Defina mapeamentos de campo

Mapeamentos dinâmicos

Use o mapeamento dinâmico para indexar automaticamente todos os campos dos tipos suportados em sua collection. Recomendamos usar mapeamentos dinâmicos somente se seu esquema mudar regularmente ou for desconhecido, ou se você estiver experimentando o MongoDB Search. Os índices mapeados dinamicamente ocupam mais espaço em disco do que os índices mapeados estaticamente e podem ter menos desempenho.

Quando você indexa dinamicamente um campo que contém dados polimórficos, o MongoDB Search indexa automaticamente o campo como todos os tipos de campo dinamicamente indexáveis que correspondem aos dados. Se o campo contiver dados de um tipo que o MongoDB Search não indexa automaticamente, o MongoDB Search não indexará esses dados.

O MongoDB Search indexa dinamicamente todos os campos em um documento usando as configurações padrão para o tipo de dados detectado. O MongoDB Search também indexa dinamicamente todos os documentos aninhados no documento, a menos que você substitua explicitamente definindo dynamic para false.

Para aprender quais tipos de dados suportam indexação dinâmica, veja a seção Tipos de dados abaixo.

Mapeamentos estáticos

Use o mapeamento estático para configurar opções de índice para campos que você não deseja indexados dinamicamente ou para configurar um único campo independentemente de outros em um índice. Quando você utiliza mapeamento estático, MongoDB Search indexa somente os campos que você especifica no mappings.fields.

Quando você indexa estaticamente um campo que contém dados polimórficos, o MongoDB Search indexa somente documentos que correspondem ao mapeamento especificado na definição de índice para esse campo. A Pesquisa do MongoDB não indexa documentos que não correspondam ao tipo de dados especificado na definição de índice para esse campo.

Para especificar o índice para um campo aninhado, defina os mapeamentos para cada campo pai desse campo aninhado. Você não pode usar a notação de ponto para indexar estaticamente campos aninhados. Para ver exemplos, consulte os exemplos ou o Exemplo de mapeamento combinado abaixo.

Campo de índice como vários tipos de dados

Para indexar um campo como vários tipos, defina os tipos na array de definição de campo para campo.

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{
2
  ...
3
  "mappings": {
4
    "dynamic": <boolean>,
5
    "fields": {
6
      "<field-name>": [
7
        {
8
          "type": "<field-type>",
9
          ...
10
        },
11
        {
12
          "type": "<field-type>",
13
          ...
14
        },
15
        ...
16
      ],
17
      ...
18
    },
19
    ...
20
  }
21
}

Exemplo de mapeamento estático

O seguinte exemplo de definição de índice utiliza mapeamentos estáticos.

• O analisador de índice padrão é lucene.standard.

• O analisador de pesquisa padrão é lucene.standard. Você pode alterar o analisador de pesquisa se quiser que o termo de query seja analisado de forma diferente de como ele é armazenado no índice de pesquisa do MongoDB .

• O índice especifica mapeamentos de campo estáticos (dynamic: false), o que significa que campos que não são explicitamente mencionados não são indexados. Então, a definição do índice inclui:

  • O campo address, que é do tipo document. Possui dois subcampos incorporados, city e state.

    O subcampo city usa o analisador lucene.simple por padrão para queries. Utiliza a opção ignoreAbove para ignorar qualquer cadeia de mais de 255 bytes de comprimento.

    O subcampo state usa o analisador lucene.english por padrão para queries.

  • O campo company, que é do tipo string. Ele usa o analisador lucene.whitespace por padrão para queries. Tem um analisador multi denominado mySecondaryAnalyzer que utiliza o analisador lucene.french por padrão para queries.

  • O campo employees , que é um conjunto de cadeias de caracteres. Ele usa o analisador lucene.standard por padrão para queries. Para indexar matrizes, o MongoDB Search exige apenas o tipo de dados dos elementos da matriz . Você não precisa especificar que os dados estão contidos em uma matriz na definição de índice.

{
  "analyzer": "lucene.standard",
  "searchAnalyzer": "lucene.standard",
  "mappings": {
    "dynamic": false,
    "fields": {
      "address": {
        "type": "document",
        "fields": {
          "city": {
            "type": "string",
            "analyzer": "lucene.simple",
            "ignoreAbove": 255
          },
          "state": {
            "type": "string",
            "analyzer": "lucene.english"
          }
        }
      },
      "company": {
        "type": "string",
        "analyzer": "lucene.whitespace",
        "multi": {
          "mySecondaryAnalyzer": {
            "type": "string",
            "analyzer": "lucene.french"
          }
        }
      },
      "employees": {
        "type": "string",
        "analyzer": "lucene.standard"
      }
    }
  }
}

Exemplo de mapeamento combinado

O exemplo de definição de índice a seguir utiliza mapeamentos estáticos e dinâmicos.

• O analisador de índice padrão é lucene.standard.

• O analisador de pesquisa padrão é lucene.standard. Você pode alterar o analisador de pesquisa se quiser que o termo de query seja analisado de forma diferente de como ele é armazenado no índice de pesquisa do MongoDB .

• O índice especifica mapeamentos de campo estáticos (dynamic: false), o que significa que campos que não são explicitamente mencionados não são indexados. Então, a definição do índice inclui:

  • O campo company, que é do tipo string. Ele usa o analisador lucene.whitespace por padrão para queries. Tem um analisador multi denominado mySecondaryAnalyzer que utiliza o analisador lucene.french por padrão para queries.

  • O campo employees, que é um conjunto de cadeias de caracteres. Ele usa o analisador lucene.standard por padrão para consultas.

  • O campo address, que é do tipo document. Possui dois subcampos incorporados, city e state. Em vez de mencionar explicitamente cada campo aninhado no documento, a definição de índice permite o mapeamento dinâmico para todos os subcampos no documento. Ele usa o analisador lucene.standard por padrão para queries.

{
  "analyzer": "lucene.standard",
  "searchAnalyzer": "lucene.standard",
  "mappings": {
    "dynamic": false,
    "fields": {
      "company": {
        "type": "string",
        "analyzer": "lucene.whitespace",
        "multi": {
          "mySecondaryAnalyzer": {
            "type": "string",
            "analyzer": "lucene.french"
          }
        }
      },
      "employees": {
        "type": "string",
        "analyzer": "lucene.standard"
      },
      "address": {
        "type": "document",
        "dynamic": true
      }
    }
  }
}