`range` (MongoDB Search 연산자)

정의

range

range 연산자는 숫자, 날짜 및 GeoJSON 포인트 값을 쿼리하고 점수를 매기는 기능을 지원합니다. 해당 연산자를 사용하여 지정된 숫자, 날짜, objectId 또는 문자(영어 알파벳) 범위 내에 있는 결과를 찾을 수 있습니다.

range 는 다음 데이터 유형에 대한 쿼리를 지원합니다.

숫자( int32, int64 및 double포함)
날짜
문자열, MongoDB Search 토큰 유형으로 인덱싱됨
objectId

구문

range 의 구문은 다음과 같습니다:

1 {
2     "$search": {
3        "index": <index name>, // optional, defaults to "default"
4        "range": {
5           "path": "<field-to-search>",
6           "gt | gte": <value-to-search>,
7           "lt | lte": <value-to-search>,
8           "score": <score-options>,
9           "doesNotAffect": "<facet-to-exclude>" | [<array-of-facets>]
10        }
11     }
12 }

옵션

range 는 다음 용어를 사용하여 쿼리를 구성합니다:

필드	유형	설명	필요성
`gt` or `gte`	BSON 날짜, 숫자, 문자열 또는 objectId	주어진 값보다 큰 값(`>`)을 찾거나, 주어진 값보다 크거나 같은 값(`>=`)을 찾습니다. 숫자 필드의 경우 값은 `int32`, `int64` 또는 `double` 데이터 유형일 수 있습니다. 날짜 필드의 경우 값은 :ISODate 형식의 날짜여야 합니다. 문자열 필드의 경우 값은 MongoDB Search `token` 유형으로 인덱싱되어야 합니다. `ObjectId` 필드의 경우 값은 objectId 데이터 유형으로 인덱싱되어야 하거나 동적 매핑이 `true`로 설정되어야 합니다.	no
`lt` or `lte`	BSON 날짜, 숫자, 문자열 또는 objectId	주어진 값보다 작은 값(`<`)을 찾거나, 주어진 값보다 작거나 같은 값(`<=`)을 찾습니다. 숫자 필드의 경우 값은 `int32`, `int64` 또는 `double` 데이터 유형일 수 있습니다. 날짜 필드의 경우 값은 :ISODate 형식의 날짜여야 합니다. 문자열 필드의 경우 값은 MongoDB Search `token` 유형으로 인덱싱되어야 합니다. `ObjectId` 필드의 경우 값은 objectId 데이터 유형으로 인덱싱되어야 하거나 동적 매핑이 `true`로 설정되어야 합니다.	no
`path`	문자열 또는 문자열 배열	인덱싱된 필드 또는 검색할 필드.	네
`score`	객체	일치하는 검색 결과에 할당된 점수를 수정합니다. 다음 옵션을 사용하여 기본 점수를 수정할 수 있습니다. `boost`결과 점수에 주어진 숫자를 곱합니다. `constant`결과 점수를 주어진 숫자로 바꿉니다. `function`결과 점수를 주어진 표현식으로 대체합니다. 배열 값을 쿼리할 때 MongoDB Search는 배열 에서 쿼리 와 일치하는 값이 더 많을수록 더 높은 점수를 할당합니다. 쿼리에서 `score` 사용에 대한 자세한 내용은 결과에서 문서 채점하기를 참조하십시오.	no
`doesNotAffect`	문자열 또는 문자열 배열	이 쿼리 기반으로 카운트 재계산에서 제외할 패싯 또는 패싯 목록입니다. 값은 `$search.facets` 또는 `$searchMeta.facets`에 정의된 패싯 의 이름 중 하나 이상이어야 합니다. 연산자 이 쿼리 일치하도록 문서를 필터링하는 데 지정된 패싯을 사용하지만 해당 패싯의 개수는 다시 계산하지 않습니다. 자세한 내용은 다중 선택 패싯을 참조하세요.	no

예시

다음 예시에서는 샘플 데이터의 컬렉션을 사용합니다. 클러스터에 샘플 데이터 를 로드한 경우 아래 예시의 인덱스 정의를 사용하여 인덱스를 생성하고 클러스터에서 예시 쿼리를 실행할 수 있습니다.

번호 예시

다음 예시에서는 샘플 데이터 의 숫자 필드에 인덱스를 사용하고 인덱스된 필드에 대해 range 쿼리를 실행합니다.

이 예에서는 정적 또는 동적 매핑을 사용하여 sample_mflix.movies collection의 runtime 필드에 대한 인덱스를 생성할 수 있습니다. 이 쿼리는 gte 및 lte 필드를 사용하여 검색할 숫자 범위를 정의합니다.

샘플 인덱스

다음 인덱스 정의 중 하나를 사용합니다.

1 {
2   "mappings": {
3     "dynamic": true
4   }
5 }

default(이)라고 명명된 다음 인덱스 정의는 movies 컬렉션에서만 runtime 필드의 인덱스를 생성합니다.

1 {
2   "mappings": {
3     "dynamic": false,
4     "fields": {
5       "runtime": {
6         "type": "number"
7       }
8     }
9   }
10 }

샘플 쿼리

다음 쿼리는 런타임이 2보다 크거나 같고 3보다 작거나 같은 영화를 검색합니다. 쿼리는 출력 결과를 5개로 제한하기 위해 $limit 단계를 포함하고, title과 runtime를 제외한 모든 필드를 제외하기 위해 $project 단계를 포함합니다.

1 db.movies.aggregate([
2   {
3     "$search": {
4       "range": {
5         "path": "runtime",
6         "gte": 2,
7         "lte": 3
8       }
9     }
10   },
11   {
12     "$limit": 5
13   },
14   {
15     "$project": {
16       "_id": 0,
17       "title": 1,
18       "runtime": 1
19     }
20   }
21 ])

{ "runtime" : 3, "title" : "Dots" }
{ "runtime" : 3, "title" : "Sisyphus" }
{ "runtime" : 3, "title" : "The Fly" }
{ "runtime" : 2, "title" : "Andrè and Wally B." }
{ "runtime" : 2, "title" : "Luxo Jr." }

이 예에서는 정적 또는 동적 매핑을 사용하여 sample_mflix.movies 컬렉션의 runtime 필드를 인덱싱할 수 있습니다. 쿼리는 lte 필드를 사용하여 지정된 값보다 작거나 같은 모든 값을 검색합니다.

샘플 인덱스

다음 인덱스 정의 중 하나를 사용합니다.

1 {
2   "mappings": {
3     "dynamic": true
4   }
5 }

1 {
2   "mappings": {
3     "dynamic": false,
4     "fields": {
5       "runtime": {
6         "type": "number"
7       }
8     }
9   }
10 }

샘플 쿼리

다음 쿼리는 런타임이 2 이하인 모든 영화를 검색합니다. 여기에는 출력을 5 결과로 제한하는 $limit 단계와 $project 단계가 포함되어 있습니다.

title 및 runtime을 제외한 모든 필드를 제외합니다.
다음과 같은 이름의 필드를 추가합니다. score

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

{ "runtime" : 1, "title" : "Blacksmith Scene", "score" : 1 }
{ "runtime" : 2, "title" : "Andrè and Wally B.", "score" : 1 }
{ "runtime" : 2, "title" : "Luxo Jr.", "score" : 1 }
{ "runtime" : 1, "title" : "The Kiss", "score" : 1 }
{ "runtime" : 1, "title" : "Dickson Experimental Sound Film", "score" : 1 }

다음 예제에서는 sample_analytics.customers 컬렉션에서 숫자 값 배열이 있는 필드를 포함하여 동적으로 인덱싱할 수 있는 모든 필드를 동적으로 인덱싱합니다. 샘플 쿼리는 gte 및 lte 필드를 사용하여 숫자 값 배열에서 지정된 값 사이의 모든 값을 Atlas Search에 사용합니다.

샘플 인덱스

default 이라는 이름의 다음 인덱스 정의는 숫자 값의 배열인 accounts 필드를 포함하여 모든 필드를 동적으로 인덱싱합니다.

{
  "mappings": {
    "dynamic": true
  }
}

샘플 쿼리

다음 쿼리는 250000 ~ 300000 사이의 고객 계정을 검색합니다. 여기에는 출력을 5 결과로 제한하는 $limit 단계와 accounts 및 name 를 제외한 모든 필드를 제외하는 $project 단계가 포함됩니다.

1 db.customers.aggregate([
2   {
3     "$search": {
4       "range": {
5         "path": "accounts",
6         "gt": 250000,
7         "lt": 400000
8       }
9     }
10   },
11   {
12     "$limit": 5
13   },
14   {
15     "$project": {
16       "_id": 0,
17       "accounts": 1,
18       "name": 1
19     }
20   }
21 ])

1 [
2   {
3     name: 'Elizabeth Ray',
4     accounts: [ 371138, 324287, 276528, 332179, 422649, 387979 ]
5   },
6   {
7     name: 'Katherine David',
8     accounts: [ 462501, 228290, 968786, 515844, 377292 ]
9   },
10   {
11     name: 'Brad Cardenas',
12     accounts: [ 721914, 817222, 973067, 260799, 87389 ]
13   },
14   {
15     name: 'Gary Nichols',
16     accounts: [ 385397, 337979, 325377, 440243, 586395, 86702 ]
17   },
18   { name: 'Jennifer Lawrence', accounts: [ 344885, 839927, 853542 ] }
19 ]

날짜 예시

다음 예시에서는 range 연산자를 사용하여 sample_mflix.movies 컬렉션의 날짜 필드를 쿼리합니다. 이 예시에서는 정적 또는 동적 매핑을 사용하여 컬렉션에서 released이라는 date 유형 필드를 인덱싱할 수 있습니다.

샘플 인덱스

다음 인덱스 정의 중 하나를 사용합니다.

default이라는 이름의 다음 인덱스 정의는 date 유형인 released 필드를 포함하여 movies collection의 모든 동적으로 인덱싱할 수 있는 필드를 인덱싱합니다.

{
   "mappings": {
      "dynamic": true
   }
}

default 이라는 이름의 다음 인덱스 정의는 movies 컬렉션의 released 필드를 인덱싱합니다.

{
   "mappings": {
      "dynamic": false,
      "fields": {
         "released": {
            "type": "date"
         }
      }
   }
}

샘플 쿼리

다음 쿼리는 2010년 1월 1일과 2015년 1월 1일 사이에 개봉한 영화를 검색합니다. 여기에는 출력 결과를 5개로 제한하는 $limit 단계와 title 및 released를 제외한 모든 필드를 제외하는 $project 단계가 포함되어 있습니다.

1 db.movies.aggregate([
2   {
3     "$search": {
4       "range": {
5         "path": "released",
6         "gt": ISODate("2010-01-01T00:00:00.000Z"),
7         "lt": ISODate("2015-01-01T00:00:00.000Z")
8       }
9     }
10   },
11   {
12     "$limit": 5
13   },
14   {
15     "$project": {
16       "_id": 0,
17       "title": 1,
18       "released": 1
19     }
20   }
21 ])

1 [
2   {
3     title: 'Too Much Johnson',
4     released: ISODate('2014-08-30T00:00:00.000Z')
5   },
6   {
7     title: 'Stolen Desire',
8     released: ISODate('2012-07-01T00:00:00.000Z')
9   },
10   {
11     title: 'The Monkey King',
12     released: ISODate('2012-01-12T00:00:00.000Z')
13   },
14   { title: 'The Land', released: ISODate('2012-08-04T00:00:00.000Z') },
15   {
16     title: 'My Childhood',
17     released: ISODate('2013-07-31T00:00:00.000Z')
18   }
19 ]

ObjectId 예시

다음 예시에서는 range 연산자를 사용하여 sample_mflix.movies 컬렉션의 objectId 필드를 쿼리합니다. 이 예시에서는 정적 또는 동적 매핑을 사용하여 컬렉션에서 _id라는 objectId 유형 필드를 인덱싱할 수 있습니다.

샘플 인덱스

다음 인덱스 정의 중 하나를 사용합니다.

default이라는 이름의 다음 인덱스 정의는 objectId 유형인 _id 필드를 포함하여 movies collection의 모든 동적으로 인덱싱할 수 있는 필드를 인덱싱합니다.

{
   "mappings": {
      "dynamic": true
   }
}

default 이라는 이름의 다음 인덱스 정의는 movies 컬렉션의 _id 필드를 인덱싱합니다.

{
   "mappings": {
      "dynamic": false,
      "fields": {
         "_id": {
           "type": "objectId"
         }
      }
   }
}

샘플 쿼리

다음 예시는 range 연산자를 사용하여 sample_mflix.movies 컬렉션의 _id 필드에서 objectId 값 범위를 쿼리합니다.

1 db.movies.aggregate([
2   {
3     "$search": {
4       "range": {
5         "path": "_id",
6         "gte": ObjectId("573a1396f29313caabce4a9a"),
7         "lte": ObjectId('573a1396f29313caabce4ae7')
8       }
9     }
10   },
11   {
12     "$project": {
13       "_id": 1,
14       "title": 1,
15       "released": 1
16     }
17   }
18 ])

1 [
2   {
3     _id: ObjectId('573a1396f29313caabce4a9a'),
4     title: 'The Godfather',
5     released: ISODate('1972-03-24T00:00:00.000Z')
6   },
7   {
8     _id: ObjectId('573a1396f29313caabce4a9b'),
9     title: 'Get to Know Your Rabbit',
10     released: ISODate('1972-06-01T00:00:00.000Z')
11   },
12   {
13     _id: ObjectId('573a1396f29313caabce4aad'),
14     title: 'The Tall Blond Man with One Black Shoe',
15     released: ISODate('1973-08-30T00:00:00.000Z')
16   },
17   {
18     _id: ObjectId('573a1396f29313caabce4abe'),
19     title: 'The Great Northfield Minnesota Raid',
20     released: ISODate('1972-05-12T00:00:00.000Z')
21   },
22   {
23     _id: ObjectId('573a1396f29313caabce4ac4'),
24     title: 'The Heartbreak Kid',
25     released: ISODate('1973-02-01T00:00:00.000Z')
26   },
27   {
28     _id: ObjectId('573a1396f29313caabce4ac7'),
29     title: 'Gumshoe',
30     released: ISODate('1971-12-01T00:00:00.000Z')
31   },
32   {
33     _id: ObjectId('573a1396f29313caabce4ad9'),
34     title: 'Heat',
35     released: ISODate('1972-10-06T00:00:00.000Z')
36   },
37   {
38     _id: ObjectId('573a1396f29313caabce4ae7'),
39     title: 'Horror Express',
40     released: ISODate('1973-12-01T00:00:00.000Z')
41   }
42 ]

문자열 예시

다음 예시 range 연산자 사용하여 sample_mflix.movies 컬렉션 의 문자열 필드 쿼리 . 이 예시 에서는 정적 매핑을 사용하여 컬렉션 의 title 필드 MongoDB Search token 유형으로 인덱스 해야 합니다.

샘플 인덱스

default 이라는 이름의 다음 인덱스 정의는 movies 컬렉션 의 title 필드 MongoDB Search token 유형으로 인덱싱합니다.

{
  "mappings": {
    "dynamic": false,
    "fields": {
      "title": {
        "type": "token",
        "normalizer": "lowercase"
      }
    }
  }
}

샘플 쿼리

다음 쿼리는 city 와 country 사이의 문자가 포함된 영화 제목을 검색합니다. 여기에는 출력을 5 결과로 제한하는 $limit 단계와 title을 제외한 모든 필드를 제외하는 $project 단계가 포함되어 있습니다.

1 db.movies.aggregate([
2   {
3     "$search": {
4       "range": {
5         "path": "title",
6         "gt": "city",
7         "lt": "country"
8       }
9     }
10   },
11   {
12     "$limit": 5
13   },
14   {
15     "$project": {
16       "_id": 0,
17       "title": 1
18     }
19   }
20 ])

[
  { title: 'Civilization' },
  { title: 'Clash of the Wolves' },
  { title: 'City Lights' },
  { title: 'Comradeship' },
  { title: 'Come and Get It' }
]

내장된 문서 예시

다음 쿼리는 sample_training.companies 컬렉션의 funding_rounds.raised_amount 필드에서 500000 이상이고 1000000 이하인 값을 검색합니다. returnStoredSource: true 와 returnScope를 사용하여 funding_rounds 객체 배열 내의 필드를 조회하고 반환하며, 이 필드는 mongot에 저장됩니다. 이 쿼리는 저장된 소스에 대한 상대 경로 사용 예시의 샘플 인덱스를 사용합니다.

➤ Search Playground에서 사용해 보세요. MongoDB 검색 플레이그라운드의 데이터가 다음 예시에서 사용된 샘플 컬렉션보다 작기 때문에 MongoDB 검색 플레이그라운드의 결과는 다를 수 있습니다.

1 db.companies.aggregate([
2   {
3     "$search": {
4       "range": {
5         "path": "funding_rounds.raised_amount",
6         "gte": 500000,
7         "lte": 1000000
8       },
9       "returnStoredSource": true,
10       "returnScope": {
11         "path": "funding_rounds"
12       }
13     }
14   },
15   {
16     "$limit": 5
17   }
18 ])

[
  {
    round_code: 'angel',
    raised_amount: 500000,
    raised_currency_code: 'USD'
  },
  {
    round_code: 'angel',
    raised_amount: 800000,
    raised_currency_code: 'USD'
  },
  {
    round_code: 'c',
    raised_amount: 1000000,
    raised_currency_code: 'USD'
  },
  {
    round_code: 'seed',
    raised_amount: 1000000,
    raised_currency_code: 'USD'
  },
  {
    round_code: 'a',
    raised_amount: 1000000,
    raised_currency_code: 'USD'
  }
]

메타데이터 예시

다음 쿼리는 런타임이 2 보다 크거나 같고 3보다 작거나 같은 영화를 검색합니다. 이 쿼리는 $searchMeta 단계를 사용하여 검색 기준과 일치하는 다음 버킷(연도)의 모든 영화를 조회합니다.

1990, 이 버킷에 대한 포괄적인 하한값
2000, 1990 버킷의 상한 제외 및 이 버킷의 하한 포함
2010, 2000 버킷의 상한 제외 및 이 버킷의 하한 포함
2020, 2010 버킷의 배타적 상한선

쿼리는 sample_mflix.movies 네임스페이스의 모든 필드를 동적으로 인덱싱하는 default 이라는 인덱스를 사용합니다.

db.movies.aggregate([
  {
    "$searchMeta": {
      "facet": {
        "operator": {
          "range": {
            "path": "runtime",
            "gte": 2,
            "lte": 3
          }
        },
        "facets": {
          "yearFacet": {
            "type": "number",
            "path": "year",
            "boundaries": [1990, 2000, 2010, 2020 ]
          }
        }
      }
    }
  }
])

[
  {
    count: { lowerBound: Long('15') },
    facet: {
      yearFacet: {
        buckets: [
          { _id: 1990, count: Long('2') },
          { _id: 2000, count: Long('3') },
          { _id: 2010, count: Long('5') }
        ]
      }
    }
  }
]

돌아가기

쿼리 문자열

정규식

1	{
2	"$search": {
3	"index": <index name>, // optional, defaults to "default"
4	"range": {
5	"path": "<field-to-search>",
6	"gt \| gte": <value-to-search>,
7	"lt \| lte": <value-to-search>,
8	"score": <score-options>,
9	"doesNotAffect": "<facet-to-exclude>" \| [<array-of-facets>]
10	}
11	}
12	}

1	{
2	"mappings": {
3	"dynamic": false,
4	"fields": {
5	"runtime": {
6	"type": "number"
7	}
8	}
9	}
10	}

1	db.movies.aggregate([
2	{
3	"$search": {
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14	{
15	"$project": {
16	"_id": 0,
17	"accounts": 1,
18	"name": 1
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20	}
21	])

1	[
2	{
3	name: 'Elizabeth Ray',
4	accounts: [ 371138, 324287, 276528, 332179, 422649, 387979 ]
5	},
6	{
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8	accounts: [ 462501, 228290, 968786, 515844, 377292 ]
9	},
10	{
11	name: 'Brad Cardenas',
12	accounts: [ 721914, 817222, 973067, 260799, 87389 ]
13	},
14	{
15	name: 'Gary Nichols',
16	accounts: [ 385397, 337979, 325377, 440243, 586395, 86702 ]
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18	{ name: 'Jennifer Lawrence', accounts: [ 344885, 839927, 853542 ] }
19	]

1	[
2	{
3	title: 'Too Much Johnson',
4	released: ISODate('2014-08-30T00:00:00.000Z')
5	},
6	{
7	title: 'Stolen Desire',
8	released: ISODate('2012-07-01T00:00:00.000Z')
9	},
10	{
11	title: 'The Monkey King',
12	released: ISODate('2012-01-12T00:00:00.000Z')
13	},
14	{ title: 'The Land', released: ISODate('2012-08-04T00:00:00.000Z') },
15	{
16	title: 'My Childhood',
17	released: ISODate('2013-07-31T00:00:00.000Z')
18	}
19	]

1	[
2	{
3	_id: ObjectId('573a1396f29313caabce4a9a'),
4	title: 'The Godfather',
5	released: ISODate('1972-03-24T00:00:00.000Z')
6	},
7	{
8	_id: ObjectId('573a1396f29313caabce4a9b'),
9	title: 'Get to Know Your Rabbit',
10	released: ISODate('1972-06-01T00:00:00.000Z')
11	},
12	{
13	_id: ObjectId('573a1396f29313caabce4aad'),
14	title: 'The Tall Blond Man with One Black Shoe',
15	released: ISODate('1973-08-30T00:00:00.000Z')
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18	_id: ObjectId('573a1396f29313caabce4abe'),
19	title: 'The Great Northfield Minnesota Raid',
20	released: ISODate('1972-05-12T00:00:00.000Z')
21	},
22	{
23	_id: ObjectId('573a1396f29313caabce4ac4'),
24	title: 'The Heartbreak Kid',
25	released: ISODate('1973-02-01T00:00:00.000Z')
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29	title: 'Gumshoe',
30	released: ISODate('1971-12-01T00:00:00.000Z')
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34	title: 'Heat',
35	released: ISODate('1972-10-06T00:00:00.000Z')
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37	{
38	_id: ObjectId('573a1396f29313caabce4ae7'),
39	title: 'Horror Express',
40	released: ISODate('1973-12-01T00:00:00.000Z')
41	}
42	]

1	db.companies.aggregate([
2	{
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13	}
14	},
15	{
16	"$limit": 5
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18	])

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