$text（自己管理型配置）

正確な文字列

個々の用語ではなく、複数の単語を含む正確な文字列を照合するには、次のように string をエスケープされた二重引用符（\"）で囲みます。

"\"ssl certificate\""

$text 操作の $search 文字列に複数単語からなる文字列と個々の用語が含まれている場合、$text は複数単語からなる文字列を含むドキュメントのみと一致します。

例、この$search string は、正確な string"ssl certificate" を持つドキュメントを返します:

"\"ssl certificate\" authority key"

除外

単語の前にハイフンマイナス (-) を付けて除外します。

• 単語を除外すると、除外対象の単語を含めたドキュメントを検索結果から除外します。

• 否定の単語のみを含む string はどのドキュメントとも一致しません。

• pre-market のようなハイフン付きの単語は除外タームではありません。 MongoDB はハイフンを区切り文字として扱います。 market を除外するには、pre -market を使用します。

MongoDB は論理 AND の操作にすべての否定を適用します。

ストップワード

MongoDB、英語の the や and などの言語固有のストップワードは無視されます。

語幹付き単語

大文字と小文字、発音区別符号を区別せず、$text は 語幹のある 単語全体をマッチングします。ドキュメントフィールドにblueberry が含まれている場合、$search のblue タームは一致しません。ただし、blueberry またはblueberries は一致します。

大文字と小文字区別の有効化

テキストインデックスが大文字と小文字を区別しない場合に大文字と小文字の区別を有効にするには、 $caseSensitive: true を指定します。

大文字と小文字の区別プロセス

$caseSensitive: true とテキストインデックスが大文字と小文字を区別しない場合、$text は次のようになります。

• テキストインデックスのクエリで、大文字と小文字が区別されない、および発音区別符号が区別されない一致を探します。

• 結果をフィルタリングして、指定された大文字と小文字に一致するドキュメントのみを返します。

$caseSensitive: true と接尾辞の語幹に大文字が含まれている場合、$text は正確な単語と一致します。

$caseSensitive: true を有効にすると、パフォーマンスが低下する可能性があります。

発音区別符号の区別の有効化

バージョン 3 の テキスト インデックスで発音区別符号の区別を有効にするには、$diacriticSensitive: true を指定します。

以前のテキストインデックスバージョンでは常に発音区別符号が区別されるため、$diacriticSensitive は効果がありません。

発音区別符号を区別するプロセス

バージョン 3 のテキスト インデックスと $diacriticSensitive: true の場合、$text は次のようになります。

• 発音区別符号を区別しないテキストインデックスをクエリします。

• 指定されたタームの発音区別符号と一致するドキュメントのみを返すように結果をフィルタリングします。

$diacriticSensitive: true を有効にすると、パフォーマンスが低下する可能性があります。

以前のテキストインデックスバージョンでは、$diacriticSensitive: true はすでに発音区別符号を区別するテキストインデックスをクエリします。

$diacriticSensitive: true と接尾辞の語幹に発音区別符号が含まれている場合、$text は正確な単語と一致します。

大文字と小文字を区別するターム検索

次の例では、Coffee に対して大文字と小文字を区別したクエリを実行します。

db.articles.find( { $text: { $search: "Coffee", $caseSensitive: true } } )

これは次の場合にのみ一致します。

{ "_id" : 2, "subject" : "Coffee Shopping", "author" : "efg", "views" : 5 }

大文字と小文字を区別する完全一致文字列検索

この例では、正確な複数単語の文字列に対して大文字と小文字を区別するクエリを実行します。

db.articles.find( {
   $text: { $search: "\"Café Con Leche\"", $caseSensitive: true }
} )

これは次の場合にのみ一致します。

{ "_id" : 5, "subject" : "Café Con Leche", "author" : "abc", "views" : 200 }

大文字と小文字を区別する除外ターム検索

除外するターム（-というプレフィックスが付いたターム）では大文字とユースケースできます。

次の例では、Coffee を含み、かつ shop は含まないドキュメントに対して大文字と小文字を区別するクエリを実行します（ステミング バージョン）。

db.articles.find( { $text: { $search: "Coffee -shop", $caseSensitive: true } } )

これは次と一致します。

{ "_id" : 2, "subject" : "Coffee Shopping", "author" : "efg" }

発音区別符号を区別するターム検索

以下の例では、CAFÉ（ステミング バージョン）に対して発音区別符号を区別するクエリを実行します。

db.articles.find( { $text: { $search: "CAFÉ", $diacriticSensitive: true } } )

これは次の場合にのみ一致します。

{ "_id" : 5, "subject" : "Café Con Leche", "author" : "abc" }

発音区別符号を区別する除外ターム検索

除外するターム（-というプレフィックスが付いたターム）で発音区別符号を区別することができます。

以下の例では、leches を含み、かつ cafés は含まないドキュメント（ステミング バージョン）に対して、発音区別符号を区別するクエリを実行します。

db.articles.find(
  { $text: { $search: "leches -cafés", $diacriticSensitive: true } }
)

これは次と一致します。

{ "_id" : 8, "subject" : "Cafe con Leche", "author" : "xyz" }

関連性スコアを返す

この例ではcake をクエリし、$meta を使用して一致する各ドキュメントに関連性スコアを追加します。

db.articles.find(
   { $text: { $search: "cake" } },
   { score: { $meta: "textScore" } }
)

返されるドキュメントには、関連性スコアを持つ scoreフィールドが含まれています。

{ "_id" : 3, "subject" : "Baking a cake", "author" : "abc", "views" : 90, "score" : 0.75 }

関連性スコアによる並べ替え

• { $meta: "textScore" }プロジェクションで式を指定せずに、 でsort() 式を指定できます。例:

  db.articles.find(
     { $text: { $search: "cake" } }
  ).sort( { score: { $meta: "textScore" } } )

  最終的に textScore を投影することなく、結果となるドキュメントを関連性で並べ替えることができます。

• { $meta: "textScore" } 式を投影と sort() の両方に含めると、投影ドキュメントとソート ドキュメントで式のフィールド名が異なる場合があります。

  For example, in the following operation, the projection uses a field named score for the expression and the sort() uses the field named ignoredName.

  db.articles.find(
     { $text: { $search: "cake" } } ,
     { score: { $meta: "textScore" } }
  ).sort( { ignoredName: { $meta: "textScore" } } )

一致するドキュメントの上位 2 件を返す

一致する上位 limit()sort()件のドキュメントを返すには、 を と併用します。

この例では coffee をクエリし、スコアの降順でソートし、結果を上位 2 つのドキュメントに制限します。

db.articles.find(
   { $text: { $search: "coffee" } },
   { score: { $meta: "textScore" } }
).sort( { score: { $meta: "textScore" } } ).limit(2)

$text と他のクエリおよびソート操作との組み合わせ

この例では、 author が "xyz" で、かつ subject に coffee または bake が含まれるドキュメントが一致します。 date の昇順でソートし、次に関連性スコアの降順でソートします。

db.articles.find(
   { author: "xyz", $text: { $search: "coffee bake" } },
   { score: { $meta: "textScore" } }
).sort( { date: 1, score: { $meta: "textScore" } } )