32                  value: 1,
33                  description: '$type:double/year:[4656510908468559872 TO 4656576879166226432]',
34                  details: []
35                }
36              ]
37            }
38          ]
39        }
40      ]
41    }
42  },
43  {
44    genres: [ 'Drama' ],
45    title: 'My Friend Henry',
46    released: ISODate("2004-08-20T00:00:00.000Z"),
47    score: 1,
48    scoreDetails: {
49      value: 1,
50      description: 'sum of:',
51      details: [
52        {
53          value: 0,
54          description: 'match on required clause, product of:',
55          details: [
56            { value: 0, description: '# clause', details: [] },
57            {
58              value: 1,
59              description: '$type:string/title:friend',
60              details: []
61            }
62          ]
63        },
64        {
65          value: 1,
66          description: 'sum of:',
67          details: [
68            {
69              value: 1,
70              description: 'sum of:',
71              details: [
72                {
73                  value: 1,
74                  description: '$type:double/year:[4656510908468559872 TO 4656576879166226432]',
75                  details: []
76                }
77              ]
78            }
79          ]
80        }
81      ]
82    }
83  },
84  {
85    genres: [ 'Comedy', 'Drama' ],
86    title: 'A Friend of Mine',
87    released: ISODate("2006-10-26T00:00:00.000Z"),
88    score: 1,
89    scoreDetails: {
90      value: 1,
91      description: 'sum of:',
92      details: [
93        {
94          value: 0,
95          description: 'match on required clause, product of:',
96          details: [
97            { value: 0, description: '# clause', details: [] },
98            {
99              value: 1,
100              description: '$type:string/title:friend',
101              details: []
102            }
103          ]
104        },
105        {
106          value: 1,
107          description: 'sum of:',
108          details: [
109            {
110              value: 1,
111              description: 'sum of:',
112              details: [
113                {
114                  value: 1,
115                  description: '$type:double/year:[4656510908468559872 TO 4656576879166226432]',
116                  details: []
117                }
118              ]
119            }
120          ]
121        }
122      ]
123    }
124  }
125]

注意

15、56、97 行の結果における # clause は、複合演算子クエリの filter 句を表していますが、これはドキュメントのスコアには影響しません。

次の例では、 embeddedDocument演算子を使用して、 sample_training.companiesコレクション内のproducts.nameフィールドで、 Basicの前に任意の数の他の文字が続く製品をクエリします。 クエリは、返されるスコアが一致するすべての埋め込みドキュメントの合計である必要があることをembeddedDocument演算子内に指定します。 このクエリでは、結果内の各ドキュメントのスコアの詳細な内訳を取得するために、 $searchステージでscoreDetailsオプションも指定しています。 クエリは、 $limitステージを使用して結果を 3 つのドキュメントに制限し、 $projectステージを使用して次の操作を行います。

  • _idフィールドを除外します。

  • products.nameフィールドのみを含めます。

  • 結果にscoreフィールドを追加するとドキュメントのスコアが返され、 scoreDetailsフィールドを結果に追加するとドキュメントのスコアの詳細な内訳が返されます。

1db.companies.aggregate({
2  "$search": {
3    "embeddedDocument": {
4      "path": "products",
5      "operator": {
6        "wildcard": {
7          "path": "products.name",
8          "query": "*Basic",
9          "allowAnalyzedField": true
10        }
11     },
12      "score": {
13        "embedded": {
14          "aggregate": "sum"
15        }
16      }
17    },
18    "scoreDetails": true
19  }
20},
21{
22  "$limit": 3
23},
24{
25  "$project": {
26    "_id": 0,
27    "name": 1,
28    "products.name": 1,
29    "score": { "$meta": "searchScore" },
30    "scoreDetails": { "$meta": "searchScoreDetails" }
31  }
32})
1[
2  {
3    name: 'Plaxo',
4    products: [
5      { name: 'Plaxo Basic' },
6      { name: 'Plaxo Pulse' },
7      { name: 'Plaxo Personal Assistant' }
8    ],
9    score: 1,
10    scoreDetails: {
11      value: 1,
12      description: 'Score based on 1 child docs in range from 27 to 29, best match:',
13      details: [
14        {
15          value: 1,
16          description: '$embedded:8/products/$type:string/products.name:*Basic',
17          details: []
18        }
19      ]
20    }
21  },
22  {
23    name: 'The Game Creators',
24    products: [
25      { name: 'Dark Basic Professional' },
26      { name: 'FPS Creator' },
27      { name: 'FPS Creator X10' }
28    ],
29    score: 1,
30    scoreDetails: {
31      value: 1,
32      description: 'Score based on 1 child docs in range from 7474 to 7476, best match:',
33      details: [
34        {
35          value: 1,
36          description: '$embedded:8/products/$type:string/products.name:*basic',
37          details: []
38        }
39      ]
40    }
41  },
42  {
43    name: 'Load Impact',
44    products: [
45      { name: 'Load Impact LIGHT' },
46      { name: 'Load Impact BASIC' },
47      { name: 'Load Impact PROFESSIONAL' },
48      { name: 'Load Impact ADVANCED' }
49    ],
50    score: 1,
51    scoreDetails: {
52      value: 1,
53      description: 'Score based on 1 child docs in range from 11545 to 11548, best match:',
54      details: [
55        {
56          value: 1,
57          description: '$embedded:8/products/$type:string/products.name:*basic',
58          details: []
59        }
60      ]
61    }
62  }
63]

注意

範囲内の子ドキュメントに基づくスコアの場合、範囲内の数値は、フードの下で Lucene によってインデックス付けされた親ドキュメントと子ドキュメントの ID を表します。 子ドキュメント（ 16行、 36行、および57行）のdescriptionは、パスの内部表現を示します。

カスタム スコアの例

$searchscoreDetails次の例は、sample_mflix.movies コレクションに対する 関数式のサンプル クエリの結果内のドキュメントに対して オプションを使用してスコアの内訳を取得する方法を示しています。

1db.movies.aggregate([{
2  "$search": {
3    "text": {
4      "path": "title",
5      "query": "men",
6      "score": {
7        "function":{
8          "multiply":[
9            {
10              "path": {
11                "value": "imdb.rating",
12                "undefined": 2
13              }
14            },
15            {
16              "score": "relevance"
17            }
18          ]
19        }
20      }
21    },
22    "scoreDetails": true
23  }
24},
25{
26  $limit: 5
27},
28{
29  $project: {
30    "_id": 0,
31    "title": 1,
32    "score": { "$meta": "searchScore" },
33    "scoreDetails": {"$meta": "searchScoreDetails"}
34  }
35}])
[
  {
    title: 'Men...',
    score: 23.431293487548828,
    scoreDetails: {
      value: 23.431293487548828,
      description: 'FunctionScoreQuery($type:string/title:men, scored by (imdb.rating * scores)) [BM25Similarity], result of:',
      details: [
        {
          value: 23.431293487548828,
          description: '(imdb.rating * scores)',
          details: []
        }
      ]
    }
  },
  {
    title: '12 Angry Men',
    score: 22.080968856811523,
    scoreDetails: {
      value: 22.080968856811523,
      description: 'FunctionScoreQuery($type:string/title:men, scored by (imdb.rating * scores)) [BM25Similarity], result of:',
      details: [
        {
          value: 22.080968856811523,
          description: '(imdb.rating * scores)',
          details: []
        }
      ]
    }
  },
  {
    title: 'X-Men',
    score: 21.34803581237793,
    scoreDetails: {
      value: 21.34803581237793,
      description: 'FunctionScoreQuery($type:string/title:men, scored by (imdb.rating * scores)) [BM25Similarity], result of:',
      details: [
        {
          value: 21.34803581237793,
          description: '(imdb.rating * scores)',
          details: []
        }
      ]
    }
  },
  {
    title: 'X-Men',
    score: 21.34803581237793,
    scoreDetails: {
      value: 21.34803581237793,
      description: 'FunctionScoreQuery($type:string/title:men, scored by (imdb.rating * scores)) [BM25Similarity], result of:',
      details: [
        {
          value: 21.34803581237793,
          description: '(imdb.rating * scores)',
          details: []
        }
      ]
    }
  },
  {
    title: 'Matchstick Men',
    score: 21.05954933166504,
    scoreDetails: {
      value: 21.05954933166504,
      description: 'FunctionScoreQuery($type:string/title:men, scored by (imdb.rating * scores)) [BM25Similarity], result of:',
      details: [
        {
          value: 21.05954933166504,
          description: '(imdb.rating * scores)',
          details: []
        }
      ]
    }
  }
]
1db.movies.aggregate([
2  {
3    "$search": {
4      "text": {
5        "path": "title",
6        "query": "men",
7        "score": {
8          "function":{
9            "constant": 3
10          }
11        }
12      },
13      "scoreDetails": true
14    }
15  },
16  {
17    $limit: 5
18  },
19  {
20    $project: {
21      "_id": 0,
22      "title": 1,
23      "score": { "$meta": "searchScore" },
24      "scoreDetails": {"$meta": "searchScoreDetails"}
25    }
26  }
27])
[
  {
    title: 'Men Without Women',
    score: 3,
    scoreDetails: {
      value: 3,
      description: 'FunctionScoreQuery($type:string/title:men, scored by constant(3.0)) [BM25Similarity], result of:',
      details: [ { value: 3, description: 'constant(3.0)', details: [] } ]
    }
  },
  {
    title: 'One Hundred Men and a Girl',
    score: 3,
    scoreDetails: {
      value: 3,
      description: 'FunctionScoreQuery($type:string/title:men, scored by constant(3.0)) [BM25Similarity], result of:',
      details: [ { value: 3, description: 'constant(3.0)', details: [] } ]
    }
  },
  {
    title: 'Of Mice and Men',
    score: 3,
    scoreDetails: {
      value: 3,
      description: 'FunctionScoreQuery($type:string/title:men, scored by constant(3.0)) [BM25Similarity], result of:',
      details: [ { value: 3, description: 'constant(3.0)', details: [] } ]
    }
  },
  {
    title: "All the King's Men",
    score: 3,
    scoreDetails: {
      value: 3,
      description: 'FunctionScoreQuery($type:string/title:men, scored by constant(3.0)) [BM25Similarity], result of:',
      details: [ { value: 3, description: 'constant(3.0)', details: [] } ]
    }
  },
  {
    title: 'The Men',
    score: 3,
    scoreDetails: {
      value: 3,
      description: 'FunctionScoreQuery($type:string/title:men, scored by constant(3.0)) [BM25Similarity], result of:',
      details: [ { value: 3, description: 'constant(3.0)', details: [] } ]
    }
  }
]
1db.movies.aggregate([
2  {
3    "$search": {
4      "text": {
5        "path": "title",
6        "query": "shop",
7        "score": {
8          "function":{
9            "gauss": {
10              "path": {
11                "value": "imdb.rating",
12                "undefined": 4.6
13              },
14              "origin": 9.5,
15              "scale": 5,
16              "offset": 0,
17              "decay": 0.5
18            }
19          }
20        }
21      },
22      "scoreDetails": true
23    }
24  },
25  {
26    "$limit": 10
27  },
28  {
29    "$project": {
30      "_id": 0,
31      "title": 1,
32      "score": { "$meta": "searchScore" },
33      "scoreDetails": {"$meta": "searchScoreDetails"}
34    }
35  }
36])
[
  {
    title: 'The Shop Around the Corner',
    score: 0.9471074342727661,
    scoreDetails: {
      value: 0.9471074342727661,
      description: 'FunctionScoreQuery($type:string/title:shop, scored by exp((max(0, |imdb.rating - 9.5| - 0.0)^2) / 2 * (5.0^2 / 2 * ln(0.5)))) [BM25Similarity], result of:',
      details: [
        {
          value: 0.9471074342727661,
          description: 'exp((max(0, |imdb.rating - 9.5| - 0.0)^2) / 2 * (5.0^2 / 2 * ln(0.5)))',
          details: []
        }
      ]
    }
  },
  {
    title: 'Exit Through the Gift Shop',
    score: 0.9471074342727661,
    scoreDetails: {
      value: 0.9471074342727661,
      description: 'FunctionScoreQuery($type:string/title:shop, scored by exp((max(0, |imdb.rating - 9.5| - 0.0)^2) / 2 * (5.0^2 / 2 * ln(0.5)))) [BM25Similarity], result of:',
      details: [
        {
          value: 0.9471074342727661,
          description: 'exp((max(0, |imdb.rating - 9.5| - 0.0)^2) / 2 * (5.0^2 / 2 * ln(0.5)))',
          details: []
        }
      ]
    }
  },
  {
    title: 'The Shop on Main Street',
    score: 0.9395227432250977,
    scoreDetails: {
      value: 0.9395227432250977,
      description: 'FunctionScoreQuery($type:string/title:shop, scored by exp((max(0, |imdb.rating - 9.5| - 0.0)^2) / 2 * (5.0^2 / 2 * ln(0.5)))) [BM25Similarity], result of:',
      details: [
        {
          value: 0.9395227432250977,
          description: 'exp((max(0, |imdb.rating - 9.5| - 0.0)^2) / 2 * (5.0^2 / 2 * ln(0.5)))',
          details: []
        }
      ]
    }
  },
  {
    title: 'Chop Shop',
    score: 0.8849083781242371,
    scoreDetails: {
      value: 0.8849083781242371,
      description: 'FunctionScoreQuery($type:string/title:shop, scored by exp((max(0, |imdb.rating - 9.5| - 0.0)^2) / 2 * (5.0^2 / 2 * ln(0.5)))) [BM25Similarity], result of:',
      details: [
        {
          value: 0.8849083781242371,
          description: 'exp((max(0, |imdb.rating - 9.5| - 0.0)^2) / 2 * (5.0^2 / 2 * ln(0.5)))',
          details: []
        }
      ]
    }
  },
  {
    title: 'Little Shop of Horrors',
    score: 0.8290896415710449,
    scoreDetails: {
      value: 0.8290896415710449,
      description: 'FunctionScoreQuery($type:string/title:shop, scored by exp((max(0, |imdb.rating - 9.5| - 0.0)^2) / 2 * (5.0^2 / 2 * ln(0.5)))) [BM25Similarity], result of:',
      details: [
        {
          value: 0.8290896415710449,
          description: 'exp((max(0, |imdb.rating - 9.5| - 0.0)^2) / 2 * (5.0^2 / 2 * ln(0.5)))',
          details: []
        }
      ]
    }
  },
  {
    title: 'The Suicide Shop',
    score: 0.7257778644561768,
    scoreDetails: {
      value: 0.7257778644561768,
      description: 'FunctionScoreQuery($type:string/title:shop, scored by exp((max(0, |imdb.rating - 9.5| - 0.0)^2) / 2 * (5.0^2 / 2 * ln(0.5)))) [BM25Similarity], result of:',
      details: [
        {
          value: 0.7257778644561768,
          description: 'exp((max(0, |imdb.rating - 9.5| - 0.0)^2) / 2 * (5.0^2 / 2 * ln(0.5)))',
          details: []
        }
      ]
    }
  },
  {
    title: 'A Woman, a Gun and a Noodle Shop',
    score: 0.6559237241744995,
    scoreDetails: {
      value: 0.6559237241744995,
      description: 'FunctionScoreQuery($type:string/title:shop, scored by exp((max(0, |imdb.rating - 9.5| - 0.0)^2) / 2 * (5.0^2 / 2 * ln(0.5)))) [BM25Similarity], result of:',
      details: [
        {
          value: 0.6559237241744995,
          description: 'exp((max(0, |imdb.rating - 9.5| - 0.0)^2) / 2 * (5.0^2 / 2 * ln(0.5)))',
          details: []
        }
      ]
    }
  },
  {
    title: 'Beauty Shop',
    score: 0.6274620294570923,
    scoreDetails: {
      value: 0.6274620294570923,
      description: 'FunctionScoreQuery($type:string/title:shop, scored by exp((max(0, |imdb.rating - 9.5| - 0.0)^2) / 2 * (5.0^2 / 2 * ln(0.5)))) [BM25Similarity], result of:',
      details: [
        {
          value: 0.6274620294570923,
          description: 'exp((max(0, |imdb.rating - 9.5| - 0.0)^2) / 2 * (5.0^2 / 2 * ln(0.5)))',
          details: []
        }
      ]
    }
  }
]
1db.movies.aggregate([{
2  "$search": {
3    "text": {
4      "path": "title",
5      "query": "men",
6      "score": {
7        "function":{
8          "path": {
9            "value": "imdb.rating",
10            "undefined": 4.6
11          }
12        }
13      }
14    },
15    "scoreDetails": true
16  }
17},
18{
19  $limit: 5
20},
21{
22  $project: {
23    "_id": 0,
24    "title": 1,
25    "score": { "$meta": "searchScore" },
26    "scoreDetails": {"$meta": "searchScoreDetails"}
27  }
28}])
[
  {
    title: '12 Angry Men',
    score: 8.899999618530273,
    scoreDetails: {
      value: 8.899999618530273,
      description: 'FunctionScoreQuery($type:string/title:men, scored by imdb.rating) [BM25Similarity], result of:',
      details: [
        {
          value: 8.899999618530273,
          description: 'imdb.rating',
          details: []
        }
      ]
    }
  },
  {
    title: 'The Men Who Built America',
    score: 8.600000381469727,
    scoreDetails: {
      value: 8.600000381469727,
      description: 'FunctionScoreQuery($type:string/title:men, scored by imdb.rating) [BM25Similarity], result of:',
      details: [
        {
          value: 8.600000381469727,
          description: 'imdb.rating',
          details: []
        }
      ]
    }
  },
  {
    title: 'No Country for Old Men',
    score: 8.100000381469727,
    scoreDetails: {
      value: 8.100000381469727,
      description: 'FunctionScoreQuery($type:string/title:men, scored by imdb.rating) [BM25Similarity], result of:',
      details: [
        {
          value: 8.100000381469727,
          description: 'imdb.rating',
          details: []
        }
      ]
    }
  },
  {
    title: 'X-Men: Days of Future Past',
    score: 8.100000381469727,
    scoreDetails: {
      value: 8.100000381469727,
      description: 'FunctionScoreQuery($type:string/title:men, scored by imdb.rating) [BM25Similarity], result of:',
      details: [
        {
          value: 8.100000381469727,
          description: 'imdb.rating',
          details: []
        }
      ]
    }
  },
  {
    title: 'The Best of Men',
    score: 8.100000381469727,
    scoreDetails: {
      value: 8.100000381469727,
      description: 'FunctionScoreQuery($type:string/title:men, scored by imdb.rating) [BM25Similarity], result of:',
      details: [
        {
          value: 8.100000381469727,
          description: 'imdb.rating',
          details: []
        }
      ]
    }
  }
]
1db.movies.aggregate([{
2  "$search": {
3    "text": {
4      "path": "title",
5      "query": "men",
6      "score": {
7        "function":{
8          "score": "relevance"
9        }
10      }
11    },
12    "scoreDetails": true
13  }
14},
15{
16  $limit: 5
17},
18{
19  $project: {
20    "_id": 0,
21    "title": 1,
22    "score": { "$meta": "searchScore" },
23    "scoreDetails": {"$meta": "searchScoreDetails"}
24  }
25}])
[
  {
    title: 'Men...',
    score: 3.4457783699035645,
    scoreDetails: {
      value: 3.4457783699035645,
      description: 'FunctionScoreQuery($type:string/title:men, scored by scores) [BM25Similarity], result of:',
      details: [
        {
          value: 3.4457783699035645,
          description: 'weight($type:string/title:men in 4705) [BM25Similarity], result of:',
          details: [
            {
              value: 3.4457783699035645,
              description: 'score(freq=1.0), computed as boost * idf * tf from:',
              details: [
                {
                  value: 5.5606818199157715,
                  description: 'idf, computed as log(1 + (N - n + 0.5) / (n + 0.5)) from:',
                  details: [
                    {
                      value: 90,
                      description: 'n, number of documents containing term',
                      details: []
                    },
                    {
                      value: 23529,
                      description: 'N, total number of documents with field',
                      details: []
                    }
                  ]
                },
                {
                  value: 0.6196683645248413,
                  description: 'tf, computed as freq / (freq + k1 * (1 - b + b * dl / avgdl)) from:',
                  details: [
                    {
                      value: 1,
                      description: 'freq, occurrences of term within document',
                      details: []
                    },
                    {
                      value: 1.2000000476837158,
                      description: 'k1, term saturation parameter',
                      details: []
                    },
                    {
                      value: 0.75,
                      description: 'b, length normalization parameter',
                     details: []
                    },
                    {
                      value: 1,
                      description: 'dl, length of field',
                      details: []
                    },
                    {
                      value: 2.868375301361084,
                      description: 'avgdl, average length of field',
                      details: []
                    }
                  ]
                }
              ]
            }
          ]
        }
      ]
    }
  },
  {
    title: 'The Men',
    score: 2.8848698139190674,
    scoreDetails: {
      value: 2.8848698139190674,
      description: 'FunctionScoreQuery($type:string/title:men, scored by scores) [BM25Similarity], result of:',
      details: [
        {
          value: 2.8848698139190674,
          description: 'weight($type:string/title:men in 870) [BM25Similarity], result of:',
          details: [
            {
              value: 2.8848698139190674,
              description: 'score(freq=1.0), computed as boost * idf * tf from:',
              details: [
                {
                  value: 5.5606818199157715,
                  description: 'idf, computed as log(1 + (N - n + 0.5) / (n + 0.5)) from:',
                  details: [
                    {
                      value: 90,
                      description: 'n, number of documents containing term',
                      details: []
                    },
                    {
                      value: 23529,
                      description: 'N, total number of documents with field',
                      details: []
                    }
                  ]
                },
                {
                  value: 0.5187978744506836,
                  description: 'tf, computed as freq / (freq + k1 * (1 - b + b * dl / avgdl)) from:',
                  details: [
                    {
                      value: 1,
                      description: 'freq, occurrences of term within document',
                      details: []
                    },
                    {
                      value: 1.2000000476837158,
                      description: 'k1, term saturation parameter',
                      details: []
                    },
                    {
                      value: 0.75,
                      description: 'b, length normalization parameter',
                      details: []
                    },
                    {
                      value: 2,
                      description: 'dl, length of field',
                      details: []
                    },
                    {
                      value: 2.868375301361084,
                      description: 'avgdl, average length of field',
                      details: []
                    }
                  ]
                }
              ]
            }
          ]
        }
      ]
    }
  },
  {
    title: 'Simple Men',
    score: 2.8848698139190674,
    scoreDetails: {
      value: 2.8848698139190674,
      description: 'FunctionScoreQuery($type:string/title:men, scored by scores) [BM25Similarity], result of:',
      details: [
        {
          value: 2.8848698139190674,
          description: 'weight($type:string/title:men in 6371) [BM25Similarity], result of:',
          details: [
            {
              value: 2.8848698139190674,
              description: 'score(freq=1.0), computed as boost * idf * tf from:',
              details: [
                {
                  value: 5.5606818199157715,
                  description: 'idf, computed as log(1 + (N - n + 0.5) / (n + 0.5)) from:',
                  details: [
                    {
                      value: 90,
                      description: 'n, number of documents containing term',
                      details: []
                    },
                    {
                      value: 23529,
                      description: 'N, total number of documents with field',
                      details: []
                    }
                  ]
                },
                {
                  value: 0.5187978744506836,
                  description: 'tf, computed as freq / (freq + k1 * (1 - b + b * dl / avgdl)) from:',
                  details: [
                    {
                      value: 1,
                      description: 'freq, occurrences of term within document',
                      details: []
                    },
                    {
                      value: 1.2000000476837158,
                      description: 'k1, term saturation parameter',
                      details: []
                    },
                    {
                      value: 0.75,
                      description: 'b, length normalization parameter',
                      details: []
                    },
                    {
                      value: 2,
                      description: 'dl, length of field',
                      details: []
                    },
                    {
                      value: 2.868375301361084,
                      description: 'avgdl, average length of field',
                      details: []
                    }
                  ]
                }
              ]
            }
          ]
        }
      ]
    }
  },
  {
    title: 'X-Men',
    score: 2.8848698139190674,
    scoreDetails: {
      value: 2.8848698139190674,
      description: 'FunctionScoreQuery($type:string/title:men, scored by scores) [BM25Similarity], result of:',
      details: [
        {
          value: 2.8848698139190674,
          description: 'weight($type:string/title:men in 8368) [BM25Similarity], result of:',
          details: [
            {
              value: 2.8848698139190674,
              description: 'score(freq=1.0), computed as boost * idf * tf from:',
              details: [
                {
                  value: 5.5606818199157715,
                  description: 'idf, computed as log(1 + (N - n + 0.5) / (n + 0.5)) from:',
                  details: [
                    {
                      value: 90,
                      description: 'n, number of documents containing term',
                      details: []
                    },
                    {
                      value: 23529,
                      description: 'N, total number of documents with field',
                      details: []
                    }
                  ]
                },
                {
                  value: 0.5187978744506836,
                  description: 'tf, computed as freq / (freq + k1 * (1 - b + b * dl / avgdl)) from:',
                  details: [
                    {
                      value: 1,
                      description: 'freq, occurrences of term within document',
                      details: []
                    },
                    {
                      value: 1.2000000476837158,
                      description: 'k1, term saturation parameter',
                      details: []
                    },
                    {
                      value: 0.75,
                      description: 'b, length normalization parameter',
                      details: []
                    },
                    {
                      value: 2,
                      description: 'dl, length of field',
                      details: []
                    },
                    {
                      value: 2.868375301361084,
                      description: 'avgdl, average length of field',
                      details: []
                    }
                  ]
                }
              ]
            }
          ]
        }
      ]
    }
  },
  {
    title: 'Mystery Men',
    score: 2.8848698139190674,
    scoreDetails: {
      value: 2.8848698139190674,
      description: 'FunctionScoreQuery($type:string/title:men, scored by scores) [BM25Similarity], result of:',
      details: [
        {
          value: 2.8848698139190674,
          description: 'weight($type:string/title:men in 8601) [BM25Similarity], result of:',
          details: [
            {
              value: 2.8848698139190674,
              description: 'score(freq=1.0), computed as boost * idf * tf from:',
              details: [
                {
                  value: 5.5606818199157715,
                  description: 'idf, computed as log(1 + (N - n + 0.5) / (n + 0.5)) from:',
                  details: [
                    {
                      value: 90,
                      description: 'n, number of documents containing term',
                      details: []
                    },
                    {
                      value: 23529,
                      description: 'N, total number of documents with field',
                      details: []
                    }
                  ]
                },
                {
                  value: 0.5187978744506836,
                  description: 'tf, computed as freq / (freq + k1 * (1 - b + b * dl / avgdl)) from:',
                  details: [
                    {
                      value: 1,
                      description: 'freq, occurrences of term within document',
                      details: []
                    },
                    {
                      value: 1.2000000476837158,
                      description: 'k1, term saturation parameter',
                      details: []
                    },
                    {
                      value: 0.75,
                      description: 'b, length normalization parameter',
                      details: []
                    },
                    {
                      value: 2,
                      description: 'dl, length of field',
                      details: []
                    },
                    {
                      value: 2.868375301361084,
                      description: 'avgdl, average length of field',
                      details: []
                    }
                  ]
                }
              ]
            }
          ]
        }
      ]
    }
  }
]
1db.movies.aggregate([{
2  "$search": {
3    "text": {
4      "path": "title",
5      "query": "men",
6      "score": {
7        "function": {
8          "log": {
9            "path": {
10              "value": "imdb.rating",
11              "undefined": 10
12            }
13          }
14        }
15      }
16    },
17    "scoreDetails": true
18  }
19},
20{
21  $limit: 5
22},
23{
24  $project: {
25    "_id": 0,
26    "title": 1,
27    "score": { "$meta": "searchScore" },
28    "scoreDetails": {"$meta": "searchScoreDetails"}
29  }
30}])
[
  {
    title: '12 Angry Men',
    score: 0.9493899941444397,
    scoreDetails: {
      value: 0.9493899941444397,
      description: 'FunctionScoreQuery($type:string/title:men, scored by log(imdb.rating)) [BM25Similarity], result of:',
      details: [
        {
          value: 0.9493899941444397,
          description: 'log(imdb.rating)',
          details: []
        }
      ]
    }
  },
  {
    title: 'The Men Who Built America',
    score: 0.9344984292984009,
    scoreDetails: {
      value: 0.9344984292984009,
      description: 'FunctionScoreQuery($type:string/title:men, scored by log(imdb.rating)) [BM25Similarity], result of:',
      details: [
        {
          value: 0.9344984292984009,
          description: 'log(imdb.rating)',
          details: []
        }
      ]
    }
  },
  {
    title: 'No Country for Old Men',
    score: 0.9084849953651428,
    scoreDetails: {
      value: 0.9084849953651428,
      description: 'FunctionScoreQuery($type:string/title:men, scored by log(imdb.rating)) [BM25Similarity], result of:',
      details: [
        {
          value: 0.9084849953651428,
          description: 'log(imdb.rating)',
          details: []
        }
      ]
    }
  },
  {
    title: 'X-Men: Days of Future Past',
    score: 0.9084849953651428,
    scoreDetails: {
      value: 0.9084849953651428,
      description: 'FunctionScoreQuery($type:string/title:men, scored by log(imdb.rating)) [BM25Similarity], result of:',
      details: [
        {
          value: 0.9084849953651428,
          description: 'log(imdb.rating)',
          details: []
        }
      ]
    }
  },
  {
    title: 'The Best of Men',
    score: 0.9084849953651428,
    scoreDetails: {
      value: 0.9084849953651428,
      description: 'FunctionScoreQuery($type:string/title:men, scored by log(imdb.rating)) [BM25Similarity], result of:',
      details: [
        {
          value: 0.9084849953651428,
          description: 'log(imdb.rating)',
          details: []
        }
      ]
    }
  }
]

戻る

スコアのオプション

次へ

sort

項目一覧