MongoDB Search

Overview

このガイドでは、 MongoDB Searchインデックスをクエリし、 PyMongo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。

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 およびベクトル検索インデックス 」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 Searchクエリ演算子を指定する必要があります。オプションで、値または範囲で結果をグループ化するコレクターを指定することもできます。 MongoDB Search で使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、「 MongoDB Search クエリでの演算子とコレクターの使用 」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 つのクエリに結合します。compound 演算子の詳細については、MongoDB 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。

client = pymongo.MongoClient("<connection-string>")
result = client["sample_mflix"]["movies"].aggregate([
         {
            "$search": {
              "index": "pymongoindex",
              "compound": {
              "mustNot": [
                  {
                      "text": {
                          "query": [
                              "Comedy"
                          ],
                          "path": "genres"
                      }
                  }
              ],
              "must": [
                  {
                      "text": {
                          "query": [
                              "New York"
                          ],
                          "path": "title"
                        }
                     }
                  ],
               }
            }
         },
         { "$limit": 10 },
         {
           "$project": {
           "_id": 0,
           "title": 1,
           "score": { "$meta": "searchScore" }
      }
    }
])
for i in result:
   print(i)

{'title': 'New York, New York', 'score': 6.786379814147949}
{'title': 'New York', 'score': 6.258603096008301}
{'title': 'New York Doll', 'score': 5.381444931030273}
{'title': 'Escape from New York', 'score': 4.719935417175293}
{'title': 'Autumn in New York', 'score': 4.719935417175293}
{'title': 'Sleepless in New York', 'score': 4.719935417175293}
{'title': 'Gangs of New York', 'score': 4.719935417175293}
{'title': 'Sherlock Holmes in New York', 'score': 4.203253746032715}
{'title': 'New York: A Documentary Film', 'score': 4.203253746032715}
{'title': 'An Englishman in New York', 'score': 4.203253746032715}

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 Search の詳細と、その他のクエリ例については、 MongoDB Search のドキュメント 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。