MongoDB Search

Overview

このガイドでは、Javaドライバーを使用してコレクションに対してMongoDB 検索クエリを実行する方法を学ぶことができます。MongoDB Search を使用すると、MongoDB Atlasでホストされているコレクションに対して全文検索を実行できます。MongoDB Search 検索インデックスは、検索の動作とインデックスを作成するフィールドを指定します。

MongoDB 検索クエリを実行する

このセクションでは、コレクションに対してMongoDB 検索クエリを実行するための集計パイプラインを作成する方法について説明します。Aggregates.search() ビルダ メソッドを使用して、検索条件を指定する $searchパイプラインステージを作成できます。次に、aggregate() メソッドを呼び出し、パイプラインをパラメーターとして渡します。

MongoDB Search クエリを実行する前に、コレクションに MongoDB Search インデックスを作成する必要があります。MongoDB Search インデックスをプログラムで作成する方法については、インデックスガイドの「MongoDB Search および Vector Search インデックス」セクションを参照してください。

collection.aggregate(
    Arrays.asList(
    	Aggregates.search(SearchOperator.text(
                      SearchPath.fieldPath("title"), "Alabama")),
        Aggregates.project(Projections.include("title"))
    )
).forEach(doc -> System.out.println(doc.toJson()));

{"_id": {"$oid": "..."}, "title": "Alabama Moon"}
{"_id": {"$oid": "..."}, "title": "Crazy in Alabama"}
{"_id": {"$oid": "..."}, "title": "Sweet Home Alabama"}

MongoDB 検索する メタデータ

searchMeta() メソッドを使用して $searchMeta パイプラインステージを作成し、MongoDB Search 結果からメタデータのみを返します。

次の例では、 MongoDB Search集計ステージの nearメタデータを示しています。

Aggregates.searchMeta(
        SearchOperator.near(2010, 1, fieldPath("year")));

このヘルパーメソッドの詳細については、 searchMeta() APIドキュメント を参照してください。

パイプライン検索ステージの作成

Java ドライバーは、次の演算子のヘルパー メソッドを提供します。

{
  "mappings": {
    "dynamic": true,
    "fields": {
      "title": {
        "analyzer": "lucene.keyword",
        "type": "string"
      },
      "genres": {
        "normalizer": "lowercase",
        "type": "token"
      }
    }
  }
}

List<Bson> pipeline = new ArrayList<>();
pipeline.add(Aggregates.search(
        SearchOperator.compound()
                .filter(
                        List.of(
                                SearchOperator.in(fieldPath("genres"), "Comedy"),
                                SearchOperator.phrase(fieldPath("fullplot"), "new york"),
                                SearchOperator.numberRange(fieldPath("year")).gtLt(1950, 2000),
                                SearchOperator.wildcard(fieldPath("title"), "Love *")
                        ))));
pipeline.add(Aggregates.project(
        Projections.include("title", "year", "genres")
));
AggregateIterable<Document> results = collection.aggregate(pipeline);
results.forEach(doc -> System.out.println(doc.toJson()));

{"_id": ..., "genres": ["Comedy", "Romance"], "title": "Love at First Bite", "year": 1979}
{"_id": ..., "genres": ["Comedy", "Drama"], "title": "Love Affair", "year": 1994}

MongoDB ベクトル検索演算子

SearchOperator クラスの vectorSearch() または vectorSearchExact() 静的メソッドを使用して、$search 集計パイプライン ステージ内でベクトル検索を実行します。これらのメソッドを使用すると、ベクトル類似検索を分析するテキストプレフィルタを使用する演算子を含む、他の MongoDB Search 演算子と組み合わせることができます。

vectorSearch() メソッドを使用して近似最近傍探索（ANN）を実行します。vectorSearchExact() メソッドを使用して厳密最近傍探索（ENN）を実行します。どちらのメソッドも次のパラメータを受け入れます：

どちらのメソッドも VectorSearchOperator インスタンスを返します。返されたインスタンスでは、次のメソッドをチェーンできます。

List<Double> queryVector = List.of(
    -0.014, -0.055, 0.047, -0.041, 0.027);
Bson searchStage = Aggregates.search(
    SearchOperator.vectorSearch(
        fieldPath("plot_embedding"),
        queryVector,
        10,
        20
    ).filter(SearchOperator.text(
        fieldPath("genres"), "Drama")));
collection.aggregate(List.of(searchStage))
    .forEach(result -> System.out.println(result));

List<Double> queryVector = List.of(
    -0.014, -0.055, 0.047, -0.041, 0.027);
Bson searchStage = Aggregates.search(
    SearchOperator.vectorSearchExact(
        fieldPath("plot_embedding"),
        queryVector,
        5));
collection.aggregate(List.of(searchStage))
    .forEach(result -> System.out.println(result));

詳細情報

MongoDB 検索する の詳細については、Atlas ドキュメントの MongoDB 検索する を参照してください。