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`text` （MongoDB Search 演算子）

定義

text 演算子は、インデックス構成で指定したアナライザを使用して全文検索を実行します。アナライザを省略すると、text 演算子はデフォルトの標準アナライザを使用します。

text 演算子を使用して、単一期間の正確な一致を検索できます。

構文

text の構文は次のとおりです。

{
  $search: {
    "index": <index name>, // optional, defaults to "default"
    "text": {
      "query": "<search-string>",
      "path": "<field-to-search>",
      "fuzzy": <options>,
      "matchCriteria": "any" | "all"
      "score": <options>,
      "synonyms": "<synonyms-mapping-name>"
    }
  }
}

オプション

text では、次の用語を使用してクエリを作成します。

フィールド	タイプ	説明	必要性
`query`	文字列または複数の文字列の配列	検索する string。文字列に複数の検索タームがある場合、 MongoDB Search は文字列内の各タームの一致も個別に検索します	必須
`path`	文字列または複数の文字列の配列	検索するインデックス付きフィールド（1 つまたは複数）。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。	必須
`fuzzy`	ドキュメント	ファジー検索を有効にします。検索タームに類似する文字列を検索します。`fuzzy` は `synonyms` と併用できません。	任意
`fuzzy.maxEdits`	integer	指定した検索タームに一致するために必要な 1 文字の編集の最大数。値は `1` または `2` になります。デフォルト値は `2`です。ダメラウレーベンシュタイン距離を使用します。	任意
`fuzzy.prefixLength`	integer	結果内の各タームの先頭にあり、完全一致する必要がある文字数。デフォルト値は `0` です。	任意
`fuzzy.maxExpansions`	integer	生成および検索するバリエーションの最大数。この制限はトークンごとに適用されます。デフォルト値は `50` です。	任意
`matchCriteria`	string	クエリ内の語句を照合するために使用する条件。省略された場合、デフォルトは `any` となります。値は次のいずれかになります。 `any` - `query` フィールドのいずれかの語句を含むドキュメントを返す。 `all` - `query` フィールドのすべての語句を含むドキュメントのみを返す。	オプション、推奨
`score`	ドキュメント	一致する検索語句の結果に割り当てられたスコア。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`: 指定された式を使用して結果スコアを置き換えます。配列値をクエリする場合、配列内のクエリに一致する値が多いほど、 MongoDB Search はより高いスコアを割り当てます。	任意
`synonyms`	string	シノニム（同意語）を使用してクエリを実行するために必要です。インデックス定義内のシノニム（同意語）マッピングの定義名。値は空の文字列にできません。`fuzzy` は `synonyms` と併用できません。重要: `synonyms`オプションを使用するには、プロパティを`string` `indexOptionspositions`またはデフォルト値のに設定して、クエリフィールドを`offsets` としてインデックス必要があります。詳細については、「string フィールドのプロパティの構成」を参照してください。 `synonyms` を使用する場合は、常に `matchCriteria` を使用してください。MongoDB Search は、`matchCriteria` なしで `synonyms` を使用する `text` クエリのみ、すべてのタームがクエリと完全に同じ位置にあるドキュメントを一致させます。この動作は将来変更され、クエリ結果も変更される可能性があります。シノニム（同意語）マッピングを使用するクエリをMongoDB Search が実行するのにかかる時間は、シノニム（同意語）ソースコレクション内のドキュメントの数とサイズによって異なります。ソースとなるシノニムドキュメントの数が少ないほど、所要時間は短くなる可能性があります。	任意

スコアリングの動作

By default, the text operator uses the bm25 similarity algorithm to score documents depending on their relevance to the query.

MongoDB Search インデックス定義のstringフィールドのsimilarity.typeプロパティで別の類似性アルゴリズムを指定することにより、使用する類似性アルゴリズムを変更できます。string型の MongoDB Search インデックスを設定する方法については、「文字列フィールドのインデックス作成方法」を参照してください。

サポートされている類似性アルゴリズムの詳細については、「スコアの詳細」を参照してください。

動作

MongoDB Search は、matchCriteria なしで synonyms を使用する text クエリのみにクエリタームの完全一致を含むドキュメントのみと一致します（展開されたシノニムの有無にかかわらず）。

この動作は今後変更される可能性があり、クエリ結果も変わる可能性があります。サービスの中断を避けるため、synonyms を使用する場合は、常に matchCriteria を使用してください。または、phrase 演算子で同義語を使用してください。

たとえば、nyc と new york city の同等の同義語マッピングがあると仮定します。i like nyc の検索結果は次のとおりです。

演算子の仕様	デフォルトの動作	`"matchCriteria": "any"`	`"matchCriteria": "all"`
`text` 次のない: `synonyms`	`i` または `like` または `nyc` に一致します	`i` または `like` または `nyc` に一致します	`i` かつ `like` かつ `nyc` に一致します
`text` と共に `synonyms`	`i like nyc` または `i like new york city` に一致	`i` または `like` または（`nyc` または `new york city`）に一致します	`i` かつ `like` かつ（`nyc` または `new york city` ）に一致します

シノニム（同意語）マッピングを使用するクエリをMongoDB Search が実行するのにかかる時間は、シノニム（同意語）ソースコレクション内のドキュメントの数とサイズによって異なります。ソースとなるシノニムドキュメントの数が少ないほど、所要時間は短くなる可能性があります。

例

The examples in this page use the movies collection in the sample_mflix database. After loading the sample dataset into your cluster, create the MongoDB Search index with dynamic mappings and run the example queries on your cluster. You must also define a synonyms mapping collection in the index as shown in the Index Definition Examples to try the synonyms examples below.

基本的な例

The following MongoDB Search query uses the text operator to search the title field in the movies collection for the term surfer. It includes a $project stage to:

すべてのフィールドを除外。例外: title
次のフィールドを追加: score

db.movies.aggregate([
  {
    $search: {
      "text": {
        "path": "title",
        "query": "surfer"
      }
    }
  },
  {
    $project: {
      "_id": 0,
      "title": 1,
      score: { $meta: "searchScore" }
    }
  }
])

{ "title" : "Soul Surfer", "score" : 4.518949508666992 }
{ "title" : "Little Surfer Girl", "score" : 3.8856077194213867 }
{ "title" : "Fantastic 4: Rise of the Silver Surfer", "score" : 2.489800453186035 }

メタデータの例

次のクエリは、titleフィールドで summer というタームを検索します。これは、$searchMeta ステージを使用して、検索条件に一致する次のバケット（年）内の映画の数を検索します。

1970 （このバケットの下限値を含む）
1980: 1970 バケットの排他的上限であり、このバケットの下限
1990: 1980 バケットの排他的上限であり、このバケットの下限
2000: 1990 バケットの排他的上限であり、このバケットの下限
2010: 2000 バケットの排他的上限であり、このバケットの下限
2015: 2010 の排他的上限

db.movies.aggregate([
  {
    "$searchMeta": {
      "facet": {
        "operator": {
          "text": {
            "path": "title",
            "query": "summer"
          }
        },
        "facets": {
          "yearFacet": {
            "type": "number",
            "path": "year",
            "boundaries": [1970, 1980, 1990, 2000, 2010, 2020 ]
          }
        }
      }
    }
  }
])

[
  {
    count: { lowerBound: Long('65') },
    facet: {
      yearFacet: {
        buckets: [
          { _id: 1970, count: Long('6') },
          { _id: 1980, count: Long('7') },
          { _id: 1990, count: Long('11') },
          { _id: 2000, count: Long('19') },
          { _id: 2010, count: Long('14') }
        ]
      }
    }
  }
]

ファジー一致の例

次のクエリは、text 演算子を使用して、moviesコレクション内の titleフィールドで、query フレーズ naw yark 内の各タームの 1 文字以内のバリエーションを検索します。MongoDB Search では、デフォルトのfuzzy オプションを使用するか、maxExpansions、prefixLength、または maxEdits フィールドを定義するかに応じて異なる結果が返されます。

次のタブをクリックすると、デフォルトおよび指定の各オプションを使用するサンプルクエリが表示されます。

次のクエリは、title フィールドでフレーズ naw yark を検索します。このクエリでは、次の fuzzy デフォルトオプションが使用されます。

maxEdits は、与えられたフレーズの各タームについて最大 2 文字までの違いを許容して、クエリをドキュメントに一致させることができます。
maxExpansions は、naw yark 内の各タームに対して最大 50 個の類似タームを考慮して一致を見つけます。
prefixLength は、無効になっています。

The query also includes a $limit stage to limit the output to 10 results and a $project stage to:

すべてのフィールドを除外。例外: title
次のフィールドを追加: score

db.movies.aggregate([
  {
    $search: {
      "text": {
        "path": "title",
        "query": "naw yark",
        "fuzzy": {}
      }
    }
  },
  {
    $limit: 10
  },
  {
    $project: {
      "_id": 0,
      "title": 1,
      score: { $meta: "searchScore" }
    }
  }
])

{ "title" : "New York, New York", "score" : 3.6040148735046387 }
{ "title" : "New York", "score" : 3.323730945587158 }
{ "title" : "New York Stories", "score" : 2.8579015731811523 }
{ "title" : "New York Minute", "score" : 2.8579015731811523 }
{ "title" : "Synecdoche, New York", "score" : 2.8579015731811523 }
{ "title" : "New York Doll", "score" : 2.8579015731811523 }
{ "title" : "Little New York", "score" : 2.8579015731811523 }
{ "title" : "Escape from New York", "score" : 2.506596088409424 }
{ "title" : "Naked in New York", "score" : 2.506596088409424 }
{ "title" : "Autumn in New York", "score" : 2.506596088409424 }

次のクエリは、文字列 naw yark 内の各タームの 1 文字以内にあるタームを title フィールドで検索します。このクエリは以下を使用します。

クエリをドキュメントに一致させるために、各タームに対して 1 文字だけの違いを許容することを示す maxEdits フィールド。
クエリをドキュメントに一致させるために、naw の類似タームを最大 100 個まで、かつ yark の類似タームを最大 100 個まで考慮する必要があることを示す maxExpansions フィールド。

The query also includes a $limit stage to limit the output to 10 results and a $project stage to:

すべてのフィールドを除外。例外: title
次のフィールドを追加: score

db.movies.aggregate([
  {
    $search: {
      "text": {
        "path": "title",
        "query": "naw yark",
        "fuzzy": {
          "maxEdits": 1,
          "maxExpansions": 100,
        }
      }
    }
  },
  {
    $limit: 10
  },
  {
    $project: {
      "_id": 0,
      "title": 1,
      score: { $meta: "searchScore" }
    }
  }
])

{ "title" : "New York, New York", "score" : 4.38106107711792 }
{ "title" : "New York", "score" : 4.040346145629883 }
{ "title" : "New York Stories", "score" : 3.4740817546844482 }
{ "title" : "New York Minute", "score" : 3.4740817546844482 }
{ "title" : "Synecdoche, New York", "score" : 3.4740817546844482 }
{ "title" : "New York Doll", "score" : 3.4740817546844482 }
{ "title" : "Little New York", "score" : 3.4740817546844482 }
{ "title" : "Escape from New York", "score" : 3.047032356262207 }
{ "title" : "Naked in New York", "score" : 3.047032356262207 }
{ "title" : "Autumn in New York", "score" : 3.047032356262207 }

次のクエリは、文字列 naw yark 内の各タームの 1 文字以内にあるタームを title フィールドで検索します。このクエリは以下を使用します。

クエリをドキュメントに一致させるための文字の違いが 1 文字だけであることを示す maxEdits フィールド。
prefixLength フィールドは、文字列 naw yark 内の各用語の最初の2文字が変更されないことを示し、クエリをドキュメントと一致させます。

The query also includes a $limit stage to limit the output to 8 results and a $project stage to:

_idとtitleを除くすべてのフィールドを除外
次のフィールドを追加: score

db.movies.aggregate([
  {
    $search: {
      "text": {
        "path": "title",
        "query": "naw yark",
        "fuzzy": {
          "maxEdits": 1,
          "prefixLength": 2,
        }
      }
    }
  },
  {
    $limit: 8
  },
  {
    $project: {
      "_id": 1,
      "title": 1,
      score: { $meta: "searchScore" }
    }
  }
])

{ "_id" : ObjectId("573a1396f29313caabce5646", "title" : "The Longest Yard", "score" : 2.914206027984619 }
{ "_id" : ObjectId("573a13aff29313caabd31ed8", "title" : "The Longest Yard", "score" : 2.914206027984619 }
{ "_id" : ObjectId("573a13b7f29313caabd4ad8b", "title" : "Stomp the Yard", "score" : 2.914206027984619 }
{ "_id" : ObjectId("573a13eaf29313caabdcf410", "title" : "Naz & Maalik", "score" : 2.5460386276245117 }
{ "_id" : ObjectId("573a1393f29313caabcddbed", "title" : "La nao capitana", "score" : 2.1892051696777344 }
{ "_id" : ObjectId("573a1399f29313caabcee781", "title" : "Kabhi Haan Kabhi Naa", "score" : 1.9200985431671143 }
{ "_id" : ObjectId("573a13a2f29313caabd0b815", "title" : "Kaho Naa... Pyaar Hai", "score" : 1.9200985431671143 }
{ "_id" : ObjectId("573a13a7f29313caabd1b5c0", "title" : "Oysters at Nam Kee's", "score" : 1.9200985431671143 }

一致 `all`

次のクエリでは、text 演算子を使用して movies コレクションの plot フィールドで、クエリ文字列 automobile race が含まれるすべての用語を検索します。

db.movies.aggregate([
  {
    "$search": {
      "text": {
        "path": "plot",
        "query": "automobile race",
        "matchCriteria": "all"
      }
    }
  },
  {
    "$limit": 20
  },
  {
    "$project": {
      "_id": 0,
      "plot": 1,
      "title": 1,
      "score": { "$meta": "searchScore" }
    }
  }
])

[
  {
    plot: 'A young driver, Speed Racer, aspires to be champion of the racing world with the help of his family and his high-tech Mach 5 automobile.',
    title: 'Speed Racer',
    score: 6.122188568115234
  },
  {
    plot: 'A gorgeous young automobile fanatic--and front to the hottest unsigned band on the West coast--finds herself caught up in illegal drag-racing competitions organized by exotic car fanatics.',
    title: 'Redline',
    score: 5.497724533081055
  },
  {
    plot: 'When a popular daredevil proposes an automobile race across three continents, his arch rival vows to beat him, while an ambitious female reporter has her own plans for victory.',
    title: 'The Great Race',
    score: 5.282209396362305
  }
]

MongoDB Search では、plotフィールドの任意に、automobile と race というタームを含むドキュメントが返されます。

シノニム（同意語）の例

次の例では、text 演算子を使用して、sample_mflix.movies名前空間内の plotフィールドを検索しています。MongoDB Search では、シノニム（同意語）ソースコレクション内の synonymous_termsマッピングタイプsample_mflix.movies に基づき結果が返されます。このマッピングタイプはコレクションのインデックスのシノニムマッピング定義で指定されます。

`equivalent` マッピングを使用した `any` の一致

次のクエリは、plot フィールドでフレーズ attire を検索します。クエリは、コレクションのインデックスにある mySynonyms という名前のシノニム（同意語）マッピングを使用して、dress という単語のシノニムとして設定されている単語も検索します。

db.movies.aggregate([
  {
    "$search": {
      "text": {
        "path": "plot",
        "query": "attire",
        "synonyms": "my_synonyms",
        "matchCriteria": "any"
      }
    }
  },
  {
    "$limit": 5
  },
  {
    "$project": {
      "_id": 0,
      "plot": 1,
      "title": 1,
      "score": { "$meta": "searchScore" }
    }
  }
])

[
  {
    plot: 'The Sanguiwon are responsible for the attire worn by royalty. Dol-Seok (Han Suk-Kyu) is the best master artisan in charge of royal attire. He views set rules as paramount to his job. ...',
    title: 'The Royal Tailor',
    score: 15.825017929077148
  },
  {
    plot: "During Christmas' holidays, the children of a village split in two gang to play a snowball war. But that half-tone war scattered some bitterness and make more difficult the mutual attirance...",
    title: 'La guerre des tuques',
    score: 11.863945007324219
  },
  {
    plot: 'The Dress is a tale filled with sex, violence, comedy and drama as it follows the life of a dress. Conceived under a cloud of frustration and despair, the dress serves as the hub in a great...',
    title: 'The Dress',
    score: 5.061710834503174
  },
  {
    plot: "Boardroom and dressing-room intrigues spill on to the field at the Australian Rules football club.",
    title: 'The Club',
    score: 3.991994857788086
  },
  {
    plot: 'Deserting soldier dresses as a woman to escape detection; liking the female role he goes to a dance with another soldier and is exposed.',
    title: 'The Triple Echo',
    score: 3.5169785022735596
  }
]

MongoDB Search では、attire、apparel、dress というタームを含むドキュメントが返されます。これらはすべてシノニム（同意語）ソースコレクション（synonymous_terms）でこれらすべてのタームを equivalent シノニムとして設定したためです。つまり、これらはすべてシノニムであることを平均それぞれの。したがって、 MongoDB Search では、dress と attire の検索で類似ドキュメントが返されます。

`explicit` マッピングを使用した `any` の一致

次のクエリは、plot フィールドでフレーズ boat race を検索します。コレクションのインデックスにある my_synonyms というシノニムマッピングを使用して、boat と race という単語の同義語に設定されている単語も検索します。

db.movies.aggregate([
  {
    "$search": {
      "text": {
        "path": "plot",
        "query": "boat race",
        "synonyms": "my_synonyms",
        "matchCriteria": "any"
      }
    }
  },
  {
    "$limit": 10
  },
  {
    "$project": {
      "_id": 0,
      "plot": 1,
      "title": 1,
      "score": { "$meta": "searchScore" }
    }
  }
])

[
  {
    plot: 'A man is picked up by a fishing boat, bullet-riddled and suffering from amnesia, before racing to elude assassins and regain his memory.',
    title: 'The Bourne Identity',
    score: 15.405073165893555
  },
  {
    plot: 'A few friends builds a sailing boat together. They plan trips and during the completion of the boat marriages crumble, new relations blossom and the boat burns. They rebuild it and the ...',
    title: 's/y Glèdjen',
    score: 13.40434741973877
  },
  {
    plot: 'Famous motor-racing champion Joe Greer returns to his hometown to compete in a local race. He discovers his younger brother has aspirations to become a racing champion and during the race ...',
    title: 'The Crowd Roars',
    score: 10.466073036193848
  },
 {
    plot: 'The claustrophobic world of a WWII German U-boat; boredom, filth, and sheer terror.',
    title: 'Das Boot',
    score: 10.304922103881836
  },
  {
    plot: 'Several survivors of a torpedoed ship find themselves in the same boat with one of the men who sunk it.',
    title: 'Lifeboat',
    score: 9.776729583740234
  },
  {
    plot: 'A fishing-boat crew takes on a dangerous commission to smuggle a group of illegal immigrants from China to Korea.',
    title: 'Haemoo',
    score: 9.532430648803711
  },
  {
    plot: 'A land baron tries to reconnect with his two daughters after his wife is seriously injured in a boating accident.',
    title: 'The Descendants',
    score: 9.300044059753418
  },
 {
    plot: 'A weekend boating party turns into a nightmare for a group of young Londoners when they stumble upon a terrifying secret hidden in the reeds.',
    title: 'The Reeds',
    score: 9.078716278076172
  },
  {
    plot: 'Documentary telling the true story of the sinking of the liner Laconia by a German U-boat in 1942 through the eyes of six survivors.',
    title: 'The Sinking of the Laconia',
    score: 9.078716278076172
  },
  {
    plot: 'Sabotage efforts damage an international air race.',
    title: 'Those Magnificent Men in Their Flying Machines or How I Flew from London to Paris in 25 hours 11 minutes',
    score: 8.983794212341309
  }
]

MongoDB Search では、boat、vessel,、sail、または race、rally、contest というタームを含むドキュメントが返されます。これは、boat を explicit のシノニムとして、または vessel のシノニムとして設定したためです。と sail を、race を rally と contest の explicit シノニムとして設定しました。MongoDB Search では、vessel と sail、または rally と contest に対するクエリ結果は返されません。これらの単語は他の単語をシノニム（同意語）とみなすように構成されていないためです。

シノニムを使用した `all` の一致

次のクエリでは、text 演算子を使用して、movies コレクションの plot フィールドでクエリ文字列 automobile race 内のすべての用語を検索します。

MongoDB Search では、シノニム（同意語）ソースコレクション内の synonymous_termsマッピングタイプsample_mflix.movies に基づき結果が返されます。このマッピングタイプはコレクションのインデックスのシノニムマッピング定義で指定されます。

db.movies.aggregate([
  {
    "$search": {
      "text": {
        "path": "plot",
        "query": "automobile race",
        "matchCriteria": "all",
        "synonyms": "my_synonyms"
      }
    }
  },
  {
    "$limit": 20
  },
  {
    "$project": {
      "_id": 0,
      "plot": 1,
      "title": 1,
      "score": { "$meta": "searchScore" }
    }
  }
])

[
  {
    plot: 'A young driver, Speed Racer, aspires to be champion of the racing world with the help of his family and his high-tech Mach 5 automobile.',
    title: 'Speed Racer',
    score: 17.354578018188477
  },
  {
    plot: 'A gorgeous young automobile fanatic--and front to the hottest unsigned band on the West coast--finds herself caught up in illegal drag-racing competitions organized by exotic car fanatics.',
    title: 'Redline',
    score: 16.085742950439453
  },
  {
    plot: 'When a popular daredevil proposes an automobile race across three continents, his arch rival vows to beat him, while an ambitious female reporter has her own plans for victory.',
    title: 'The Great Race',
    score: 15.087226867675781
  },
  {
    plot: 'A race car driver becomes a champion with a Volkswagen Beetle with a mind of its own.',
    title: 'The Love Bug',
    score: 5.1777167320251465
  },
  {
    plot: 'A wide variety of eccentric competitors participate in a wild and illegal cross-country car race.',
    title: 'The Cannonball Run',
    score: 5.041530609130859
  },
  {
    plot: 'The original characters from the first Cannonball movie race across the country once more in various cars and trucks.',
    title: 'Cannonball Run II',
    score: 4.67281436920166
  },
  {
    plot: 'After a tied 1st place in a local stunt race, two drivers start a contest to decide who of them will own the prize, a dune buggy. But when a mobster destroys the car, they are determined to get it back.',
    title: "Watch Out, We're Mad",
    score: 4.500225067138672
  },
  {
    plot: 'Four teenagers are killed in a car accident. Two of the teenagers refuse to go with "The Grim Reaper" and a race between life and death ensues!',
    title: 'Soultaker',
   score: 4.455573081970215
  },
  {
    plot: "The driver races to locate a kidnapped victim locked in the trunk of an abandoned car somewhere on the water's edge. Linked to her only by cell phone, the driver narrows in on her location in a desperate race against time and tide.",
    title: 'Hostage',
    score: 4.429774284362793
  },
  {
    plot: 'Race car driver Lucky Jackson goes to Las Vegas to earn money to pay for a new engine for his motor car. Working as a waiter, he still finds the time to court young Rusty Martin.',
    title: 'Viva Las Vegas',
    score: 4.379656791687012
  },
  {
    plot: 'Barry Pepper portrays legendary race car drive Dale Earnhardt, who died in 2001 during the last lap of the Daytona 500.',
    title: '3: The Dale Earnhardt Story',
    score: 4.3543548583984375
  },
  {
    plot: 'Bounty hunters from the future transport a doomed race-car driver to 2009 New York, where his mind will be replaced with that of a dead billionaire.',
    title: 'Freejack',
    score: 4.257633209228516
  },
  {
    plot: 'A mechanic takes his family to a car race and a series of events occur which brings problems, betrayals, violence and the unexpected death of an elderly person.',
    title: 'National Mechanics',
    score: 4.257633209228516
  },
  {
    plot: 'A hot-shot race-car named Lightning McQueen gets waylaid in Radiator Springs, where he finds the true meaning of friendship and family.',
    title: 'Cars',
    score: 4.257633209228516
  },
 {
    plot: 'Star race car Lightning McQueen and his pal Mater head overseas to compete in the World Grand Prix race. But the road to the championship becomes rocky as Mater gets caught up in an intriguing adventure of his own: international espionage.',
    title: 'Cars 2',
    score: 4.231379985809326
  },
  {
    plot: "An illegal race that takes place over the United States and nothing will stop this bunch of racers except for the occasional cop or a damsel in distress. Jackie Chan's car is not in this ...",
    title: 'Cannonball Fever',
    score: 4.1651153564453125
  },
  {
    plot: 'Roy is mad about cars, and runs Stallion Parts while attending to his yellow Mustang, far away from his daughter, which comes on holiday, while he is to attend a race. Soon he is challenged in a illegal race through the length of Norway.',
    title: 'Bèrning',
    score: 4.050384521484375
  },
  {
    plot: "It's time for the annual London to Brighton antique car rally, and Alan McKim and Ambrose Claverhouse are not going to let their friendship stop them from trying to humiliate each other. ...",
    title: 'Genevieve',
    score: 3.9916391372680664
  },
  {
    plot: "After a young man's premonition of a deadly race-car crash helps saves the lives of his peers, Death sets out to collect those who evaded their end.",
    title: 'The Final Destination',
    score: 3.9916391372680664
  },
  {
    plot: "A fast-paced comedy about a young Belgian car nut and hairdresser's apprentice, his girlfriend, and their legal and illegal attempts to get a Porsche under him for his nearing debut race.",
    title: 'The Departure',
    score: 3.832036256790161
  }
]

MongoDB Search では、クエリ用語 automobile、car、または vehicle と race、context、または rally を含むドキュメントが返されます。これは、automobile、vehicle、car をに構成したためです。が equivalent のシノニムとみなされるようにし、synonymous_termsコレクションにおいて、rally と contest を race の explicit シノニムとして設定しました。

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