クエリとインデックス

アプリケーションユーザーがドキュメントの内容を返すか、ドキュメントに関するメタデータを返すかを検討してください。

• ユーザーがドキュメントの内容を知りたい場合は、$search 集計ステージを使用して、検索条件に一致するドキュメントを返します。

• ユーザーが検索結果に関するメタデータを取得したい場合は、$searchMeta ステージを使用して、一致するドキュメントとファセットのカスタマイズ可能な件数を返します。

コレクション内のユーザーが検索する可能性が高い特定のフィールドを特定して、インデックスを作成するフィールドを把握します。各MongoDB Search クエリは、コレクション内の 1 つ以上の指定されたフィールドから抽出されたタームを含む単一のMongoDB Searchインデックスを検索します。MongoDB Search クエリを計画するときは、静的マッピングまたは動的マッピングを有効にして、キー フィールドのみをインデックスするか、指定されたコレクション内のすべてのフィールドをインデックスかを決定します。クエリパスをフィールドの配列として指定するか、queryString 演算子を使用することで、複数のフィールドをクエリできます。

ユーザーの一般的な検索タームは、クラスター内のデータと完全一致、類似一致、または部分一致する場合があります。例、映画レビューアプリケーションのユーザーは、正確な年の映画をフィルタリングして返したり、お気に入りの映画に似た映画の推奨事項を表示したりしたい場合があります。

ユーザーが検索している一致のタイプを特定して、 MongoDB Search クエリで使用する演算子に通知します。

• 完全一致の場合は、equals や in などの演算子を使用して、指定されたquery 値と同一の用語を含むドキュメントを一致させます。また、text 演算子を使用して、query 値に any または all の文字列を含むドキュメントを一致させることもできます。

• 類似一致では、near、moreLikeThis、または phrase のような演算子を使用して、指定された検索用語に類似する数値、ドキュメント、または文字列の順序を含むドキュメントを一致させます。また、range 演算子を使用して、指定された範囲内の値を含むドキュメントを一致させることもできます。

• 入力しながら検索するクエリなどの部分一致の場合は、 オートコンプリート 、 正規表現 、または ワイルドカード などの演算子を使用して、入力しながら検索する機能を実装するか、正規表現を使用してタームを一致させます。

• 複合演算子を使用して、複数のマッチング動作を 1 つのクエリに結合します。

テキスト正規化、複数言語のサポート、ステミングなどを必要とするアプリケーションでは、 MongoDB Search のテキスト分析ツールを活用します。

• インデックス定義において、テキストデータの言語と性質に合った組み込みアナライザを選択してください。アナライザはテキストを用語やトークンに分解し、句読点や大文字を削除したり、単語を原形に変換したりするなど、テキストを調整することができます。

• アプリケーションに、ドメイン固有の gergon の処理や、メールアドレスやダッシュ区切りの ID などの形式のテキストの解析などの特定の要件がある場合は、カスタムアナライザを構成します。カスタムアナライザを使用すると、テキストを文字ごとにフィルタリングしたり、各トークン チャンクに含める文字数を定義したり、 ステミング やリダクションを有効にしたりできます。

• シノニムを定義して、同じまたは類似の意味を持つ用語の検索精度を向上させます。

ユーザーのフィルター、並べ替え、または関連性の要求に基づいて、検索結果の表示を調整することができます。

• スコア クエリ オプションを使用して、ドキュメントの関連性スコアを変更し、ユーザーが結果を表示する順序に影響します。MongoDB Search クエリは関連性ベースのスコアを結果セット内の各ドキュメントに関連付け、最高スコアから最低スコアの順にドキュメントを返します。

• sort クエリオプションを、ユーザーが昇順または降順でソートする可能性のある日付や数値フィールドなどのインデックス付きフィールドに設定します。

• searchBefore または searchAfter クエリオプションを使用すると、結果を一連のページとして表示し、ユーザーは順番に移動したりスキップしたりすることができます。

• facet（MongoDB Search 演算子）コレクターを使用して、ユーザーがカテゴリやその他のディメンションで結果をフィルタリングできるようにします。これにより、検索結果の関連性が大幅に向上し、ユーザーにはよりガイドのある検索エクスペリエンスが提供されます。

MongoDB Search クエリのパフォーマンスは、インデックス構成とクエリの複雑さによって影響されます。アプリケーションの検索機能に重要なフィールドのインデックス作成に焦点を当て、クエリの複雑さと速度の論理的なバランスを実現します。

パフォーマンスをさらに最適化するには、次のクエリ オプションを検討してください。

• concurrent クエリオプションを使用して、クエリを評価するときに実行される同時検索リクエストの数を設定します。このオプションは、複雑なクエリや大規模なデータセットに役立ちます。

• returnStoredSource クエリオプションを storedSource インデックスオプションと組み合わせて使用し、検索結果と共にインデックスの一部として保存されている元のソースドキュメントを返すかどうかを決定します。このオプションは、検索条件に基づいて要約やハイライトを表示する用途で有用です。

• numPartitions インデックスオプションを使用してインデックスをパーティション化し、インデックスオブジェクトをサブインデックス間で最適に分散させます。

クエリ パフォーマンスを最適化する方法に関する詳細な推奨事項については、 MongoDB Search クエリ パフォーマンス を参照してください。