Atlas Search 쿼리 실행

개요

이 가이드 에서는 Rust 운전자 사용하여 컬렉션 에서 Atlas Search 쿼리를 실행 방법을 학습 수 있습니다. Atlas Search 사용하면 MongoDB Atlas 에서 호스팅되는 컬렉션에서 전체 텍스트 검색을 수행할 수 있습니다. Atlas Search 인덱스는 검색 동작과 인덱스 할 필드를 지정합니다.

샘플 데이터

이 가이드의 예시에서는 Atlas 샘플 데이터 세트의 sample_mflix 데이터베이스에 있는 movies 컬렉션을 사용합니다. 무료 MongoDB Atlas 클러스터를 생성하고 샘플 데이터 세트를 로드하는 방법을 알아보려면 Atlas 시작하기 가이드를 참조하세요.

Atlas Search 쿼리 실행

이 섹션은 집계 파이프라인을 생성하여 컬렉션에서 Atlas Search 쿼리를 실행하는 방법을 설명합니다.

Atlas Search 쿼리 실행 하려면 컬렉션 에 Atlas Search 인덱스 만들어야 합니다. 프로그래밍 방식으로 Atlas Search 인덱스 만드는 방법을 학습 인덱스 가이드 의Atlas Search 및 Vector Search 인덱스 섹션을 참조하세요. <search index name> 이 가이드 의 코드 예제에서 자리 표시자를 Atlas Search 인덱스 의 이름으로 바꿀 수 있습니다.

Atlas Search 인덱스 생성한 후 파이프라인 단계 배열 에 $search 단계를 추가하여 검색 기준을 지정합니다. 그런 다음 aggregate() 메서드를 호출하고 파이프라인 배열 매개 변수로 전달합니다.

팁

집계 작업에 대해 자세히 학습 애그리게이션 가이드 참조하세요.

Atlas Search 예시

이 예시 다음 조치를 수행하여 Atlas Search 쿼리 실행합니다.

title 필드 에 "Alabama"라는 단어가 포함된 문서를 쿼리 하도록 운전자 에 지시하는 $search 단계를 생성합니다.
드라이버가 쿼리 결과에 title 필드를 포함하도록 지시하는 $project 단계를 만듭니다.
파이프라인 단계를 aggregate() 메서드에 전달하고 결과를 출력합니다.

use mongodb::{
       bson::{doc, Document},
       Client, Collection,
   };
use futures::stream::TryStreamExt;
#[tokio::main]
  async fn main() -> mongodb::error::Result<()> {
    // Replace the uri string with your connection string
    let uri = "<connection string uri>";
    let client = Client::with_uri_str(uri).await?;
    let my_coll: Collection<Document> = client
        .database("sample_mflix")
        .collection("movies");
    // Defines the Atlas Search query
    let pipeline = vec![
        doc! {
          "$search": {
            "index": "<search index name>",
              "text": {
                "query": "Alabama",
                "path": "title"
              }
          }
        },
        doc! {
          "$project": {
            "title": 1,
            "_id": 1
            }
        }
    ];
    // Runs the aggregation pipeline
    let mut cursor = my_coll.aggregate(pipeline).await?;
    // Prints the results
    while let Some(doc) = cursor.try_next().await? {
      println!("{}", doc);
    }
    Ok(())
  }

{
  "_id": ObjectId("..."),
  "title": "Alabama Moon"
}
{
  "_id": ObjectId("..."),
  "title": "Crazy in Alabama"
}
{
  "_id": ObjectId("..."),
  "title": "Sweet Home Alabama"
}

Atlas Search 메타데이터

파이프라인 단계를 사용하여 $searchMeta Atlas Search 결과에서 메타데이터 만 반환하는 $searchMeta 집계 단계를 만듭니다.

팁

MongoDB Atlas v4.4.11 이상에서만 사용 가능

이 집계 파이프라인 연산자는 v4.4.11 이상을 실행하는 MongoDB Atlas 클러스터에서만 사용할 수 있습니다.

다음 예시 Atlas Search 집계 단계에 대한 메타데이터 조회 방법을 보여줍니다.

use mongodb::{
    bson::{doc, Document, DateTime},
    Client, Collection,
};
use futures::stream::TryStreamExt;
#[tokio::main]
async fn main() -> mongodb::error::Result<()> {
    // Replace the uri string with your connection string
    let uri = "<connection string uri>";
    let client = Client::with_uri_str(uri).await?;
    let my_coll: Collection<Document> = client
        .database("sample_mflix")
        .collection("movies");
    // Defines the $searchMeta pipeline stage
    let pipeline = vec![
        doc! {
            "$searchMeta": {
                "index": "<search index name>",
                "near": {
                    "path": "released",
                    "origin": DateTime::parse_rfc3339_str("2011-09-01T00:00:00.000Z")
                        .unwrap(),
                    "pivot": 7776000000i64
                }
            }
        }
    ];
    let mut cursor = my_coll.aggregate(pipeline).await?;
    while let Some(doc) = cursor.try_next().await? {
        println!("{}", doc);
    }
    Ok(())
}

{
  "count": 3,
  "hits": [
    {
      "id": ObjectId("..."),
      "score": 1.0
    },
    {
      "id": ObjectId("..."),
      "score": 1.0
    },
    {
      "id": ObjectId("..."),
      "score": 1.0
    }
  ]
}

파이프라인 검색 단계 만들기

MongoDB Rust 운전자 Atlas Search 파이프라인 단계를 생성하기 위한 헬퍼 메서드와 빌더 제공합니다. 이러한 헬퍼를 사용하면 Rust의 유형 시스템을 사용하여 복잡한 검색 쿼리를 구성하여 컴파일 타임의 안전성을 높일 수 있습니다.

Atlas Search 연산자

Rust 운전자 BSON 문서 구성을 통해 다음과 같은 Atlas Search 연산자를 지원합니다.

연산자	설명
자동 완성 기능	불완전한 입력 문자열에서 일련의 문자가 포함된 단어나 구를 검색 합니다.
복합	두 개 이상의 연산자를 단일 쿼리로 결합합니다.
같음	필드 지정한 값과 일치하는지 확인합니다.
이 존재합니다	문서에 인덱싱된 지정 필드 이름에 대한 경로가 있는지 테스트합니다.
geo	위치 별 검색 허용하는 지리적 쿼리의 경우.
하이라이트	검색 기준과 일치하는 텍스트 스니펫을 반환하려면 검색 를 강조 표시해야 하는 사용자 인터페이스에 유용합니다.
인	지정된 경로에서 BSON 번호, 날짜, 부울, ObjectId, uuid 또는 문자열 값의 배열 검색 하고 필드 값이 지정된 배열 의 임의 값과 같은 문서를 반환합니다.
유사한 콘텐츠 더 보기	입력 문서와 유사한 문서를 반환합니다.
가깝다	숫자, 날짜 및 GeoJSON 포인트 값을 쿼리하고 점수를 매기는 기능을 지원합니다.
구	인덱스 구성에 지정된 분석기 사용하여 정렬된 용어 시퀀스가 포함된 문서를 검색 합니다.
쿼리 문자열	인덱싱된 필드와 값의 조합을 쿼리할 수 있습니다.
범위	숫자, 날짜 및 문자열 값을 쿼리하고 점수를 매길 수 있도록 지원합니다.
정규식	쿼리 필드 정규 표현식 으로 해석합니다.
text	인덱스 구성에서 지정한 분석기 사용하여 전체 텍스트 검색 수행합니다.
와일드카드	검색 문자열에 모든 문자와 일치할 수 있는 특수 문자를 사용하는 쿼리를 활성화합니다.

파이프라인 검색 단계 예시

참고

Atlas 샘플 데이터 세트

이 예시 Atlas 샘플 데이터 세트의 sample_mflix.movies 컬렉션 사용합니다. 무료 계층 Atlas cluster 설정하다 하고 샘플 데이터 세트를 로드하는 방법을 학습 Atlas 설명서에서 Atlas 시작하기 튜토리얼을 참조하세요.

이 예시 실행 하려면 먼저 movies 컬렉션 에 다음 정의가 있는 Atlas Search 인덱스 만들어야 합니다.

{
  "mappings": {
    "dynamic": true,
    "fields": {
      "title": {
        "analyzer": "lucene.keyword",
        "type": "string"
      },
      "genres": {
        "normalizer": "lowercase",
        "type": "token"
      }
    }
  }
}

Atlas Search 인덱스 생성에 대해 자세히 학습하려면 인덱스 가이드의 Atlas Search 및 Vector Search 인덱스 섹션을 참조하세요.

코드의 <search index name> 자리 표시자를 Atlas Search 인덱스 의 이름으로 바꿀 수 있습니다.

다음 코드는 다음 사양의 $search 단계를 생성합니다.

genres 배열 "Comedy"가 포함되어 있는지 확인합니다.
fullplot 필드 에서 "new york"구문을 검색합니다.
1950 ~ 2000 사이의 year 값과 일치합니다.
텀 "Love"로 시작하는 title 값을 검색합니다.

use mongodb::{
    bson::{doc, Document},
    Client, Collection,
};
use futures::stream::TryStreamExt;
#[tokio::main]
async fn main() -> mongodb::error::Result<()> {
    // Replace the uri string with your connection string
    let uri = "<connection string uri>";
    let client = Client::with_uri_str(uri).await?;
    let my_coll: Collection<Document> = client
        .database("sample_mflix")
        .collection("movies");
    // Creates a complex search using multiple operators
    let search_stage = doc! {
        "$search": {
            "index": "<search index name>",
            "compound": {
                "must": [
                    {
                        "equals": {
                            "path": "genres",
                            "value": "Comedy"
                        }
                    },
                    {
                        "phrase": {
                            "path": "fullplot",
                            "query": "new york"
                        }
                    },
                    {
                        "range": {
                            "path": "year",
                            "gte": 1950,
                            "lte": 2000
                        }
                    },
                    {
                        "wildcard": {
                            "path": "title",
                            "query": "Love*"
                        }
                    }
                ]
            }
        }
    };
    let project_stage = doc! {
        "$project": {
            "title": 1,
            "year": 1,
            "genres": 1,
            "_id": 1
        }
    };
    let pipeline = vec![search_stage, project_stage];
    let mut cursor = my_coll.aggregate(pipeline).await?;
    while let Some(doc) = cursor.try_next().await? {
        println!("{}", doc);
    }
    Ok(())
}

{
  "_id": ObjectId("..."),
  "genres": ["Comedy", "Romance"],
  "title": "Love at First Bite",
  "year": 1979
}
{
  "_id": ObjectId("..."),
  "genres": ["Comedy", "Drama"],
  "title": "Love Affair",
  "year": 1994
}

Atlas Search 연산자에 대해 자세히 학습 Atlas Search 연산자 설명서를 참조하세요.

추가 정보

Atlas Search 에 대해 자세히 학습 Atlas 설명서에서 Atlas Search 참조하세요.

API 문서

이 가이드 에 언급된 메서드에 학습 보려면 다음 API 설명서를 참조하세요.

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Indexes

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