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スコアの詳細を返す

$search ステージで scoreDetailsブール値オプションを使用すると、クエリ結果内の各ドキュメントのスコアの詳細な内訳を示すことができます。

scoreDetails: true を$searchステージで設定すると、MongoDB 検索するは一致する各ドキュメントの詳細なスコアリング情報を返します。この情報は、ドキュメントがクエリに一致し、検索結果で関連性スコアを受け取った理由を説明します。

By default, scoring is based on the bm25 formula:

期間頻度:ドキュメントに検索期間が表示される頻度
逆のドキュメント頻度: すべてのドキュメント間での検索する期間の一般性
フィールド長: クエリに一致するフィールドの長さ

scoreDetails オプションはこれらの要素を分析することで、ドキュメントがクエリに一致し、そのスコアを受け取った理由を分析するのに役立ちます。

To view the metadata, you must use the $meta expression in the $project stage.

構文

{
  "$search": {
    "<operator>": {
      <operator-specification>
    },
    "scoreDetails": true | false
  }
},
{
  "$project": {
    "scoreDetails": {"$meta": "searchScoreDetails"}
  }
}

オプション

$search ステージでは、 scoreDetailsブール値オプションは次のいずれかの値を取ります。

true - to include details of the score for the documents in the results. If set to true, MongoDB Search returns a detailed breakdown of the score for each document in the result. This provides information on why certain documents matched a MongoDB Search query. To learn more, see Output.
false - 結果のスコア内訳の詳細を除外します。（デフォルト）

省略した場合、 scoreDetailsオプションはデフォルトでfalseになります。

In the $project stage, the scoreDetails field takes the $meta expression, which requires the following value:

searchScoreDetails

結果内の各ドキュメントのスコアの詳細な内訳を返します。

出力

scoreDetailsオプションは、結果内の各ドキュメントのscoreDetailsオブジェクト内のdetails配列の次のフィールドを返します。

フィールド	タイプ	説明
`value`	float	スコアリング式のサブセットによるスコアへの貢献。最上位の`value`は結果ドキュメントのスコア全体を表示し、 `$searchScore`の値と等しくなります。スコアリングの計算式は、クエリで使用される演算子によって異なります。例えば、MongoDB Search は距離減衰関数を使用して、near 演算子のスコアを計算します。
`description`	string	ドキュメントがスコア付けされた方法と、スコアの計算に考慮された要素に関する詳細を含む、スコアリング式のサブセット。最上位の`description`は、ドキュメントをスコアリングするために使用されるスコアリング式全体を示します。 To learn more, see Factors That Contribute to the Score.
`details`	オブジェクトの配列	スコアリング式のサブセットに基づく、ドキュメント内の各一致のスコアの内訳。値は、構造内で再帰的なスコア詳細オブジェクトの配列です。

スコアに貢献する要因

異なるクエリ演算子は、結果に含まれる各ドキュメントの searchScore を計算するために異なるアルゴリズムを使用します。次のセクションでは、一般的なクエリ演算子がスコアリングを取り扱う方法について説明します。

text、phrase、queryString、autocomplete 演算子

デフォルトでは、text、phrase、queryString、autocomplete の各演算子は、bm25 の類似性アルゴリズムを用いてドキュメントのスコアを算出します。

複数のクエリでコンシステントな結果が必要な場合、特に以下の両方が当てはまる場合は、stableTfl またはboolean アルゴリズムを使用することをお勧めします。

アプリケーションは結果をsearchScoreで並べ替え、結果をページ区切りします。これは、重複やドキュメントのスキップを防ぐために決定論的スコアリングに依存しています。
Your deployment uses dedicated MongoDB Search nodes or has read preference set to secondary or nearest, which increases the likelihood that initial and subsequent queries are routed to different MongoDB Search nodes

bm25 後続のクエリ間でスコアが一貫していない可能性があります。各 MongoDB Search ノードは MongoDB Search インデックスをビルドし、更新および削除操作を独立して実行します。その結果、ドキュメントコーパスは異なる MongoDB Search ノード間で異なる可能性があります。bm25 の計算はドキュメントコーパスに依存するため、異なる MongoDB Search ノードにルーティングされるクエリでは、同じドキュメントに対して異なる bm25 スコアが計算される可能性があります。

異なる類似性アルゴリズムを使用するには、MongoDB Search インデックス定義で similarity.type プロパティを、MongoDB Search string または autocomplete 型としてインデックスするフィールドに対して指定します。これらの型に対する MongoDB Search インデックスの設定方法については、「string フィールドのインデックス作成方法」あるいは「オートコンプリートのためのフィールドのインデックス作成方法」を参照してください。

MongoDB Search インデックス定義でsimilarity.type プロパティを指定する際には、以下の類似性アルゴリズムから選ぶことができます。

bm25

bm25 は、次の基づいてドキュメントをランク付けする一般的なランキングアルゴリズムです。

期間頻度:ドキュメントに検索期間が表示される頻度
逆のドキュメント頻度: すべてのドキュメント間での検索する期間の一般性
フィールド長: クエリに一致するフィールドの長さ

bm25 はスコアを boost * idf * tf として計算し、各因子は次のように定義されます。

係数

説明

boost

クエリ演算子のscore.boostオプションを使用してクエリ時に指定された係数。ドキュメント内の数値フィールドの値、または正の数値に boost を設定できます。詳しくは、「ブースト」をご覧ください。

idf

クエリの逆ドキュメント頻度。MongoDB Search は、次の式を使用して頻度を計算します。

idf = log(1 + (N - n + 0.5) / (n + 0.5))

以下の条件に一致するもの。

N はクエリフィールドを持つドキュメントの合計数です。
n はクエリ用語を含むドキュメントの数です。

tf

ターム頻度。MongoDB Search は、次の式を使用して頻度を計算します。

tf = freq / (freq + k1 * (1 - b + b * dl / avgdl))

以下の条件に一致するもの。

freq は、ドキュメント内のタームの出現の数です。
k1 は、内部的に指定された用語飽和パラメーターです。用語が繰り返されるたびにスコアがどれだけ増加するかに影響します。
b は内部指定された長さ正規化パラメーターです。bはdlとavgdlの比率で掛けられます。bが増加すると、dlとavgdlの比率の効果が増幅されます。
dl は、ドキュメントのフィールドの長さです。
avgdl は、すべてのドキュメントにおけるフィールドの平均長です。

ブール値

boolean 各クエリ用語がドキュメント内に存在するかどうかを確認し、見つかった用語の数をカウントするスコアリングアルゴリズムです。一致する用語はすべて均等に扱われ、用語の重要性や頻度は調整されません。

boolean の場合、スコアはドキュメント内に存在するすべてのクエリ用語の合計として計算されます。各用語がドキュメント内に存在する場合、スコアに 1 の値を加算します。

stableTfl

stableTfl は、用語の長さを使用して用語の希少性を導き出すカスタム MongoDB Search ランキングアルゴリズムです。これは、長い単語は出現頻度が低い（より稀である）というジップの法則に基づいています。

stableTfl はスコアを boost * tr * tf として計算し、各因子は次のように定義されます。

係数

説明

boost

tf

減衰関数。MongoDB Search は、次の式を使用して減衰関数を計算します。

tf = freq / (freq + k1)

以下の条件に一致するもの。

freq はドキュメント内のクエリ用語の出現頻度です。
k1 は、内部的に指定された用語飽和パラメーターです。用語が繰り返されるたびにスコアがどれだけ増加するかに影響します。

tr

用語の希少性。MongoDB Search は以下の式で用語の希少性を計算します。

tr = log(1 + (1 - p + 0.05)/(p + 0.05))

以下の条件に一致するもの。

p は、用語の長さに基づいて、ドキュメントにクエリ用語が出現する確率です。これは、長い単語ほど出現頻度が低くなるジップの法則に基づいています。用語の希少性を判定するため、MongoDB は用語の長さに基づく減衰関数を採用しています。

p

ジップの法則に基づく確率関数。MongoDB Search は、次の式を使用して、クエリ用語がドキュメントに表示される確率を計算します。

p = 1 - (1 - m * 2 ^ (-c * tl)) ^ dl

以下の条件に一致するもの。

m は、用語の確率に対する内部的に指定された乗法定数です。
c は、内部的に指定された減衰定数です。これは、用語が増加するにつれて p が減少する速度を制御します。
tl は、クエリ用語の長さを Unicode コードポイントで測定します。
dl は、トークン単位で測定されたドキュメント d の長さです。

near 演算子

The near operator uses a distance decay function to score documents. It measures the proximity of the MongoDB Search results to the number, date, or geographic point that you set as the origin value.

距離減衰関数はスコアを pivot / (pivot + distance)次のように計算します。各係数は次のように定義されます。

係数

説明

pivot

fieldValueとoriginの距離がそれに等しい場合に、スコアを0.5と等しくするための参照点として指定される値。これは、 fieldValueとoriginの距離が大きくなるにつれてスコアがどの程度早く低下するかを定義します。 fieldValueとoriginの間の特定の距離の場合、 pivotが減少すると、スコアも減少します。

distance

fieldValue と origin の間の絶対距離。MongoDB Search は、次の式を使用してこの値を計算します。

abs(fieldValue - origin)

以下の条件に一致するもの。

fieldValue これは、ドキュメント内でクエリしているフィールドの値です。
origin は、付近を検索する番号、日付、または地理的な点です。

例

次の例は、次のの結果内のスコアの詳細を取得する方法を示しています。

クエリは、テキスト、ほぼ、複合、および埋め込みドキュメント演算子を使用して実行されます。
functionオプション式を使用してスコアが変更されたクエリ。

Tip

To view details of the score recursively in the arrays of objects, configure the settings in mongosh by running the following:

config.set('inspectDepth', Infinity)

演算子の例

次の例は、$searchscoreDetails テキスト、近似、複合、 embeddedDocument 演算子クエリの結果内のドキュメントに対してオプションを使用してスコアの内訳を検索する方法を示しています。

The following example uses the text operator to query the title field in the sample_mflix.movies collection for the term autumn. The query specifies the scoreDetails option in the $search stage to retrieve a detailed breakdown of the score for each document in the results. The query uses the $limit stage to limit the results to three documents and the $project stage to do the following:

_idフィールドを除外します。
titleフィールドのみを含めます。
結果にscoreフィールドを追加するとドキュメントのスコアが返され、 scoreDetailsフィールドを結果に追加するとドキュメントのスコアの詳細な内訳が返されます。

1 db.movies.aggregate([
2   {
3     "$search": {
4       "text": {
5         "path": "title",
6         "query": "autumn"
7       },
8       "scoreDetails": true
9     }
10   },
11   {
12     "$limit": 3
13   },
14   {
15     "$project": {
16       "_id": 0,
17       "title": 1,
18       "score": { "$meta": "searchScore" },
19       "scoreDetails": { "$meta": "searchScoreDetails" }
20     }
21   }
22 ])

1 [
2   {
3     title: 'Autumn Leaves',
4     score: 3.834893226623535,
5     scoreDetails: {
6       value: 3.834893226623535,
7       description: '$type:string/title:autumn [BM25Similarity], result of:',
8       details: [
9         {
10           value: 3.834893226623535,
11           description: 'score(freq=1.0), computed as boost * idf * tf from:',
12           details: [
13             {
14               value: 7.39188289642334,
15               description: 'idf, computed as log(1 + (N - n + 0.5) / (n + 0.5)) from:',
16               details: [
17                 {
18                   value: 14,
19                   description: 'n, number of documents containing term',
20                   details: []
21                 },
22                 {
23                   value: 23529,
24                   description: 'N, total number of documents with field',
25                   details: []
26                 }
27               ]
28             },
29             {
30               value: 0.5187978744506836,
31               description: 'tf, computed as freq / (freq + k1 * (1 - b + b * dl / avgdl)) from:',
32               details: [
33                 {
34                   value: 1,
35                   description: 'freq, occurrences of term within document',
36                   details: []
37                 },
38                 {
39                   value: 1.2000000476837158,
40                   description: 'k1, term saturation parameter',
41                   details: []
42                 },
43                 {
44                   value: 0.75,
45                   description: 'b, length normalization parameter',
46                   details: []
47                 },
48                 {
49                   value: 2,
50                   description: 'dl, length of field',
51                   details: []
52                 },
53                 {
54                   value: 2.868375301361084,
55                   description: 'avgdl, average length of field',
56                   details: []
57                 }
58               ]
59             }
60           ]
61         }
62       ]
63     }
64   },
65   {
66     title: 'Late Autumn',
67     score: 3.834893226623535,
68     scoreDetails: {
69       value: 3.834893226623535,
70       description: '$type:string/title:autumn [BM25Similarity], result of:',
71       details: [
72         {
73           value: 3.834893226623535,
74           description: 'score(freq=1.0), computed as boost * idf * tf from:',
75           details: [
76             {
77               value: 7.39188289642334,
78               description: 'idf, computed as log(1 + (N - n + 0.5) / (n + 0.5)) from:',
79               details: [
80                 {
81                   value: 14,
82                   description: 'n, number of documents containing term',
83                   details: []
84                 },
85                 {
86                   value: 23529,
87                   description: 'N, total number of documents with field',
88                   details: []
89                 }
90               ]
91             },
92             {
93               value: 0.5187978744506836,
94               description: 'tf, computed as freq / (freq + k1 * (1 - b + b * dl / avgdl)) from:',
95               details: [
96                 {
97                   value: 1,
98                   description: 'freq, occurrences of term within document',
99                   details: []
100                 },
101                 {
102                   value: 1.2000000476837158,
103                   description: 'k1, term saturation parameter',
104                   details: []
105                 },
106                 {
107                   value: 0.75,
108                   description: 'b, length normalization parameter',
109                   details: []
110                 },
111                 {
112                   value: 2,
113                   description: 'dl, length of field',
114                   details: []
115                 },
116                 {
117                   value: 2.868375301361084,
118                   description: 'avgdl, average length of field',
119                   details: []
120                 }
121               ]
122             }
123           ]
124         }
125       ]
126     }
127   },
128   {
129     title: 'Cheyenne Autumn',
130     score: 3.834893226623535,
131     scoreDetails: {
132       value: 3.834893226623535,
133       description: '$type:string/title:autumn [BM25Similarity], result of:',
134       details: [
135         {
136           value: 3.834893226623535,
137           description: 'score(freq=1.0), computed as boost * idf * tf from:',
138           details: [
139             {
140               value: 7.39188289642334,
141               description: 'idf, computed as log(1 + (N - n + 0.5) / (n + 0.5)) from:',
142               details: [
143                 {
144                   value: 14,
145                   description: 'n, number of documents containing term',
146                   details: []
147                 },
148                 {
149                   value: 23529,
150                   description: 'N, total number of documents with field',
151                   details: []
152                 }
153               ]
154             },
155             {
156               value: 0.5187978744506836,
157               description: 'tf, computed as freq / (freq + k1 * (1 - b + b * dl / avgdl)) from:',
158               details: [
159                 {
160                   value: 1,
161                   description: 'freq, occurrences of term within document',
162                   details: []
163                 },
164                 {
165                   value: 1.2000000476837158,
166                   description: 'k1, term saturation parameter',
167                   details: []
168                 },
169                 {
170                   value: 0.75,
171                   description: 'b, length normalization parameter',
172                   details: []
173                 },
174                 {
175                   value: 2,
176                   description: 'dl, length of field',
177                   details: []
178                 },
179                 {
180                   value: 2.868375301361084,
181                   description: 'avgdl, average length of field',
182                   details: []
183                 }
184               ]
185             }
186           ]
187         }
188       ]
189     }
190   }
191 ]

MongoDB Search は、スコアを計算するために次の BM25Similarity 要素を考慮します。

係数

説明

boost

idf

クエリの逆ドキュメント頻度。MongoDB Search は、次の式を使用して頻度を計算します。

idf = log(1 + (N - n + 0.5) / (n + 0.5))

以下の条件に一致するもの。

N はクエリフィールドを持つドキュメントの合計数です。
n はクエリ用語を含むドキュメントの数です。

tf

ターム頻度。MongoDB Search は、次の式を使用して頻度を計算します。

tf = freq / (freq + k1 * (1 - b + b * dl / avgdl))

以下の条件に一致するもの。

freq は、ドキュメント内のタームの出現の数です。
k1 は、内部的に指定された用語飽和パラメーターです。用語が繰り返されるたびにスコアがどれだけ増加するかに影響します。
b は内部指定された長さ正規化パラメーターです。bはdlとavgdlの比率で掛けられます。bが増加すると、dlとavgdlの比率の効果が増幅されます。
dl は、ドキュメントのフィールドの長さです。
avgdl は、すべてのドキュメントにおけるフィールドの平均長です。

The following example uses the near operator to query the released field in the sample_mflix.movies collection for movies released near January 01, 2010. The query specifies the scoreDetails option in the $search stage to retrieve a detailed breakdown of the score for each document in the results. The query uses the $limit stage to limit the results to three documents and the $project stage to do the following:

_idフィールドを除外します。
titlereleasedフィールドとフィールドのみを含めます。
結果にscoreフィールドを追加するとドキュメントのスコアが返され、 scoreDetailsフィールドを結果に追加するとドキュメントのスコアの詳細な内訳が返されます。

1 db.movies.aggregate([
2   {
3     "$search": {
4       "near": {
5         "path": "released",
6         "origin": ISODate("2010-01-01T00:00:00.000+00:00"),
7         "pivot": 7776000000
8       },
9       "scoreDetails": true
10     }
11   },
12   {
13      "$limit": 3
14   },
15   {
16      "$project": {
17         "_id": 0,
18         "title": 1,
19         "released": 1,
20         "score": { "$meta": "searchScore" },
21         "scoreDetails": { "$meta": "searchScoreDetails" }
22      }
23   }
24 ])

1 [
2   {
3     title: 'Tony',
4     released: ISODate("2010-01-01T00:00:00.000Z"),
5     score: 1,
6     scoreDetails: {
7       value: 1,
8       description: 'Distance score, computed as weight * pivotDistance / (pivotDistance + abs(value - origin)) from:',
9       details: [
10         { value: 1, description: 'weight', details: [] },
11         {
12           value: 7776000000,
13           description: 'pivotDistance',
14           details: []
15         },
16         { value: 1262303969280, description: 'origin', details: [] },
17         {
18           value: 1262303969280,
19           description: 'current value',
20           details: []
21         }
22       ]
23     }
24   },
25  {
26     title: 'And Everything Is Going Fine',
27     released: ISODate("2010-01-01T00:00:00.000Z"),
28     score: 1,
29     scoreDetails: {
30       value: 1,
31       description: 'Distance score, computed as weight * pivotDistance / (pivotDistance + abs(value - origin)) from:',
32       details: [
33         { value: 1, description: 'weight', details: [] },
34         {
35           value: 7776000000,
36           description: 'pivotDistance',
37           details: []
38         },
39         { value: 1262303969280, description: 'origin', details: [] },
40         {
41           value: 1262303969280,
42           description: 'current value',
43           details: []
44         }
45       ]
46     }
47   },
48   {
49     title: 'A Film with Me in It',
50     released: ISODate("2010-01-01T00:00:00.000Z")
51     score: 1,
52     scoreDetails: {
53       value: 1,
54       description: 'Distance score, computed as weight * pivotDistance / (pivotDistance + abs(value - origin)) from:',
55       details: [
56         { value: 1, description: 'weight', details: [] },
57         {
58           value: 7776000000,
59           description: 'pivotDistance',
60           details: []
61         },
62         { value: 1262303969280, description: 'origin', details: [] },
63         {
64           value: 1262303969280,
65           description: 'current value',
66           details: []
67         }
68       ]
69     }
70   }
71 ]

距離スコアの場合、 MongoDB Search はスコアを計算するために次の要因を考慮します。

係数

説明

pivot

distance

fieldValue と origin の間の絶対距離。MongoDB Search は、次の式を使用してこの値を計算します。

abs(fieldValue - origin)

以下の条件に一致するもの。

fieldValue これは、ドキュメント内でクエリしているフィールドの値です。
origin は、付近を検索する番号、日付、または地理的な点です。

次の例では、複合演算子を使用して、次の句を使用する映画のsample_mflix.moviesコレクションをクエリします。

filter 句を使用して、タイトルにfriendというタームが含まれる映画を検索します。
must 句を使用して、 2000から2015年の間に公開された映画を検索します。
mustNot 句を使用して、 Short 、 Western 、 Biographyジャンルに該当しない映画を検索します。

The query specifies the scoreDetails option in the $search stage to retrieve a detailed breakdown of the score for each document in the results. The query uses the $limit stage to limit the results to three documents and the $project stage to do the following:

_idフィールドを除外します。
title 、 released 、 genresフィールドのみを含めます。
結果にscoreフィールドを追加するとドキュメントのスコアが返され、 scoreDetailsフィールドを結果に追加するとドキュメントのスコアの詳細な内訳が返されます。

1 db.movies.aggregate([
2   {
3     "$search": {
4       "compound": {
5         "filter": [{
6           "text": {
7             "query": "friend",
8             "path": "title"
9           }
10         }],
11         "must": [{
12           "range": {
13             "path": "year",
14             "gte": 2000,
15             "lte": 2015
16           }
17         }],
18         "mustNot": [{
19           "text": {
20             "query": ["Short, Western", "Biography"],
21             "path": "genres"
22           }
23         }]
24       },
25       "scoreDetails": true
26     }
27   },
28   {
29     "$limit": 3
30   },
31   {
32     "$project": {
33       "_id": 0,
34       "title": 1,
35       "released": 1,
36       "genres": 1,
37       "score": { "$meta": "searchScore" },
38       "scoreDetails": { "$meta": "searchScoreDetails" }
39     }
40   }
41 ])

1 [
2   {
3     genres: [ 'Comedy', 'Drama', 'Mystery' ],
4     title: 'With a Friend Like Harry...',
5     released: ISODate("2001-06-15T00:00:00.000Z"),
6     score: 1,
7     scoreDetails: {
8       value: 1,
9       description: 'sum of:',
10       details: [
11         {
12           value: 0,
13           description: 'match on required clause, product of:',
14           details: [
15             { value: 0, description: '# clause', details: [] },
16             {
17               value: 1,
18               description: '$type:string/title:friend',
19               details: []
20             }
21           ]
22         },
23         {
24           value: 1,
25           description: 'sum of:',
26           details: [
27             {
28               value: 1,
29               description: 'sum of:',
30               details: [
31                 {
32                   value: 1,
33                   description: '$type:double/year:[4656510908468559872 TO 4656576879166226432]',
34                   details: []
35                 }
36               ]
37             }
38           ]
39         }
40       ]
41     }
42   },
43   {
44     genres: [ 'Drama' ],
45     title: 'My Friend Henry',
46     released: ISODate("2004-08-20T00:00:00.000Z"),
47     score: 1,
48     scoreDetails: {
49       value: 1,
50       description: 'sum of:',
51       details: [
52         {
53           value: 0,
54           description: 'match on required clause, product of:',
55           details: [
56             { value: 0, description: '# clause', details: [] },
57             {
58               value: 1,
59               description: '$type:string/title:friend',
60               details: []
61             }
62           ]
63         },
64         {
65           value: 1,
66           description: 'sum of:',
67           details: [
68             {
69               value: 1,
70               description: 'sum of:',
71               details: [
72                 {
73                   value: 1,
74                   description: '$type:double/year:[4656510908468559872 TO 4656576879166226432]',
75                   details: []
76                 }
77               ]
78             }
79           ]
80         }
81       ]
82     }
83   },
84   {
85     genres: [ 'Comedy', 'Drama' ],
86     title: 'A Friend of Mine',
87     released: ISODate("2006-10-26T00:00:00.000Z"),
88     score: 1,
89     scoreDetails: {
90       value: 1,
91       description: 'sum of:',
92       details: [
93         {
94           value: 0,
95           description: 'match on required clause, product of:',
96           details: [
97             { value: 0, description: '# clause', details: [] },
98             {
99               value: 1,
100               description: '$type:string/title:friend',
101               details: []
102             }
103           ]
104         },
105         {
106           value: 1,
107           description: 'sum of:',
108           details: [
109             {
110               value: 1,
111               description: 'sum of:',
112               details: [
113                 {
114                   value: 1,
115                   description: '$type:double/year:[4656510908468559872 TO 4656576879166226432]',
116                   details: []
117                 }
118               ]
119             }
120           ]
121         }
122       ]
123     }
124   }
125 ]

注意

15、56、97 行の結果における # clause は、複合演算子クエリの filter 句を表していますが、これはドキュメントのスコアには影響しません。

The following example uses the embeddedDocument operator to query the products.name field in the sample_training.companies collection for products that contain the term Basic preceded by any number of other characters. The query specifies inside the embeddedDocument operator that the returned score must be a sum of all the matching embedded documents. The query also specifies the scoreDetails option in the $search stage to retrieve a detailed breakdown of the score for each document in the results. The query uses the $limit stage to limit the results to three documents and the $project stage to do the following:

_idフィールドを除外します。
products.nameフィールドのみを含めます。
結果にscoreフィールドを追加するとドキュメントのスコアが返され、 scoreDetailsフィールドを結果に追加するとドキュメントのスコアの詳細な内訳が返されます。

1 db.companies.aggregate({
2   "$search": {
3     "embeddedDocument": {
4       "path": "products",
5       "operator": {
6         "wildcard": {
7           "path": "products.name",
8           "query": "*Basic",
9           "allowAnalyzedField": true
10         }
11      },
12       "score": {
13         "embedded": {
14           "aggregate": "sum"
15         }
16       }
17     },
18     "scoreDetails": true
19   }
20 },
21 {
22   "$limit": 3
23 },
24 {
25   "$project": {
26     "_id": 0,
27     "name": 1,
28     "products.name": 1,
29     "score": { "$meta": "searchScore" },
30     "scoreDetails": { "$meta": "searchScoreDetails" }
31   }
32 })

1 [
2   {
3     name: 'Plaxo',
4     products: [
5       { name: 'Plaxo Basic' },
6       { name: 'Plaxo Pulse' },
7       { name: 'Plaxo Personal Assistant' }
8     ],
9     score: 1,
10     scoreDetails: {
11       value: 1,
12       description: 'Score based on 1 child docs in range from 27 to 29, best match:',
13       details: [
14         {
15           value: 1,
16           description: '$embedded:8/products/$type:string/products.name:*Basic',
17           details: []
18         }
19       ]
20     }
21   },
22   {
23     name: 'The Game Creators',
24     products: [
25       { name: 'Dark Basic Professional' },
26       { name: 'FPS Creator' },
27       { name: 'FPS Creator X10' }
28     ],
29     score: 1,
30     scoreDetails: {
31       value: 1,
32       description: 'Score based on 1 child docs in range from 7474 to 7476, best match:',
33       details: [
34         {
35           value: 1,
36           description: '$embedded:8/products/$type:string/products.name:*basic',
37           details: []
38         }
39       ]
40     }
41   },
42   {
43     name: 'Load Impact',
44     products: [
45       { name: 'Load Impact LIGHT' },
46       { name: 'Load Impact BASIC' },
47       { name: 'Load Impact PROFESSIONAL' },
48       { name: 'Load Impact ADVANCED' }
49     ],
50     score: 1,
51     scoreDetails: {
52       value: 1,
53       description: 'Score based on 1 child docs in range from 11545 to 11548, best match:',
54       details: [
55         {
56           value: 1,
57           description: '$embedded:8/products/$type:string/products.name:*basic',
58           details: []
59         }
60       ]
61     }
62   }
63 ]

注意

範囲内の子ドキュメントに基づくスコアの場合、範囲内の数値は、フードの下で Lucene によってインデックス付けされた親ドキュメントと子ドキュメントの ID を表します。子ドキュメント（ 16行、 36行、および57行）のdescriptionは、パスの内部表現を示します。

カスタムスコアの例

$searchscoreDetails次の例は、sample_mflix.movies コレクションに対する関数式のサンプルクエリの結果内のドキュメントに対してオプションを使用してスコアの内訳を取得する方法を示しています。

1 db.movies.aggregate([{
2   "$search": {
3     "text": {
4       "path": "title",
5       "query": "men",
6       "score": {
7         "function":{
8           "multiply":[
9             {
10               "path": {
11                 "value": "imdb.rating",
12                 "undefined": 2
13               }
14             },
15             {
16               "score": "relevance"
17             }
18           ]
19         }
20       }
21     },
22     "scoreDetails": true
23   }
24 },
25 {
26   $limit: 5
27 },
28 {
29   $project: {
30     "_id": 0,
31     "title": 1,
32     "score": { "$meta": "searchScore" },
33     "scoreDetails": {"$meta": "searchScoreDetails"}
34   }
35 }])

[
  {
    title: 'Men...',
    score: 23.431293487548828,
    scoreDetails: {
      value: 23.431293487548828,
      description: 'FunctionScoreQuery($type:string/title:men, scored by (imdb.rating * scores)) [BM25Similarity], result of:',
      details: [
        {
          value: 23.431293487548828,
          description: '(imdb.rating * scores)',
          details: []
        }
      ]
    }
  },
  {
    title: '12 Angry Men',
    score: 22.080968856811523,
    scoreDetails: {
      value: 22.080968856811523,
      description: 'FunctionScoreQuery($type:string/title:men, scored by (imdb.rating * scores)) [BM25Similarity], result of:',
      details: [
        {
          value: 22.080968856811523,
          description: '(imdb.rating * scores)',
          details: []
        }
      ]
    }
  },
  {
    title: 'X-Men',
    score: 21.34803581237793,
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      description: 'FunctionScoreQuery($type:string/title:men, scored by (imdb.rating * scores)) [BM25Similarity], result of:',
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        {
          value: 21.34803581237793,
          description: '(imdb.rating * scores)',
          details: []
        }
      ]
    }
  },
  {
    title: 'X-Men',
    score: 21.34803581237793,
    scoreDetails: {
      value: 21.34803581237793,
      description: 'FunctionScoreQuery($type:string/title:men, scored by (imdb.rating * scores)) [BM25Similarity], result of:',
      details: [
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          description: '(imdb.rating * scores)',
          details: []
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      ]
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  },
  {
    title: 'Matchstick Men',
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      description: 'FunctionScoreQuery($type:string/title:men, scored by (imdb.rating * scores)) [BM25Similarity], result of:',
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          description: '(imdb.rating * scores)',
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  }
]

1 db.movies.aggregate([
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15   },
16   {
17     $limit: 5
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19   {
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25     }
26   }
27 ])

[
  {
    title: 'Men Without Women',
    score: 3,
    scoreDetails: {
      value: 3,
      description: 'FunctionScoreQuery($type:string/title:men, scored by constant(3.0)) [BM25Similarity], result of:',
      details: [ { value: 3, description: 'constant(3.0)', details: [] } ]
    }
  },
  {
    title: 'One Hundred Men and a Girl',
    score: 3,
    scoreDetails: {
      value: 3,
      description: 'FunctionScoreQuery($type:string/title:men, scored by constant(3.0)) [BM25Similarity], result of:',
      details: [ { value: 3, description: 'constant(3.0)', details: [] } ]
    }
  },
  {
    title: 'Of Mice and Men',
    score: 3,
    scoreDetails: {
      value: 3,
      description: 'FunctionScoreQuery($type:string/title:men, scored by constant(3.0)) [BM25Similarity], result of:',
      details: [ { value: 3, description: 'constant(3.0)', details: [] } ]
    }
  },
  {
    title: "All the King's Men",
    score: 3,
    scoreDetails: {
      value: 3,
      description: 'FunctionScoreQuery($type:string/title:men, scored by constant(3.0)) [BM25Similarity], result of:',
      details: [ { value: 3, description: 'constant(3.0)', details: [] } ]
    }
  },
  {
    title: 'The Men',
    score: 3,
    scoreDetails: {
      value: 3,
      description: 'FunctionScoreQuery($type:string/title:men, scored by constant(3.0)) [BM25Similarity], result of:',
      details: [ { value: 3, description: 'constant(3.0)', details: [] } ]
    }
  }
]

1 db.movies.aggregate([
2   {
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10               "path": {
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25   {
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28   {
29     "$project": {
30       "_id": 0,
31       "title": 1,
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34     }
35   }
36 ])

[
  {
    title: 'The Shop Around the Corner',
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          description: 'exp((max(0, |imdb.rating - 9.5| - 0.0)^2) / 2 * (5.0^2 / 2 * ln(0.5)))',
          details: []
        }
      ]
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  },
  {
    title: 'Exit Through the Gift Shop',
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          details: []
        }
      ]
    }
  },
  {
    title: 'The Shop on Main Street',
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      details: [
        {
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          description: 'exp((max(0, |imdb.rating - 9.5| - 0.0)^2) / 2 * (5.0^2 / 2 * ln(0.5)))',
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        }
      ]
    }
  },
  {
    title: 'Chop Shop',
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      details: [
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          description: 'exp((max(0, |imdb.rating - 9.5| - 0.0)^2) / 2 * (5.0^2 / 2 * ln(0.5)))',
          details: []
        }
      ]
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  },
  {
    title: 'Little Shop of Horrors',
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      details: [
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          description: 'exp((max(0, |imdb.rating - 9.5| - 0.0)^2) / 2 * (5.0^2 / 2 * ln(0.5)))',
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        }
      ]
    }
  },
  {
    title: 'The Suicide Shop',
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        }
      ]
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  },
  {
    title: 'A Woman, a Gun and a Noodle Shop',
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      details: [
        {
          value: 0.6559237241744995,
          description: 'exp((max(0, |imdb.rating - 9.5| - 0.0)^2) / 2 * (5.0^2 / 2 * ln(0.5)))',
          details: []
        }
      ]
    }
  },
  {
    title: 'Beauty Shop',
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    scoreDetails: {
      value: 0.6274620294570923,
      description: 'FunctionScoreQuery($type:string/title:shop, scored by exp((max(0, |imdb.rating - 9.5| - 0.0)^2) / 2 * (5.0^2 / 2 * ln(0.5)))) [BM25Similarity], result of:',
      details: [
        {
          value: 0.6274620294570923,
          description: 'exp((max(0, |imdb.rating - 9.5| - 0.0)^2) / 2 * (5.0^2 / 2 * ln(0.5)))',
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        }
      ]
    }
  }
]

1 db.movies.aggregate([{
2   "$search": {
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4       "path": "title",
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17 },
18 {
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21 {
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23     "_id": 0,
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27   }
28 }])

[
  {
    title: '12 Angry Men',
    score: 8.899999618530273,
    scoreDetails: {
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      description: 'FunctionScoreQuery($type:string/title:men, scored by imdb.rating) [BM25Similarity], result of:',
      details: [
        {
          value: 8.899999618530273,
          description: 'imdb.rating',
          details: []
        }
      ]
    }
  },
  {
    title: 'The Men Who Built America',
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    scoreDetails: {
      value: 8.600000381469727,
      description: 'FunctionScoreQuery($type:string/title:men, scored by imdb.rating) [BM25Similarity], result of:',
      details: [
        {
          value: 8.600000381469727,
          description: 'imdb.rating',
          details: []
        }
      ]
    }
  },
  {
    title: 'No Country for Old Men',
    score: 8.100000381469727,
    scoreDetails: {
      value: 8.100000381469727,
      description: 'FunctionScoreQuery($type:string/title:men, scored by imdb.rating) [BM25Similarity], result of:',
      details: [
        {
          value: 8.100000381469727,
          description: 'imdb.rating',
          details: []
        }
      ]
    }
  },
  {
    title: 'X-Men: Days of Future Past',
    score: 8.100000381469727,
    scoreDetails: {
      value: 8.100000381469727,
      description: 'FunctionScoreQuery($type:string/title:men, scored by imdb.rating) [BM25Similarity], result of:',
      details: [
        {
          value: 8.100000381469727,
          description: 'imdb.rating',
          details: []
        }
      ]
    }
  },
  {
    title: 'The Best of Men',
    score: 8.100000381469727,
    scoreDetails: {
      value: 8.100000381469727,
      description: 'FunctionScoreQuery($type:string/title:men, scored by imdb.rating) [BM25Similarity], result of:',
      details: [
        {
          value: 8.100000381469727,
          description: 'imdb.rating',
          details: []
        }
      ]
    }
  }
]

1 db.movies.aggregate([{
2   "$search": {
3     "text": {
4       "path": "title",
5       "query": "men",
6       "score": {
7         "function":{
8           "score": "relevance"
9         }
10       }
11     },
12     "scoreDetails": true
13   }
14 },
15 {
16   $limit: 5
17 },
18 {
19   $project: {
20     "_id": 0,
21     "title": 1,
22     "score": { "$meta": "searchScore" },
23     "scoreDetails": {"$meta": "searchScoreDetails"}
24   }
25 }])

[
  {
    title: 'Men...',
    score: 3.4457783699035645,
    scoreDetails: {
      value: 3.4457783699035645,
      description: 'FunctionScoreQuery($type:string/title:men, scored by scores) [BM25Similarity], result of:',
      details: [
        {
          value: 3.4457783699035645,
          description: 'weight($type:string/title:men in 4705) [BM25Similarity], result of:',
          details: [
            {
              value: 3.4457783699035645,
              description: 'score(freq=1.0), computed as boost * idf * tf from:',
              details: [
                {
                  value: 5.5606818199157715,
                  description: 'idf, computed as log(1 + (N - n + 0.5) / (n + 0.5)) from:',
                  details: [
                    {
                      value: 90,
                      description: 'n, number of documents containing term',
                      details: []
                    },
                    {
                      value: 23529,
                      description: 'N, total number of documents with field',
                      details: []
                    }
                  ]
                },
                {
                  value: 0.6196683645248413,
                  description: 'tf, computed as freq / (freq + k1 * (1 - b + b * dl / avgdl)) from:',
                  details: [
                    {
                      value: 1,
                      description: 'freq, occurrences of term within document',
                      details: []
                    },
                    {
                      value: 1.2000000476837158,
                      description: 'k1, term saturation parameter',
                      details: []
                    },
                    {
                      value: 0.75,
                      description: 'b, length normalization parameter',
                     details: []
                    },
                    {
                      value: 1,
                      description: 'dl, length of field',
                      details: []
                    },
                    {
                      value: 2.868375301361084,
                      description: 'avgdl, average length of field',
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          ]
        }
      ]
    }
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  {
    title: 'The Men',
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      description: 'FunctionScoreQuery($type:string/title:men, scored by scores) [BM25Similarity], result of:',
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          description: 'weight($type:string/title:men in 870) [BM25Similarity], result of:',
          details: [
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                  description: 'idf, computed as log(1 + (N - n + 0.5) / (n + 0.5)) from:',
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                      details: []
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                    {
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                      description: 'avgdl, average length of field',
                      details: []
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          ]
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      ]
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    title: 'Simple Men',
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      details: [
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          details: [
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                  details: [
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                      details: []
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                      details: []
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                    {
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                    {
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                      details: []
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                    {
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                      description: 'avgdl, average length of field',
                      details: []
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                  ]
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              ]
            }
          ]
        }
      ]
    }
  },
  {
    title: 'X-Men',
    score: 2.8848698139190674,
    scoreDetails: {
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      description: 'FunctionScoreQuery($type:string/title:men, scored by scores) [BM25Similarity], result of:',
      details: [
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          details: [
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                  description: 'idf, computed as log(1 + (N - n + 0.5) / (n + 0.5)) from:',
                  details: [
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                  ]
                },
                {
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          ]
        }
      ]
    }
  },
  {
    title: 'Mystery Men',
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    scoreDetails: {
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          details: [
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              details: [
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                  details: [
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                      value: 90,
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                      details: []
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                    {
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                      description: 'N, total number of documents with field',
                      details: []
                    }
                  ]
                },
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                      details: []
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                    {
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                    {
                      value: 2,
                      description: 'dl, length of field',
                      details: []
                    },
                    {
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                      description: 'avgdl, average length of field',
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            }
          ]
        }
      ]
    }
  }
]

1 db.movies.aggregate([{
2   "$search": {
3     "text": {
4       "path": "title",
5       "query": "men",
6       "score": {
7         "function": {
8           "log": {
9             "path": {
10               "value": "imdb.rating",
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12             }
13           }
14         }
15       }
16     },
17     "scoreDetails": true
18   }
19 },
20 {
21   $limit: 5
22 },
23 {
24   $project: {
25     "_id": 0,
26     "title": 1,
27     "score": { "$meta": "searchScore" },
28     "scoreDetails": {"$meta": "searchScoreDetails"}
29   }
30 }])

[
  {
    title: '12 Angry Men',
    score: 0.9493899941444397,
    scoreDetails: {
      value: 0.9493899941444397,
      description: 'FunctionScoreQuery($type:string/title:men, scored by log(imdb.rating)) [BM25Similarity], result of:',
      details: [
        {
          value: 0.9493899941444397,
          description: 'log(imdb.rating)',
          details: []
        }
      ]
    }
  },
  {
    title: 'The Men Who Built America',
    score: 0.9344984292984009,
    scoreDetails: {
      value: 0.9344984292984009,
      description: 'FunctionScoreQuery($type:string/title:men, scored by log(imdb.rating)) [BM25Similarity], result of:',
      details: [
        {
          value: 0.9344984292984009,
          description: 'log(imdb.rating)',
          details: []
        }
      ]
    }
  },
  {
    title: 'No Country for Old Men',
    score: 0.9084849953651428,
    scoreDetails: {
      value: 0.9084849953651428,
      description: 'FunctionScoreQuery($type:string/title:men, scored by log(imdb.rating)) [BM25Similarity], result of:',
      details: [
        {
          value: 0.9084849953651428,
          description: 'log(imdb.rating)',
          details: []
        }
      ]
    }
  },
  {
    title: 'X-Men: Days of Future Past',
    score: 0.9084849953651428,
    scoreDetails: {
      value: 0.9084849953651428,
      description: 'FunctionScoreQuery($type:string/title:men, scored by log(imdb.rating)) [BM25Similarity], result of:',
      details: [
        {
          value: 0.9084849953651428,
          description: 'log(imdb.rating)',
          details: []
        }
      ]
    }
  },
  {
    title: 'The Best of Men',
    score: 0.9084849953651428,
    scoreDetails: {
      value: 0.9084849953651428,
      description: 'FunctionScoreQuery($type:string/title:men, scored by log(imdb.rating)) [BM25Similarity], result of:',
      details: [
        {
          value: 0.9084849953651428,
          description: 'log(imdb.rating)',
          details: []
        }
      ]
    }
  }
]

戻る

スコアのオプション

sort

1	db.movies.aggregate([
2	{
3	"$search": {
4	"text": {
5	"path": "title",
6	"query": "autumn"
7	},
8	"scoreDetails": true
9	}
10	},
11	{
12	"$limit": 3
13	},
14	{
15	"$project": {
16	"_id": 0,
17	"title": 1,
18	"score": { "$meta": "searchScore" },
19	"scoreDetails": { "$meta": "searchScoreDetails" }
20	}
21	}
22	])

1	[
2	{
3	title: 'Autumn Leaves',
4	score: 3.834893226623535,
5	scoreDetails: {
6	value: 3.834893226623535,
7	description: '$type:string/title:autumn [BM25Similarity], result of:',
8	details: [
9	{
10	value: 3.834893226623535,
11	description: 'score(freq=1.0), computed as boost * idf * tf from:',
12	details: [
13	{
14	value: 7.39188289642334,
15	description: 'idf, computed as log(1 + (N - n + 0.5) / (n + 0.5)) from:',
16	details: [
17	{
18	value: 14,
19	description: 'n, number of documents containing term',
20	details: []
21	},
22	{
23	value: 23529,
24	description: 'N, total number of documents with field',
25	details: []
26	}
27	]
28	},
29	{
30	value: 0.5187978744506836,
31	description: 'tf, computed as freq / (freq + k1 * (1 - b + b * dl / avgdl)) from:',
32	details: [
33	{
34	value: 1,
35	description: 'freq, occurrences of term within document',
36	details: []
37	},
38	{
39	value: 1.2000000476837158,
40	description: 'k1, term saturation parameter',
41	details: []
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43	{
44	value: 0.75,
45	description: 'b, length normalization parameter',
46	details: []
47	},
48	{
49	value: 2,
50	description: 'dl, length of field',
51	details: []
52	},
53	{
54	value: 2.868375301361084,
55	description: 'avgdl, average length of field',
56	details: []
57	}
58	]
59	}
60	]
61	}
62	]
63	}
64	},
65	{
66	title: 'Late Autumn',
67	score: 3.834893226623535,
68	scoreDetails: {
69	value: 3.834893226623535,
70	description: '$type:string/title:autumn [BM25Similarity], result of:',
71	details: [
72	{
73	value: 3.834893226623535,
74	description: 'score(freq=1.0), computed as boost * idf * tf from:',
75	details: [
76	{
77	value: 7.39188289642334,
78	description: 'idf, computed as log(1 + (N - n + 0.5) / (n + 0.5)) from:',
79	details: [
80	{
81	value: 14,
82	description: 'n, number of documents containing term',
83	details: []
84	},
85	{
86	value: 23529,
87	description: 'N, total number of documents with field',
88	details: []
89	}
90	]
91	},
92	{
93	value: 0.5187978744506836,
94	description: 'tf, computed as freq / (freq + k1 * (1 - b + b * dl / avgdl)) from:',
95	details: [
96	{
97	value: 1,
98	description: 'freq, occurrences of term within document',
99	details: []
100	},
101	{
102	value: 1.2000000476837158,
103	description: 'k1, term saturation parameter',
104	details: []
105	},
106	{
107	value: 0.75,
108	description: 'b, length normalization parameter',
109	details: []
110	},
111	{
112	value: 2,
113	description: 'dl, length of field',
114	details: []
115	},
116	{
117	value: 2.868375301361084,
118	description: 'avgdl, average length of field',
119	details: []
120	}
121	]
122	}
123	]
124	}
125	]
126	}
127	},
128	{
129	title: 'Cheyenne Autumn',
130	score: 3.834893226623535,
131	scoreDetails: {
132	value: 3.834893226623535,
133	description: '$type:string/title:autumn [BM25Similarity], result of:',
134	details: [
135	{
136	value: 3.834893226623535,
137	description: 'score(freq=1.0), computed as boost * idf * tf from:',
138	details: [
139	{
140	value: 7.39188289642334,
141	description: 'idf, computed as log(1 + (N - n + 0.5) / (n + 0.5)) from:',
142	details: [
143	{
144	value: 14,
145	description: 'n, number of documents containing term',
146	details: []
147	},
148	{
149	value: 23529,
150	description: 'N, total number of documents with field',
151	details: []
152	}
153	]
154	},
155	{
156	value: 0.5187978744506836,
157	description: 'tf, computed as freq / (freq + k1 * (1 - b + b * dl / avgdl)) from:',
158	details: [
159	{
160	value: 1,
161	description: 'freq, occurrences of term within document',
162	details: []
163	},
164	{
165	value: 1.2000000476837158,
166	description: 'k1, term saturation parameter',
167	details: []
168	},
169	{
170	value: 0.75,
171	description: 'b, length normalization parameter',
172	details: []
173	},
174	{
175	value: 2,
176	description: 'dl, length of field',
177	details: []
178	},
179	{
180	value: 2.868375301361084,
181	description: 'avgdl, average length of field',
182	details: []
183	}
184	]
185	}
186	]
187	}
188	]
189	}
190	}
191	]

1	db.movies.aggregate([
2	{
3	"$search": {
4	"near": {
5	"path": "released",
6	"origin": ISODate("2010-01-01T00:00:00.000+00:00"),
7	"pivot": 7776000000
8	},
9	"scoreDetails": true
10	}
11	},
12	{
13	"$limit": 3
14	},
15	{
16	"$project": {
17	"_id": 0,
18	"title": 1,
19	"released": 1,
20	"score": { "$meta": "searchScore" },
21	"scoreDetails": { "$meta": "searchScoreDetails" }
22	}
23	}
24	])

1	[
2	{
3	title: 'Tony',
4	released: ISODate("2010-01-01T00:00:00.000Z"),
5	score: 1,
6	scoreDetails: {
7	value: 1,
8	description: 'Distance score, computed as weight * pivotDistance / (pivotDistance + abs(value - origin)) from:',
9	details: [
10	{ value: 1, description: 'weight', details: [] },
11	{
12	value: 7776000000,
13	description: 'pivotDistance',
14	details: []
15	},
16	{ value: 1262303969280, description: 'origin', details: [] },
17	{
18	value: 1262303969280,
19	description: 'current value',
20	details: []
21	}
22	]
23	}
24	},
25	{
26	title: 'And Everything Is Going Fine',
27	released: ISODate("2010-01-01T00:00:00.000Z"),
28	score: 1,
29	scoreDetails: {
30	value: 1,
31	description: 'Distance score, computed as weight * pivotDistance / (pivotDistance + abs(value - origin)) from:',
32	details: [
33	{ value: 1, description: 'weight', details: [] },
34	{
35	value: 7776000000,
36	description: 'pivotDistance',
37	details: []
38	},
39	{ value: 1262303969280, description: 'origin', details: [] },
40	{
41	value: 1262303969280,
42	description: 'current value',
43	details: []
44	}
45	]
46	}
47	},
48	{
49	title: 'A Film with Me in It',
50	released: ISODate("2010-01-01T00:00:00.000Z")
51	score: 1,
52	scoreDetails: {
53	value: 1,
54	description: 'Distance score, computed as weight * pivotDistance / (pivotDistance + abs(value - origin)) from:',
55	details: [
56	{ value: 1, description: 'weight', details: [] },
57	{
58	value: 7776000000,
59	description: 'pivotDistance',
60	details: []
61	},
62	{ value: 1262303969280, description: 'origin', details: [] },
63	{
64	value: 1262303969280,
65	description: 'current value',
66	details: []
67	}
68	]
69	}
70	}
71	]

1	db.movies.aggregate([
2	{
3	"$search": {
4	"compound": {
5	"filter": [{
6	"text": {
7	"query": "friend",
8	"path": "title"
9	}
10	}],
11	"must": [{
12	"range": {
13	"path": "year",
14	"gte": 2000,
15	"lte": 2015
16	}
17	}],
18	"mustNot": [{
19	"text": {
20	"query": ["Short, Western", "Biography"],
21	"path": "genres"
22	}
23	}]
24	},
25	"scoreDetails": true
26	}
27	},
28	{
29	"$limit": 3
30	},
31	{
32	"$project": {
33	"_id": 0,
34	"title": 1,
35	"released": 1,
36	"genres": 1,
37	"score": { "$meta": "searchScore" },
38	"scoreDetails": { "$meta": "searchScoreDetails" }
39	}
40	}
41	])

1	[
2	{
3	genres: [ 'Comedy', 'Drama', 'Mystery' ],
4	title: 'With a Friend Like Harry...',
5	released: ISODate("2001-06-15T00:00:00.000Z"),
6	score: 1,
7	scoreDetails: {
8	value: 1,
9	description: 'sum of:',
10	details: [
11	{
12	value: 0,
13	description: 'match on required clause, product of:',
14	details: [
15	{ value: 0, description: '# clause', details: [] },
16	{
17	value: 1,
18	description: '$type:string/title:friend',
19	details: []
20	}
21	]
22	},
23	{
24	value: 1,
25	description: 'sum of:',
26	details: [
27	{
28	value: 1,
29	description: 'sum of:',
30	details: [
31	{
32	value: 1,
33	description: '$type:double/year:[4656510908468559872 TO 4656576879166226432]',
34	details: []
35	}
36	]
37	}
38	]
39	}
40	]
41	}
42	},
43	{
44	genres: [ 'Drama' ],
45	title: 'My Friend Henry',
46	released: ISODate("2004-08-20T00:00:00.000Z"),
47	score: 1,
48	scoreDetails: {
49	value: 1,
50	description: 'sum of:',
51	details: [
52	{
53	value: 0,
54	description: 'match on required clause, product of:',
55	details: [
56	{ value: 0, description: '# clause', details: [] },
57	{
58	value: 1,
59	description: '$type:string/title:friend',
60	details: []
61	}
62	]
63	},
64	{
65	value: 1,
66	description: 'sum of:',
67	details: [
68	{
69	value: 1,
70	description: 'sum of:',
71	details: [
72	{
73	value: 1,
74	description: '$type:double/year:[4656510908468559872 TO 4656576879166226432]',
75	details: []
76	}
77	]
78	}
79	]
80	}
81	]
82	}
83	},
84	{
85	genres: [ 'Comedy', 'Drama' ],
86	title: 'A Friend of Mine',
87	released: ISODate("2006-10-26T00:00:00.000Z"),
88	score: 1,
89	scoreDetails: {
90	value: 1,
91	description: 'sum of:',
92	details: [
93	{
94	value: 0,
95	description: 'match on required clause, product of:',
96	details: [
97	{ value: 0, description: '# clause', details: [] },
98	{
99	value: 1,
100	description: '$type:string/title:friend',
101	details: []
102	}
103	]
104	},
105	{
106	value: 1,
107	description: 'sum of:',
108	details: [
109	{
110	value: 1,
111	description: 'sum of:',
112	details: [
113	{
114	value: 1,
115	description: '$type:double/year:[4656510908468559872 TO 4656576879166226432]',
116	details: []
117	}
118	]
119	}
120	]
121	}
122	]
123	}
124	}
125	]

1	db.companies.aggregate({
2	"$search": {
3	"embeddedDocument": {
4	"path": "products",
5	"operator": {
6	"wildcard": {
7	"path": "products.name",
8	"query": "*Basic",
9	"allowAnalyzedField": true
10	}
11	},
12	"score": {
13	"embedded": {
14	"aggregate": "sum"
15	}
16	}
17	},
18	"scoreDetails": true
19	}
20	},
21	{
22	"$limit": 3
23	},
24	{
25	"$project": {
26	"_id": 0,
27	"name": 1,
28	"products.name": 1,
29	"score": { "$meta": "searchScore" },
30	"scoreDetails": { "$meta": "searchScoreDetails" }
31	}
32	})

1	[
2	{
3	name: 'Plaxo',
4	products: [
5	{ name: 'Plaxo Basic' },
6	{ name: 'Plaxo Pulse' },
7	{ name: 'Plaxo Personal Assistant' }
8	],
9	score: 1,
10	scoreDetails: {
11	value: 1,
12	description: 'Score based on 1 child docs in range from 27 to 29, best match:',
13	details: [
14	{
15	value: 1,
16	description: '$embedded:8/products/$type:string/products.name:*Basic',
17	details: []
18	}
19	]
20	}
21	},
22	{
23	name: 'The Game Creators',
24	products: [
25	{ name: 'Dark Basic Professional' },
26	{ name: 'FPS Creator' },
27	{ name: 'FPS Creator X10' }
28	],
29	score: 1,
30	scoreDetails: {
31	value: 1,
32	description: 'Score based on 1 child docs in range from 7474 to 7476, best match:',
33	details: [
34	{
35	value: 1,
36	description: '$embedded:8/products/$type:string/products.name:*basic',
37	details: []
38	}
39	]
40	}
41	},
42	{
43	name: 'Load Impact',
44	products: [
45	{ name: 'Load Impact LIGHT' },
46	{ name: 'Load Impact BASIC' },
47	{ name: 'Load Impact PROFESSIONAL' },
48	{ name: 'Load Impact ADVANCED' }
49	],
50	score: 1,
51	scoreDetails: {
52	value: 1,
53	description: 'Score based on 1 child docs in range from 11545 to 11548, best match:',
54	details: [
55	{
56	value: 1,
57	description: '$embedded:8/products/$type:string/products.name:*basic',
58	details: []
59	}
60	]
61	}
62	}
63	]

1	db.movies.aggregate([{
2	"$search": {
3	"text": {
4	"path": "title",
5	"query": "men",
6	"score": {
7	"function":{
8	"multiply":[
9	{
10	"path": {
11	"value": "imdb.rating",
12	"undefined": 2
13	}
14	},
15	{
16	"score": "relevance"
17	}
18	]
19	}
20	}
21	},
22	"scoreDetails": true
23	}
24	},
25	{
26	$limit: 5
27	},
28	{
29	$project: {
30	"_id": 0,
31	"title": 1,
32	"score": { "$meta": "searchScore" },
33	"scoreDetails": {"$meta": "searchScoreDetails"}
34	}
35	}])

スコアの詳細を返す

構文

オプション

出力

スコアに貢献する要因

text、phrase、queryString、autocomplete 演算子

bm25

ブール値

stableTfl

near 演算子

例

演算子の例

カスタム スコアの例

カスタムスコアの例