Visão geral da pesquisa do MongoDB

O que são queries de pesquisa?

As queries de pesquisa consultam um índice de pesquisa para retornar um conjunto de resultados. As queries de pesquisa diferem das queries de banco de dados tradicionais, pois atendem a necessidades de informações mais gerais. Onde uma consulta de banco de dados deve seguir uma sintaxe estrita , você pode usar consultas de pesquisa para correspondência simples de texto. Você também pode pesquisar frases, intervalos de números ou datas semelhantes e expressões regulares ou curingas.

As queries do MongoDB Search assumem a forma de um estágio de pipeline de agregação. O MongoDB Search fornece $search os estágios e, que você $searchMeta pode usar com outros estágios de pipeline de agregação em sua pipeline de query. A Pesquisa do MongoDB fornece operadores de consulta e coletores que você pode usar dentro desses estágios do pipeline de agregação .

Para aprender mais, consulte Queries e índices.

O que é um índice de pesquisa?

No contexto da pesquisa, um índice é uma estrutura de dados que categoriza os dados em um formato facilmente pesquisável. Os índices de pesquisa permitem a recuperação mais rápida de documentos que contêm um determinado termo sem a necessidade de digitalizar toda a coleção. Embora os índices do MongoDB Search e os índices do MongoDB tornem a recuperação de dados mais rápida, eles são diferentes. Como o índice no final de um livro, um índice de pesquisa é um mapeamento entre os termos e os documentos que contêm esses termos. Os índices de pesquisa também contêm outros metadados relevantes, como as posições dos termos em documentos.

Você pode criar um índice do MongoDB Search em um único campo ou em vários campos usando mapeamentos estáticos. Como alternativa, você pode ativar os mapeamentos dinâmicos para indexar automaticamente todos os campos indexáveis dinamicamente em seus documentos. Você pode criar índices do MongoDB Search em dados polimórficos e documentos incorporados ou para casos de uso específicos, como pesquisa conforme o tipo ou pesquisa facetada.

Para saber mais, consulte Clientes aceitos.

O que são analisadores de pesquisa e tokens?

Quando você cria um índice de pesquisa, o Atlas Search transforma seus dados em uma sequência de tokens ou termos. Um analisador facilita esse processo por meio de etapas que incluem:

• Tokenização: divide as palavras em uma cadeia de caracteres em tokens indexáveis, como dividir uma frase por espaço em branco e pontuação.

• Normalização: organiza dados para representação consistente e análise mais fácil, como transformar texto em minúsculas ou remover palavras indesejadas chamadas de palavras vazias.

• Derivação: reduz palavras à sua forma raiz, ignorando sufixos, prefixos e formas de palavras no plural.

As particularidades da tokenização são específicas da linguagem e podem exigir a realização de escolhas adicionais. Qual analisador usar depende dos seus dados e aplicativo.

O MongoDB Search fornece alguns analisadores integrados. Você também pode criar seu próprio analisador personalizado. Você pode especificar analisadores alternativos usando vários analisador.

Para saber mais, consulte Como processar dados com analisadores.

O que é uma pontuação de pesquisa?

Cada documento nos resultados da query recebe uma pontuação de relevância que ordena os resultados da maior para a menor relevância. Na forma mais simples de pontuação, os documentos têm uma pontuação mais alta se o termo aparecer com frequência em um documento e mais baixa se o termo aparecer em muitos documentos da collection. Você também pode personalizar a pontuação para adaptar a pesquisa a um domínio específico aumentando, decaindo ou modificando a pontuação padrão baseada em relevância.

Para aprender mais, consulte Documentos de pontuação.