MongoDB 検索クエリを実行する

Overview

このガイドでは、 MongoDB Searchインデックスをクエリし、 C++ドライバーアプリケーションで高度な全文検索機能を使用する方法を学習できます。 $search集計パイプラインラインステージを使用して検索インデックスをクエリできます。

$search パイプラインステージの詳細については、MongoDB Server マニュアルの「$search」ガイドを参照してください。

注意

Atlas および Community Edition のバージョン要件

$search 集計パイプライン演算子は、 MongoDB v4.2 以降を実行中MongoDB Atlasクラスター、またはMongoDB v8.2 以降を実行中MongoDB Community Editionクラスターでホストされているコレクションでのみ使用できます。コレクションはMongoDB 検索インデックスでカバーされている必要があります。必要な設定とこの演算子の機能の詳細については、MongoDB 検索するのドキュメントを参照してください。

サンプルデータ

sample_mflix.moviesこのガイドの例では、Atlasサンプルデータセットのコレクションを使用します。 MongoDB Atlasクラスターを無料で作成して、サンプルデータセットをロードする方法については、 MongoDBを使い始めるガイドを参照してください。

MongoDB Search インデックスの作成

Atlasコレクションで検索を実行する前に、まずコレクションにMongoDB Searchインデックスを作成する必要があります。 MongoDB Searchインデックスは、検索可能な形式でデータを分類するデータ構造です。 MongoDB Searchインデックスの作成方法については、「 MongoDB Search インデックスガイド」を参照してください。

データの検索

$search集計パイプラインステージを使用するには、実行するクエリのタイプを示すMongoDB 検索するクエリ演算子を指定する必要があります。オプションで、コレクターを使用して、クエリ出力の値と範囲を指定できます。MongoDB 検索するで利用可能なすべての演算子とコレクターのテーブルを表示するには、Atlas ドキュメントの「演算子とコレクター」ページを参照してください。

次の例では、compound 演算子を使用して複数の演算子を 1 つのクエリにまとめています。詳細については、Atlas ドキュメントの「複合演算子」ガイドを参照してください。

クエリには次の検索条件があります。

genres フィールドに Comedy を含めることはできません。
title フィールドには string New York が含まれている必要があります。

クエリには、次のステージが含まれます。

$limitを使用して、出力結果を 10 に制限します。
$project を使用して、title 以外のすべてのフィールドを除外し、score という名前のフィールドを追加します。

#include <iostream>
#include <bsoncxx/json.hpp>
#include <mongocxx/client.hpp>
#include <mongocxx/exception/exception.hpp>
#include <mongocxx/instance.hpp>
#include <mongocxx/pipeline.hpp>
int main() {
    const mongocxx::instance instance{};
    
    try {
        const mongocxx::client client{mongocxx::uri{"<connection-string>"}};
        auto collection = client["sample_mflix"]["movies"];
        mongocxx::pipeline pipeline{};
        
        auto search_stage = bsoncxx::from_json(R"(
        {
            "$search": {
                "index": "test_index",
                "compound": {
                    "mustNot": [
                        {
                            "text": {
                                "query": [ "Comedy" ],
                                "path": "genres"
                            }
                        }
                    ],
                    "must": [
                        {
                            "text": {
                                "query": [ "New York" ],
                                "path": "title"
                            }
                        }
                    ]
                }
            }
        }
        )");
        
        pipeline.append_stage(search_stage.view());
        pipeline.limit(10);
        
        pipeline.project(bsoncxx::from_json(R"(
        { "_id" : 0, "title" : 1, "score" : { "$meta" : "searchScore" } }
        )"));
        auto cursor = collection.aggregate(pipeline);
        for (const auto& doc : cursor) {
            std::cout << bsoncxx::to_json(doc) << std::endl;
        }
    } catch (const mongocxx::exception& e) {
        std::cerr << "MongoDB error: " << e.what() << std::endl;
        return EXIT_FAILURE;
    } catch (const std::exception& e) {
        std::cerr << "Error: " << e.what() << std::endl;
        return EXIT_FAILURE;
    }
    return EXIT_SUCCESS;
}

{ "title" : "New York, New York", "score" : 6.7870168685913085938 }
{ "title" : "New York", "score" : 6.2591872215270996094 }
{ "title" : "New York Doll", "score" : 5.3819599151611328125 }
{ "title" : "Escape from New York", "score" : 4.7203946113586425781 }
{ "title" : "Autumn in New York", "score" : 4.7203946113586425781 }
{ "title" : "Gangs of New York", "score" : 4.7203946113586425781 }
{ "title" : "Sleepless in New York", "score" : 4.7203946113586425781 }
{ "title" : "Sherlock Holmes in New York", "score" : 4.2036685943603515625 }
{ "title" : "New York: A Documentary Film", "score" : 4.2036685943603515625 }
{ "title" : "An Englishman in New York", "score" : 4.2036685943603515625 }

詳細情報

使用可能なMongoDB Search 演算子の詳細については、 MongoDB Atlasドキュメントの「演算子とコレクター」ガイドを参照してください。

MongoDB 検索するの詳細と、その他のクエリの例については、MongoDB 検索するドキュメントを参照してください。

Atlas に保存されているデータに対してベクトル検索を実行する場合は、 MongoDB ベクトル検索を使用する必要があります。MongoDB ベクトル検索の詳細については、MongoDB ベクトル検索のドキュメントを参照してください。

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データベースコマンドの実行

MongoDB ベクトル検索