MongoDB Search インデックスを ビュー に作成して、ドキュメントやコレクションを変換できます。これにより、コレクションの一部のみをインデックス化したり、互換性のないデータ型やデータモデルをサポートしたりすることが可能になります。
以下の例では、sample_mflix および sample_airbnb サンプル データベースを使用します。
注意
曖昧さ回避
このページでは標準ビューについて説明します。オンデマンドのマテリアライズドビューの詳細については、「オンデマンドのマテリアライズドビュー」を参照してください。
ビュー タイプの違いについては「オンデマンドのマテリアライズドビューとの比較」を参照してください。
要件
MongoDB 8.0 以降を使用する必要があります。
MongoDB v8.0以降の場合:
Atlas UIまたは Atlas 管理APIを使用して、ビューにMongoDB Search インデックスを作成します。
ソースコレクションに対してMongoDB Search クエリを実行します。ビュー で作成されたMongoDB Searchインデックスを参照します。これらのクエリでは、 ソースコレクションに現れる元のドキュメントが返されます。
MongoDB v8.1 以降の場合、さらに以下のことが可能です。
制限
MongoDB Search は、次のステージを持つビューをサポートしています。
インデックス名は、ソース コレクションとそのすべてのビューにわたって一意である必要があります。
MongoDB Searchでは、 $$USER_ROLES システム変数や $read集計演算子など、動的結果を生成する演算子を使用したビュー定義はサポートされていません。
MongoDB Search クエリでは、 ソースコレクションに現れる元のドキュメントが返されます。
変換されたドキュメントを検索するには、
storedSourceオプションを使用してください。
必要な権限
ビューを作成するには、createCollection の権限を持つロールが必要です。
例
次の例は、ビューを作成し、ドキュメントを部分インデックスし、そのインデックスを使用してビューに対してクエリを実行する方法を示しています。
ドキュメントをフィルターして、コレクションに部分的にインデックスを付けることができます。次の例では、sample_mflix.movies コレクションにビューを作成し、2000 年 1 月 1 日以降に公開された映画のみを検索できるようにします。
mongosh を使用してクラスターに接続します。
詳細については、「mongosh経由でクラスターに接続する」を参照してください。
Atlas で、プロジェクトの Clusters ページに移動します。
まだ表示されていない場合は、希望するプロジェクトを含む組織を選択しますナビゲーション バーのOrganizationsメニュー
まだ表示されていない場合は、ナビゲーション バーのProjectsメニューから目的のプロジェクトを選択します。
サイドバーで、 Database見出しの下のClustersをクリックします。
[ Clusters (クラスター) ] ページが表示されます。
In Atlas で、クラスターの Search & Vector Search ページに移動します。
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。
まだ表示されていない場合は、プロジェクトを含む組織をナビゲーション バーの Organizations メニューで選択します。
まだ表示されていない場合は、ナビゲーション バーの Projects メニューからプロジェクトを選択します。
サイドバーで、 Database見出しの下のSearch & Vector Searchをクリックします。
クラスターがない場合は、Create clusterをクリックしてクラスターを作成してください。詳細については、「 クラスターの作成 」を参照してください。
プロジェクトに複数のクラスターがある場合は、Select cluster ドロップダウンから使用するクラスターを選択し、[Go to Search] をクリックします。
検索とベクトル検索ページが表示されます。
まだ表示されていない場合は、プロジェクトを含む組織をナビゲーション バーの Organizations メニューで選択します。
まだ表示されていない場合は、ナビゲーション バーの Projects メニューからプロジェクトを選択します。
サイドバーで、 Database見出しの下のData Explorerをクリックします。
データベースを展開し、コレクションを選択します。
コレクションのIndexesタブをクリックします。
バナー内の Search and Vector Search リンクをクリックします。
検索とベクトル検索ページが表示されます。
インデックスの設定を開始します。
ページで次の選択を行い、Next をクリックしてください。
Search Type | MongoDB Search のインデックスタイプを選択します。 |
Index Name and Data Source | 以下の情報を指定してください。
|
Configuration Method | For a guided experience, select Visual Editor. To edit the raw index definition, select JSON Editor. |
重要:
MongoDB Searchインデックスの名前はデフォルトで default です。この名前を維持する場合、インデックスは、演算子に別の index オプションを指定していないMongoDB Search クエリのデフォルトの検索インデックスになります。複数のインデックスを作成する場合は、インデックス間で一貫した記述的な命名規則を維持することをお勧めします。
releasedAfter2000Index 部分インデックスをクエリします。
注意
次の例では、releasedAfter2000Index インデックスに対して .aggregate コマンドを実行し、movies_ReleasedAfter2000 という名前のビューを検索します。クラスターが MongoDB v8.0 を実行している場合、ビューのインデックスを使用して、ソースコレクション(例: movies)をクエリする必要があります。ビューを直接クエリするために、MongoDB v8.1 以降にアップグレードしてください。
[ { "$search": { "index": "releasedAfter2000Index", "text": { "path": "title", "query": "foo" }, "sort": { "released": 1 } } } ]
SCORE: 3.120296001434326 _id: “573a13d2f29313caabd929f8” awards: Object cast: Array (4) countries: Array (1) directors: Array (1) fullplot: "Rising from the ashes of Nirvana, the Foo Fighters became a Grammy-win…" genres: Array (2) imdb: Object languages: Array (1) lastupdated: "2015-08-19 00:00:25.937000000" num_mflix_comments: 0 plot: "Rising from the ashes of Nirvana, the Foo Fighters became a Grammy-win…" poster: "https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMzE4OTczMTgxM15BMl5BanBnXkFtZT…" released: 2011-04-05T00:00:00.000+00:00 runtime: 150 title: "Foo Fighters: Back and Forth" tomatoes: Object type: "movie" year: 2011
mongosh を使用してMongoDB配置に接続します。
詳細については、「mongosh経由でクラスターに接続する」を参照してください。
releasedAfter2000Index 部分インデックスをクエリします。
注意
次の例では、releasedAfter2000Index インデックスに対して .aggregate コマンドを実行し、movies_ReleasedAfter2000 という名前のビューを検索します。クラスターが MongoDB v8.0 を実行している場合、ビューのインデックスを使用して、ソースコレクション(例: movies)をクエリする必要があります。ビューを直接クエリするために、MongoDB v8.1 以降にアップグレードしてください。
db.movies_ReleasedAfter2000.aggregate([ { $search: { index: "releasedAfter2000Index", text: { path: "title", query: "foo" }, sort: { released: 1 } } } ])
[ { _id: ObjectId('573a13d2f29313caabd929f8'), plot: "Rising from the ashes of Nirvana, the Foo Fighters became a Grammy-winning sensation on their own. Sixteen years of the band's history comes to life in this documentary, from their demo ...", genres: [ 'Documentary', 'Music' ], runtime: 150, cast: [ 'Shawn Cloninger', 'William Goldsmith', 'Jessy Greene', 'Dave Grohl' ], num_mflix_comments: 0, poster: 'https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMzE4OTczMTgxM15BMl5BanBnXkFtZTcwNTU1NjQxOA@@._V1_SY1000_SX677_AL_.jpg', title: 'Foo Fighters: Back and Forth', fullplot: `Rising from the ashes of Nirvana, the Foo Fighters became a Grammy-winning sensation on their own. Sixteen years of the band's history comes to life in this documentary, from their demo tapes through the creation of their 2011 album, "Wasting Light."`, languages: [ 'English' ], released: ISODate('2011-04-05T00:00:00.000Z'), directors: [ 'James Moll' ], awards: { wins: 1, nominations: 1, text: '1 win & 1 nomination.' }, lastupdated: '2015-08-19 00:00:25.937000000', year: 2011, imdb: { rating: 8.4, votes: 3745, id: 1853563 }, countries: [ 'USA' ], type: 'movie', tomatoes: { viewer: { rating: 4.4, numReviews: 857, meter: 96 }, dvd: ISODate('2011-08-08T00:00:00.000Z'), website: 'http://us.foofightersfilm.com/', production: 'Cinedigm Digital Cinema', lastUpdated: ISODate('2015-09-12T18:42:01.000Z') } } ]
次の例では、新しい totalPriceフィールド(price フィールドと cleaningFee フィールドの合計)に基づいて、sample_airbnb.listingsAndReviewsコレクションでアキュムレーションを検索できます。また、 MongoDB Search は Decimal128 型をサポートしていないため、値を Double に変換します。
mongosh を使用してクラスターに接続します。
詳細については、「mongosh経由でクラスターに接続する」を参照してください。
Atlas で、プロジェクトの Clusters ページに移動します。
まだ表示されていない場合は、希望するプロジェクトを含む組織を選択しますナビゲーション バーのOrganizationsメニュー
まだ表示されていない場合は、ナビゲーション バーのProjectsメニューから目的のプロジェクトを選択します。
サイドバーで、 Database見出しの下のClustersをクリックします。
[ Clusters (クラスター) ] ページが表示されます。
In Atlas で、クラスターの Search & Vector Search ページに移動します。
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。
まだ表示されていない場合は、プロジェクトを含む組織をナビゲーション バーの Organizations メニューで選択します。
まだ表示されていない場合は、ナビゲーション バーの Projects メニューからプロジェクトを選択します。
サイドバーで、 Database見出しの下のSearch & Vector Searchをクリックします。
クラスターがない場合は、Create clusterをクリックしてクラスターを作成してください。詳細については、「 クラスターの作成 」を参照してください。
プロジェクトに複数のクラスターがある場合は、Select cluster ドロップダウンから使用するクラスターを選択し、[Go to Search] をクリックします。
検索とベクトル検索ページが表示されます。
まだ表示されていない場合は、プロジェクトを含む組織をナビゲーション バーの Organizations メニューで選択します。
まだ表示されていない場合は、ナビゲーション バーの Projects メニューからプロジェクトを選択します。
サイドバーで、 Database見出しの下のData Explorerをクリックします。
データベースを展開し、コレクションを選択します。
コレクションのIndexesタブをクリックします。
バナー内の Search and Vector Search リンクをクリックします。
検索とベクトル検索ページが表示されます。
Create Search Index をクリックしてインデックス構成を開始します。
ページで次の選択を行い、Next をクリックしてください。
Search Type | MongoDB Search のインデックスタイプを選択します。 |
Index Name and Data Source | 以下の情報を指定してください。
|
Configuration Method | 生のインデックス定義を編集するには JSON Editor を選択します。 |
totalPriceIndexインデックスに対してクエリを実行します。
注意
次の例では、totalPriceIndex インデックスに対して .aggregate コマンドを実行し、listingsAndReviews_totalPrice という名前のビューを検索します。クラスターが MongoDB v8.0 を実行している場合、ビューのインデックスを使用して、ソースコレクション(例: listingsAndReviews)をクエリする必要があります。ビューを直接クエリするために、MongoDB v8.1 以降にアップグレードしてください。
[ { "$search": { "index": "totalPriceIndex", "range": { "path": "totalPrice", "lte": 300 }, "returnStoredSource": true } } ]
SCORE: 1 _id: "10006546" totalPrice: 115 SCORE: 1 _id: "1001265" totalPrice: 215 SCORE: 1 _id: "10021707" totalPrice: 40 SCORE: 1 _id: "1003530" totalPrice: 270 SCORE: 1 _id: "10038496" totalPrice: 269 SCORE: 1 _id: "10051164" totalPrice: 250 SCORE: 1 _id: "10057447" totalPrice: 50 SCORE: 1 _id: "10057826" totalPrice: 205 SCORE: 1 _id: "10059244" totalPrice: 43 SCORE: 1 _id: "10066928" totalPrice: 140
mongosh を使用してMongoDB配置に接続します。
詳細については、「mongosh経由でクラスターに接続する」を参照してください。
totalPriceIndexインデックスに対してクエリを実行します。
注意
次の例では、totalPriceIndex インデックスに対して .aggregate コマンドを実行し、listingsAndReviews_totalPrice という名前のビューを検索します。クラスターが MongoDB v8.0 を実行している場合、ビューのインデックスを使用して、ソースコレクション(例: listingsAndReviews)をクエリする必要があります。ビューを直接クエリするために、MongoDB v8.1 以降にアップグレードしてください。
db.listingsAndReviews_totalPrice.aggregate([ { $search: { index: "totalPriceIndex", range: { path: "totalPrice", lte: 300 }, returnStoredSource: true } } ])
[ { _id: '10006546', totalPrice: 115 }, { _id: '1001265', totalPrice: 215 }, { _id: '10021707', totalPrice: 40 }, { _id: '1003530', totalPrice: 270 }, { _id: '10038496', totalPrice: 269 }, { _id: '10051164', totalPrice: 250 }, { _id: '10057447', totalPrice: 50 }, { _id: '10057826', totalPrice: 205 }, { _id: '10059244', totalPrice: 43 }, { _id: '10066928', totalPrice: 140 }, { _id: '10082422', totalPrice: 60 }, { _id: '10083468', totalPrice: 40 }, { _id: '10084023', totalPrice: 231 }, { _id: '10091713', totalPrice: 231 }, { _id: '10092679', totalPrice: 58 }, { _id: '10096773', totalPrice: 205 }, { _id: '10112159', totalPrice: 90 }, { _id: '10117617', totalPrice: 55 }, { _id: '10120414', totalPrice: 150 }, { _id: '10133554', totalPrice: 121 } ]
命名パターンに一致するフィールドをインデックス化するには、インデックス化するフィールドがサブドキュメントにネストされるよう、ビューを使用してデータを変換します。これによりサブドキュメントパスに動的マッピングを使用できるようになり、インデックスの定義を変更することなく接尾辞が _type のすべてのフィールドを自動的に検索できます。
次の listings_SearchableTypes という名前の View は、sample_airbnb.listingsAndReviews コレクションの _type で終わるフィールド名のみと一致します。具体的には、$set ステージでは、フィールド名に _type という用語が付いたフィルタリングされたフィールドを含む、searchable_types という名前の新しいフィールド名が付きます。$arrayToObject には、フィルター入力(ドキュメント全体)と条件(_type の正規表現一致)が含まれています。
mongosh を使用してクラスターに接続します。
詳細については、「mongosh経由でクラスターに接続する」を参照してください。
listings_SearchableTypes という名前のビューを作成します。
1 db.createView( 2 "listings_SearchableTypes", 3 "listingsAndReviews", 4 [ 5 { 6 "$set": { 7 "searchable_types": { 8 "$arrayToObject": { 9 "$filter": { 10 "input": { "$objectToArray": "$$ROOT" }, 11 "cond": { 12 "$regexMatch": { 13 "input": "$$this.k", 14 "regex": /_type$/ 15 } 16 } 17 } 18 } 19 } 20 } 21 } 22 ] 23 )
Atlas で、プロジェクトの Clusters ページに移動します。
まだ表示されていない場合は、希望するプロジェクトを含む組織を選択しますナビゲーション バーのOrganizationsメニュー
まだ表示されていない場合は、ナビゲーション バーのProjectsメニューから目的のプロジェクトを選択します。
サイドバーで、 Database見出しの下のClustersをクリックします。
[ Clusters (クラスター) ] ページが表示されます。
In Atlas で、クラスターの Search & Vector Search ページに移動します。
MongoDB 検索するページには、Search & Vector Search オプションまたは Data Explorer から移動できます。
まだ表示されていない場合は、プロジェクトを含む組織をナビゲーション バーの Organizations メニューで選択します。
まだ表示されていない場合は、ナビゲーション バーの Projects メニューからプロジェクトを選択します。
サイドバーで、 Database見出しの下のSearch & Vector Searchをクリックします。
クラスターがない場合は、Create clusterをクリックしてクラスターを作成してください。詳細については、「 クラスターの作成 」を参照してください。
プロジェクトに複数のクラスターがある場合は、Select cluster ドロップダウンから使用するクラスターを選択し、[Go to Search] をクリックします。
検索とベクトル検索ページが表示されます。
まだ表示されていない場合は、プロジェクトを含む組織をナビゲーション バーの Organizations メニューで選択します。
まだ表示されていない場合は、ナビゲーション バーの Projects メニューからプロジェクトを選択します。
サイドバーで、 Database見出しの下のData Explorerをクリックします。
データベースを展開し、コレクションを選択します。
コレクションのIndexesタブをクリックします。
バナー内の Search and Vector Search リンクをクリックします。
検索とベクトル検索ページが表示されます。
Create Search Index をクリックしてインデックス構成を開始します。
ページで次の選択を行い、Next をクリックしてください。
Search Type | MongoDB Search のインデックスタイプを選択します。 |
Index Name and Data Source | 以下の情報を指定してください。
|
Configuration Method | 生のインデックス定義を編集するには JSON Editor を選択します。 |
インデックスの定義を編集します。
以下のインデックス定義をコピーして貼り付け、 UI のデフォルトのインデックス定義を置き換えます。
{ "analyzer": "lucene.standard", "searchAnalyzer": "lucene.standard", "mappings": { "dynamic": false, "fields": { "searchable_types": [ { "dynamic": { "typeSet": "tokenTypeSet" }, "type": "document" } ] } }, "typeSets": [ { "name": "tokenTypeSet", "types": [ { "type": "token" } ] } ] }
ビューにクエリを実行します。
次のクエリでは、private room で house の listings_SearchableTypes という名前のビューを検索します。このクエリを実行するには、クエリをコピーして貼り付け、Search をクリックします。
[ { "$search": { "index": "listingsSearchableTypes", "compound": { "should": [ { "text": { "path": "searchable_types.property_type", "query": "House" } }, { "text": { "path": "searchable_types.room_type", "query": "Private room" } } ] } } } ]
SCORE: 2.0530142784118652 _id: "10051164" name: "Catete's Colonial Big Hause Room B", searchable_types: Object property_type: 'House', room_type: 'Private room', bed_type: 'Real Bed' SCORE: 2.0530142784118652 _id: "1016739" name: 'Private Room (2) in Guest House at Coogee Beach', searchable_types: Object property_type: 'House', room_type: 'Private room', bed_type: 'Real Bed' SCORE: 2.0530142784118652 _id: "10324377" name: 'Suíte em local tranquilo e seguro', searchable_types: Object property_type: 'House', room_type: 'Private room', bed_type: 'Real Bed' SCORE: 2.0530142784118652 _id: "1073607" name: 'Bright Inner West Terrace Value+', searchable_types: Object property_type: 'House', room_type: 'Private room', bed_type: 'Real Bed' SCORE: 2.0530142784118652 _id: "1077686" name: 'BALAT', searchable_types: Object property_type: 'House', room_type: 'Private room', bed_type: 'Real Bed' SCORE: 2.0530142784118652 _id: "10990260" name: 'The Executive Posh Room', searchable_types: Object property_type: 'House', room_type: 'Private room', bed_type: 'Real Bed' SCORE: 2.0530142784118652 _id: "10992286" name: 'Holoholo Inn: Rain Forest (Priv-2)', searchable_types: Object property_type: 'House', room_type: 'Private room', bed_type: 'Real Bed' SCORE: 2.0530142784118652 _id: "11396243" name: 'Beautiful Ensuite Room -Easy access to city', searchable_types: Object property_type: 'House', room_type: 'Private room', bed_type: 'Real Bed' SCORE: 2.0530142784118652 _id: "1145567" name: 'ROOM + ENSUITE INNER CITY MOD HOUSE', searchable_types: Object property_type: 'House', room_type: 'Private room', bed_type: 'Real Bed' SCORE: 2.0530142784118652 _id: "11464859" name: 'The Sassy Lilac Megan Love Room', searchable_types: Object property_type: 'House', room_type: 'Private room', bed_type: 'Real Bed'
mongosh を使用してMongoDB配置に接続します。
詳細については、「mongosh経由でクラスターに接続する」を参照してください。
ビューでMongoDB Searchインデックスを作成します。
次の listingsSearchableTypes という名前の View のインデックス定義では、typeSet を構成し、searchable_types ドキュメントのすべてのフィールドを string 型として自動的にインデックス化します。このパターンに一致する新規フィールドを追加すると、MongoDB Search はこれらのフィールドも自動的にインデックス化します。
db.listings_SearchableTypes.createSearchIndex( "listingsSearchableTypes", { "analyzer": "lucene.standard", "searchAnalyzer": "lucene.standard", "mappings": { "dynamic": false, "fields": { "searchable_types": [ { "type": "document", "dynamic": { "typeSet": "tokenTypeSet" } } ] } }, "typeSets": [ { "name": "tokenTypeSet", "types": [ { "type": "token" } ] } ] } )
totalPriceIndexインデックスに対してクエリを実行します。
注意
次の例では、listingsSearchableTypes インデックスに対して .aggregate コマンドを実行し、listings_SearchableTypes という名前のビューを検索します。クラスターが MongoDB v8.0 を実行している場合、ビューのインデックスを使用して、ソースコレクション(例: listingsAndReviews)をクエリする必要があります。ビューを直接クエリするために、MongoDB v8.1 以降にアップグレードしてください。
次のクエリでは、private room で house の listings_SearchableTypes という名前のビューを検索します。
db.listings_SearchableTypes.aggregate([ { "$search": { "index": "listingsSearchableTypes", "compound": { "should": [ { "equals": { "path": "searchable_types.property_type", "value": "House" } }, { "equals": { "path": "searchable_types.room_type", "value": "Private room" } } ] } } }, { "$limit": 10 }, { "$project": { "_id": 0, "searchable_types": 1, "name": 1 } } ])
[ { name: "Catete's Colonial Big Hause Room B", searchable_types: { property_type: 'House', room_type: 'Private room', bed_type: 'Real Bed' } }, { name: 'Private Room (2) in Guest House at Coogee Beach', searchable_types: { property_type: 'House', room_type: 'Private room', bed_type: 'Real Bed' } }, { name: 'Suíte em local tranquilo e seguro', searchable_types: { property_type: 'House', room_type: 'Private room', bed_type: 'Real Bed' } }, { name: 'Bright Inner West Terrace Value+', searchable_types: { property_type: 'House', room_type: 'Private room', bed_type: 'Real Bed' } }, { name: 'BALAT', searchable_types: { property_type: 'House', room_type: 'Private room', bed_type: 'Real Bed' } }, { name: 'The Executive Posh Room', searchable_types: { property_type: 'House', room_type: 'Private room', bed_type: 'Real Bed' } }, { name: 'Holoholo Inn: Rain Forest (Priv-2)', searchable_types: { property_type: 'House', room_type: 'Private room', bed_type: 'Real Bed' } }, { name: 'Beautiful Ensuite Room -Easy access to city', searchable_types: { property_type: 'House', room_type: 'Private room', bed_type: 'Real Bed' } }, { name: 'ROOM + ENSUITE INNER CITY MOD HOUSE', searchable_types: { property_type: 'House', room_type: 'Private room', bed_type: 'Real Bed' } }, { name: 'The Sassy Lilac Megan Love Room', searchable_types: { property_type: 'House', room_type: 'Private room', bed_type: 'Real Bed' } } ]
ビューを編集する
次の例では、2000 年より前の映画の movies_ReleasedAfter2000 MongoDB ビューを更新します。
db.runCommand( { collMod: "movies_ReleasedAfter2000", viewOn: "movies", "pipeline": [ { $match: { $expr: { $lt: [ "$released", ISODate("2000-01-01T00") ] } } } ] } )
このコマンドを実行すると、MongoDB Search はビュー定義の変更を自動的に検出し、ダウンタイムを発生させることなく再インデックス作成を実行します。
ビューのパイプラインを返します
次の例では、movies_ReleasedAfter2000 ビューのパイプラインを返します。
db.getCollectionInfos({ name: "movies_ReleasedAfter2000" })[0].options.pipeline
[ { '$match': { '$expr': { '$gt': [ '$released', ISODate('2000-01-01T00:00:00.000Z') ] } } } ]
パフォーマンスに関する考慮事項
非常に複雑なビュー変換では、Atlas がビューを読み取ってソースコレクションをフィルタリングおよび変換する際にパフォーマンスが低下する可能性があります。このシナリオでは、Atlas で追加のレプリケーション負荷を回避するために、マテリアライズドビュー の作成を検討してください。ビュー変換によって発生するクエリレイテンシを回避するには、ソースコレクションに対して直接クエリを実行して元のドキュメントを取得します。
トラブルシューティング
インデックスの変更 FAILED
インデックスは次のシナリオで FAILED ステータスに変更されます。
MongoDB Search と互換性のないビューにインデックスを作成する。
MongoDB Search の互換性要件を満たさない方法でビューを編集する。
ビューのソース コレクションを削除または変更します。
たとえば、1 つのビューが別のビュー上に作成され、親ビューのソースを別のコレクションに変更した場合です。
注意
この制限は、ビューが他のビューの子である場合にも適用されます。たとえば、すべての子が由来するソース コレクションを変更または削除することはできません。
インデックスの変更 STALE
インデックスは次のシナリオで STALE ステータスに変更されます。
警告
ビューで定義された集計パイプラインがコレクション内のドキュメントと互換性がない場合、検索レプリケーションは失敗します。たとえば、$toDouble 式が配列を含むドキュメント フィールドに対して操作されると、レプリケーションは失敗します。ビューがコレクション内のすべてのドキュメントでエラーなく動作することを確認してください。
インデックスが
READYのときにビュー定義によって集計が失敗した場合、インデックスはSTALEになります。ドキュメントを解決するかビュー定義を変更して失敗しないようにすると、インデックスはREADYに戻ります。STALEの場合でも、インデックスは引き続きクエリ可能です。インデックスがoplogから削除されると、インデックスの再構築がトリガーされます。インデックスが
BUILDINGの時にビュー定義によって集計パイプラインに障害が発生した場合、インデックス構築はそのドキュメントが修正されるまで停止します。ドキュメントを解決するか、ビュー定義を変更すると、インデックスはREADYに戻り、失敗しなくなります。
Atlas UI で「インデックス ステータスの詳細」ページを表示して、インデックス ステータスを確認できます。
エラー: $search はパイプラインの最初のステージとしてのみ有効です
このエラーは、8.1 より前のバージョンのMongoDBを使用してビューをクエリすると表示されます。
8.0 より前のバージョンのMongoDBを使用している場合は、ビューを直接クエリするために 8.1+ にアップグレードすることをお勧めします。ソースコレクションをクエリするには、 8.0 にアップグレードします。
MongoDB 8.0 を使用する場合は、 ソースコレクションに対してビューインデックスをクエリする必要があります。例、ビューではなくコレクションで
.aggregate()を実行します。
インデックス プロセス
ビューでMongoDB Searchインデックスを作成すると、mongot プロセスは通常のコレクションでMongoDB Searchインデックスを作成する場合と同じタスクを実行します。mongot プロセス:
コレクションのインデックス定義 のルールに基づいてMongoDB Search インデックスを作成します。
MongoDB Search インデックスを定義したコレクションについて、ドキュメントとインデックスの現在の状態に関する 変更ストリーム をモニターします。
MongoDB Search クエリを処理し、一致するドキュメントのドキュメントID とその他の検索メタデータを
mongodに返します。その後、ドキュメント全体が検索され、その結果がクライアントに返されます。
ビューでMongoDB検索インデックスを作成すると、ステップ 1 と 2 中にビュー定義が適用され、変換されたドキュメントは検索インデックス定義に基づいてインデックス化され、ディスクに保存されます。
詳細
ビューの詳細については、「ビュー」を参照してください。
ビューにMongoDB ベクトル検索インデックスを作成するには、「 MongoDB ベクトル検索でビューを使用する 」を参照してください。