クエリ テキスト

前提条件

このガイドのコード例を実行するには、次のコンポーネントを設定する必要があります。

• test.restaurantsドキュメントrestaurants.json アセットGithubの ファイルのドキュメントが入力された コレクション。

• 次のインポート ステートメントは次のとおりです。

import org.mongodb.scala._
import org.mongodb.scala.model._

MongoDB 配置への接続

まず、MongoDB 配置に接続し、 インスタンスとMongoDatabase MongoCollectionインスタンスを 宣言して定義します。

次のコードは、ポート27017のlocalhostで実行されているスタンドアロンの MongoDB 配置に接続します。 次に、 testデータベースを参照するためのdatabase変数と、 restaurantsコレクションを参照するためのcollection変数を定義します。

val mongoClient: MongoClient = MongoClient()
val database: MongoDatabase = mongoClient.getDatabase("test")
val collection: MongoCollection[Document] = database.getCollection("restaurants")

MongoDB 配置への接続の詳細については、「 MongoDB への接続」チュートリアルを参照してください。

テキストインデックスの作成

テキスト インデックスを作成するには、 Indexes.text()静的ヘルパーを使用してテキスト インデックスの仕様を作成し、その仕様をMongoCollection.createIndex()メソッドに渡してインデックスを作成します。

次の例では、 コレクション内のドキュメントのnameフィールドにテキスト インデックスを作成しています。

collection.createIndex(Indexes.text("name")).printResults()

テキストクエリの実行

テキストクエリを実行するには、Filters.text()ヘルパーメソッドを使用してクエリフィルターを指定します。

例、次のコードは nameフィールドに対してテキスト クエリを実行し、"bakery" または "coffee" の文字列と一致させます。

collection.countDocuments(Filters.text("bakery coffee")).printResults("Text query matches: ")

Text query matches: [2]

collection.find(Filters.text("bakery cafe"))
                       .projection(Projections.metaTextScore("score"))
                       .sort(Sorts.metaTextScore("score"))
                       .printResults()

collection.countDocuments(Filters.text("cafe", TextSearchOptions().language("english")))
                                 .printResults("Text query matches (english): ")

Text query matches (english): [1]