Definição
facetO coletor
facetagrupa resultados por valores ou intervalos nos campos facetados especificados e retorna a contagem para cada um desses grupos.Você pode usar
facetcom os$search$searchMetaestágios e. O MongoDB recomenda usarfacetcom o estágio para recuperar resultados de metadados somente para a$searchMetaquery. Para recuperar resultados de metadados e queries usando o estágio, use$searcha$$SEARCH_METAvariável de agregação.SEARCH_METAConsulte Variável de agregação para saber mais.Se você definir storedSource na definição do tipo de campo embeddedDocuments, poderá usar returnScope com returnStoredSource para fazer facetas em campos aninhados dentro de um array de objetos. Caso contrário, você só poderá fazer facetas no campo-raiz do tipo embeddedDocuments. Para um exemplo de facetas em:
Campos aninhados dentro de um array de objetos, veja Exemplo de returnScope.
Tipo de campo
embeddedDocumentsda raiz, consulte Query de faceta.
Sintaxe
facet tem a seguinte sintaxe:
{ "$searchMeta"|"$search": { "index": <index name>, // optional, defaults to "default" "facet": { "operator": { <operator-specifications> }, "facets": { <facet-definitions> } }, "returnScope": { "path": "<embedded-documents-field-to-query>" }, "returnStoredSource": true } }
Campos
Campo | Tipo | Obrigatório? | Descrição |
|---|---|---|---|
| documento | sim | Informações para o agrupamento dos dados para cada faceta. Você deve especificar pelo menos uma Definição de faceta. |
| documento | no | Operador para usar para executar a faceta . Se omitido, o MongoDB Search executa a faceta sobre todos os documentos na coleção. |
Definição de Facet
O documento de definição do faceta contém o nome do faceta e as opções específicas para um tipo de faceta. A pesquisa do MongoDB suporta os seguintes tipos de facetas:
Facets de String
Importante
stringFacet agora está desatualizado. Em vez disso, use o token, que fornece faceta aprimorada.
Para aprender mais sobre as diferenças entre os tipos de campo atualizados e desatualizados para faceta, consulte Comparando Tipos de Campo para Faceta.
As facets de strings permitem limitar os resultados da MongoDB Search com base nos valores de strings mais frequentes no campo de string especificado. Observe que o campo de string deve ser indexado como token. Para faceta campos de string em documentos incorporados, você também deve indexar os campos pai como o tipo de documento. Quando você faceta strings em arrays ou documentos incorporados, o MongoDB Search retorna contagens de faceta com base no número de documentos raiz correspondentes.
Sintaxe
Os facets de string têm a seguinte sintaxe:
{ "$searchMeta": { "facet":{ "operator": { <operator-specification> }, "facets": { "<facet-name>" : { "type" : "string", "path" : "<field-path>", "numBuckets" : <number-of-categories>, } } } } }
Opções
Opção | Tipo | Descrição | Obrigatório? |
|---|---|---|---|
| int | Número máximo de categorias faceta para retornar nos resultados. O valor deve ser menor ou igual a | no |
| string | Caminho do campo para a faceta. Você pode especificar um campo que é indexado como um token. | sim |
| string | Tipo de facet. O valor deve ser | sim |
Exemplo
Exemplo
O exemplo a seguir usa um índice chamado default na coleção sample_mflix.movies. O campo genres na coleção é indexado como o tipo token e o campo year é indexado como o tipo número.
{ "mappings": { "dynamic": false, "fields": { "genres": { "type": "token" }, "year": { "type": "number" } } } }
A query utiliza o estágio $searchMeta para pesquisar o campo year na coleção movies para filmes de 2000 a 2015 e recuperar uma contagem do número de filmes em cada gênero.
1 db.movies.aggregate([ 2 { 3 "$searchMeta": { 4 "facet": { 5 "operator": { 6 "range": { 7 "path": "year", 8 "gte": 2000, 9 "lte": 2015 10 } 11 }, 12 "facets": { 13 "genresFacet": { 14 "type": "string", 15 "path": "genres" 16 } 17 } 18 } 19 } 20 } 21 ])
1 [ 2 { 3 count: { lowerBound: Long('12568') }, 4 facet: { 5 genresFacet: { 6 buckets: [ 7 { _id: 'Drama', count: Long('7079') }, 8 { _id: 'Comedy', count: Long('3689') }, 9 { _id: 'Romance', count: Long('1764') }, 10 { _id: 'Thriller', count: Long('1584') }, 11 { _id: 'Documentary', count: Long('1472') }, 12 { _id: 'Action', count: Long('1471') }, 13 { _id: 'Crime', count: Long('1367') }, 14 { _id: 'Adventure', count: Long('1056') }, 15 { _id: 'Horror', count: Long('866') }, 16 { _id: 'Biography', count: Long('796') } 17 ] 18 } 19 } 20 } 21 ]
Para saber mais sobre esses resultados, consulte Resultados de faceta.
Facets Numéricos
Importante
numberFacet agora está desatualizado. Em vez disso, use o número, que fornece faceta melhorada.
Para aprender mais sobre as diferenças entre os tipos de campo atualizados e desatualizados para faceta, consulte Comparando Tipos de Campo para Faceta.
As facets numéricas permitem determinar a frequência dos valores numéricos nos resultados da pesquisa, dividindo os resultados em intervalos separados de números. Quando você faceta números em arrays ou documentos incorporados, o MongoDB Search retorna contagens de faceta com base no número de documentos raiz correspondentes.
Sintaxe
Os facets numéricos têm a seguinte sintaxe:
{ "$searchMeta": { "facet":{ "operator": { <operator-specification> }, "facets": { "<facet-name>" : { "type" : "number", "path" : "<field-path>", "boundaries" : <array-of-numbers>, "default": "<bucket-name>" } } } } }
Opções
Opção | Tipo | Descrição | Obrigatório? |
|---|---|---|---|
| array de números | Lista de valores numéricos, em ordem crescente, que especificam os limites para cada bloco. Você deve especificar pelo menos dois limites, que sejam menores ou iguais a mil (
| sim |
| string | Nome de um compartimento adicional que conta os documentos retornados do operador que não se enquadram nos limites especificados. Se omitido, a Pesquisa do MongoDB também inclui os resultados do operador de faceta que não se enquadram em um bucket especificado, mas não o inclui em nenhuma contagem de bucket. | no |
| string | Caminho do campo para a faceta. Você pode especificar um campo que é indexado como o tipo número. | sim |
| string | Tipo de facet. O valor deve ser | sim |
Exemplo
Exemplo
O exemplo a seguir usa um índice chamado default na coleção sample_mflix.movies. O campo year na coleção é indexado como o tipo número.
{ "mappings": { "dynamic": false, "fields": { "year": [ { "type": "number" } ] } } }
A query usa o estágio $searchMeta para procurar o campo year na collection movies para filmes entre os anos 1980 2000 e recuperar resultados de metadados para a query. A query especifica três buckets:
1980, limite inferior inclusivo para este bucket1990, limite superior exclusivo para o bucket1980e limite inferior inclusivo para este bucket2000, limite superior exclusivo para o bucket1990
A query também especifica um bucket de default chamado other para recuperar resultados da query que não se enquadram em nenhum dos limites especificados.
1 db.movies.aggregate([ 2 { 3 "$searchMeta": { 4 "facet": { 5 "operator": { 6 "range": { 7 "path": "year", 8 "gte": 1980, 9 "lte": 2000 10 } 11 }, 12 "facets": { 13 "yearFacet": { 14 "type": "number", 15 "path": "year", 16 "boundaries": [1980,1990,2000], 17 "default": "other" 18 } 19 } 20 } 21 } 22 } 23 ])
1 [ 2 { 3 count: { lowerBound: Long('6095') }, 4 facet: { 5 yearFacet: { 6 buckets: [ 7 { _id: 1980, count: Long('1956') }, 8 { _id: 1990, count: Long('3558') }, 9 { _id: 'other', count: Long('581') } 10 ] 11 } 12 } 13 } 14 ]
Para saber mais sobre esses resultados, consulte Resultados de faceta.
Facetas de data
Importante
dateFacet agora está desatualizado. Em vez disso, use a data, que fornece faceta melhorada.
Para aprender mais sobre as diferenças entre os tipos de campo atualizados e desatualizados para faceta, consulte Comparando Tipos de Campo para Faceta.
As facets de datas permitem restringir resultados de pesquisa com base em uma data. Quando você faceta datas em arrays ou documentos incorporados, o MongoDB Search retorna contagens de faceta com base no número de documentos raiz correspondentes.
Sintaxe
Os facets de data têm a seguinte sintaxe:
{ "$searchMeta": { "facet":{ "operator": { <operator-specification> }, "facets": { "<facet-name>" : { "type" : "date", "path" : "<field-path>", "boundaries" : <array-of-dates>, "default": "<bucket-name>" } } } } }
Opções
Opção | Tipo | Descrição | Obrigatório? |
|---|---|---|---|
| array de números | Lista de valores de data que especificam os limites para cada bucket. Você deve especificar:
Cada par adjacente de valores atua como o limite inferior inclusivo e o limite superior exclusivo para o bucket. | sim |
| string | Nome de um compartimento adicional que conta os documentos retornados do operador que não se enquadram nos limites especificados. Se omitido, o MongoDB Search incluirá os resultados do operador de faceta que também não se enquadram em um bucket especificado, mas o MongoDB Search não incluirá esses resultados em nenhuma contagem de bucket. | no |
| string | Caminho do campo para a faceta. Você pode especificar um campo que é indexado como um tipo de data. | sim |
| string | Tipo de facet. O valor deve ser | sim |
Exemplo
Exemplo
O exemplo a seguir usa um índice chamado default na coleção sample_mflix.movies. O campo released na coleção é indexado como tipo data.
{ "mappings": { "dynamic": false, "fields": { "released": [ { "type": "date" } ] } } }
A query usa o estágio $searchMeta para pesquisar filmes entre os anos 2000 a 2015 no campo released na collection movies e recuperar resultados de metadados para a string de query. A query especifica quatro buckets:
2000-01-01, limite inferior inclusivo para este bucket2005-01-01, limite superior exclusivo para o bucket2000-01-01e limite inferior inclusivo para este bucket2010-01-01, limite superior exclusivo para o bucket2005-01-01e limite inferior inclusivo para este bucket2015-01-01, limite superior exclusivo para o bucket2010-01-01
A query também especifica um bucket de default chamado other para recuperar resultados da query que não se enquadram em nenhum dos limites especificados.
1 db.movies.aggregate([ 2 { 3 "$searchMeta": { 4 "facet": { 5 "operator": { 6 "range": { 7 "path": "released", 8 "gte": ISODate("2000-01-01T00:00:00.000Z"), 9 "lte": ISODate("2015-01-31T00:00:00.000Z") 10 } 11 }, 12 "facets": { 13 "yearFacet": { 14 "type": "date", 15 "path": "released", 16 "boundaries": [ISODate("2000-01-01"), ISODate("2005-01-01"), ISODate("2010-01-01"), ISODate("2015-01-01")], 17 "default": "other" 18 } 19 } 20 } 21 } 22 } 23 ])
1 [ 2 { 3 count: { lowerBound: Long('11922') }, 4 facet: { 5 yearFacet: { 6 buckets: [ 7 { 8 _id: ISODate('2000-01-01T00:00:00.000Z'), 9 count: Long('3028') 10 }, 11 { 12 _id: ISODate('2005-01-01T00:00:00.000Z'), 13 count: Long('3953') 14 }, 15 { 16 _id: ISODate('2010-01-01T00:00:00.000Z'), 17 count: Long('4832') 18 }, 19 { _id: 'other', count: Long('109') } 20 ] 21 } 22 } 23 } 24 ]
Para saber mais sobre esses resultados, consulte Resultados de faceta.
Comparação de tipos de campo para faceta
Os tipos de campo de pesquisa atualizados do MongoDB fornecem funcionalidade aprimorada para suporte a faceta em comparação com os tipos desatualizados (stringFacet, numberFacet, dateFacet). A tabela a seguir descreve as principais diferenças na funcionalidade:
Categoria faceta | Tipo de campo atualizado | Tipo de faceta desatualizado | Principais diferenças |
|---|---|---|---|
String | stringFacet (desatualizado) | Suporte a normalizador: o tipo | |
Numérico | numberFacet (desatualizado) | Suporte a array: o tipo | |
Data | dateFacet (desatualizado) | Suporte a array: o tipo |
Observação
Quando os tipos de campo desatualizados e atualizados são definidos para o mesmo campo, os tipos de faceta desatualizados têm precedência. Por exemplo, se token e stringFacet forem definidos para um campo, o cálculo de faceta usará o mapeamento stringFacet .
Resultados de facet
Para uma query de faceta , o MongoDB Search retorna um mapeamento dos nomes de faceta definidos para uma array de compartimentos para essa faceta nos resultados. O documento de resultado do faceta contém a opção buckets, que é uma array de buckets resultantes para o faceta. Cada documento de bucket de faceta na array tem os seguintes campos:
Opção | Tipo | Descrição |
|---|---|---|
| objeto | Identificador único que identifica este bucket de facet. Este valor corresponde ao tipo de dados que está sendo facetado. |
| int | Contagem de documentos nesse bucket de faceta . Para saber mais sobre o campo |
Facetas de seleção múltipla
O MongoDB Search permite visualizar e selecionar vários buckets dentro da mesma faceta simultaneamente. Normalmente, selecionar um bucket dentro de uma faceta filtra os resultados da pesquisa de acordo com essa seleção e altera as contagens de todas as facetas.
Exemplo
Suponha que uma definição de índice para a coleção sample_airbnb.listings especifique facetas para os seguintes campos:
cancellation_policyroom_typeaccommodates
O faceta cancellation_policy tem os seguintes buckets:
flexiblemoderatestrict_14_with_grace_periodsuper_strict_30super_strict_60
Cada um tem sua própria contagem de resultados. Quando você pesquisa o moderate cancellation_policy, as contagens dos outros quatro buckets vão para 0. Além disso, as contagens de buckets nas facets room_type e accommodates reduzem para o número de resultados em cada bucket que também tem um flexible cancellation_policy.
Em cenários em que você precise de um controle mais granular de como os facets afetam as contagens de resultados da pesquisa, habilite o facet de seleção múltipla com a propriedade doesNotAffect em suas queries facetadas. Esses facets ainda filtram resultados, mas a query não altera suas contagens de resultados.
Exemplo
Considere uma query na collection sample_airbnb.listings para documentos com moderate cancellation_policy. Se você especificar um valor doesNotAffect de cancellation_policy, as contagens de buckets na faceta cancellation_policy não serão alteradas, mas as contagens de resultados para as buckets de outras facets serão reduzidas para o número de resultados em cada bucket, que também tem um moderate cancellation_policy.
Para obter mais informações, consulte o exemplo de Facet de Multi-Select .
Finalmente, para casos de uso com muitas facets, pode ser útil limitar quais outros filtros afetam uma determinada faceta. Você pode fazer isso especificando qualquer faceta na propriedade doesNotAffect de qualquer filtro, incluindo facets em outros campos. Isso permite que você observe rapidamente quais seleções restringem as opções mais ou menos rapidamente.
Exemplo
Considere uma query na coleção sample_airbnb.listings para documentos com um valor accommodates de 3. Se você especificar um valor doesNotAffect de cancellation_policy, as contagens de resultados para os buckets room_type serão reduzidas para o número de resultados em cada bucket, que também acomodará 3 pessoas, mas as contagens de resultados para os buckets em cancellation_policy não são afetados.
Para obter mais informações, consulte o exemplo de exclusão de filtro entre facetas.
SEARCH_META Variável de agregação
Quando você executa sua query utilizando o estágio $search, o MongoDB Search armazena os resultados de metadados na variável $$SEARCH_META e retorna somente os resultados da pesquisa. Você pode usar a variável $$SEARCH_META em todos os estágios de pipeline de agregação compatíveis para visualizar os resultados de metadados da sua $search query.
O MongoDB recomenda utilizar a variável $$SEARCH_META somente se você precisar dos resultados da pesquisa e dos resultados de metadados. Caso contrário, use o:
$searchestágio apenas para os resultados da pesquisa.$searchMetaestágio apenas para os resultados dos metadados.
Limitações
Aplicam-se as seguintes limitações:
Você pode executar queries de facets somente em um único campo. Não é possível executar queries de atributos em grupos de campos.
Exemplos
Os exemplos a seguir utilizam os dados de amostra. O exemplo de resultados de metadados demonstra como executar uma query de $searchMeta com facet para recuperar somente os metadados nos resultados. O exemplo de metadados e os resultados da pesquisa demonstram como executar uma $search query com facet e a variável de agregação $SEARCH_META para recuperar os resultados de pesquisa e dos metadados. O exemplo returnScope demonstra como criar facetas em campos aninhados em um array de objetos indexados dinamicamente usando o tipo embeddedDocuments.
A definição do índice na coleção sample_mflix.movies especifica o seguinte para os campos a serem indexados:
{ "mappings": { "dynamic": false, "fields": { "directors": { "type": "token" }, "year": { "type": "number" }, "released": { "type": "date" } } } }
As pesquisas de query a seguir para filmes lançados entre 1º de janeiro de 2000 e 31 de janeiro de 2015. Ela solicita metadados no campo directors e year.
1 db.movies.aggregate([ 2 { 3 "$searchMeta": { 4 "facet": { 5 "operator": { 6 "range": { 7 "path": "released", 8 "gte": ISODate("2000-01-01T00:00:00.000Z"), 9 "lte": ISODate("2015-01-31T00:00:00.000Z") 10 } 11 }, 12 "facets": { 13 "directorsFacet": { 14 "type": "string", 15 "path": "directors", 16 "numBuckets" : 7 17 }, 18 "yearFacet" : { 19 "type" : "number", 20 "path" : "year", 21 "boundaries" : [2000,2005,2010, 2015] 22 } 23 } 24 } 25 } 26 } 27 ])
1 [ 2 { 3 count: { lowerBound: Long('11922') }, 4 facet: { 5 yearFacet: { 6 buckets: [ 7 { _id: 2000, count: Long('3064') }, 8 { _id: 2005, count: Long('4035') }, 9 { _id: 2010, count: Long('4553') } 10 ] 11 }, 12 directorsFacet: { 13 buckets: [ 14 { _id: 'Takashi Miike', count: Long('26') }, 15 { _id: 'Johnnie To', count: Long('20') }, 16 { _id: 'Steven Soderbergh', count: Long('18') }, 17 { _id: 'Michael Winterbottom', count: Long('16') }, 18 { _id: 'Ridley Scott', count: Long('15') }, 19 { _id: 'Tyler Perry', count: Long('15') }, 20 { _id: 'Clint Eastwood', count: Long('14') } 21 ] 22 } 23 } 24 } 25 ]
Os resultados mostram uma contagem dos seguintes itens na collection sample_mflix.movies:
Número de filmes do ano 2000, limite inferior inclusivo, até 2015, limite superior excluindo, que a Pesquisa MongoDB retornou para a query
Número de filmes para cada diretor que a Pesquisa MongoDB retornou para a consulta
Para saber mais sobre esses resultados, consulte Resultados de faceta.
A definição do índice na coleção sample_mflix.movies especifica o seguinte para os campos a serem indexados:
{ "mappings": { "dynamic": false, "fields": { "genres": { "type": "token" }, "released": { "type": "date" } } } }
A query a seguir pesquisa filmes lançados perto de 01 de julho de 1999 usando o estágio $search . A consulta inclui um estágio $facet para processar os documentos de entrada usando os seguintes estágios de subpipeline:
Etapa
$projectpara excluir todos os campos nos documentos, exceto os campostitleereleasedno campo de saídadocs.$limitestágio para fazer o seguinte:Limite a saída do estágio
$searcha2documentosLimite a saída ao documento
1no campo de saídameta.
Observação
O limite deve ser pequeno para que os resultados caibam em um documento de 16 MB .
o estágio
$replaceWithpara incluir os resultados de metadados armazenados na variável$$SEARCH_METAno campo de saídameta
A query também inclui um estágio $set para adicionar o campo meta.
Observação
Para ver os resultados de metadados da seguinte query, o MongoDB Search deve retornar documentos que correspondam à query.
1 db.movies.aggregate([ 2 { 3 "$search": { 4 "facet": { 5 "operator": { 6 "near": { 7 "path": "released", 8 "origin": ISODate("1999-07-01T00:00:00.000+00:00"), 9 "pivot": 7776000000 10 } 11 }, 12 "facets": { 13 "genresFacet": { 14 "type": "string", 15 "path": "genres" 16 } 17 } 18 } 19 } 20 }, 21 { "$limit": 2 }, 22 { 23 "$facet": { 24 "docs": [ 25 { "$project": 26 { 27 "title": 1, 28 "released": 1 29 } 30 } 31 ], 32 "meta": [ 33 {"$replaceWith": "$$SEARCH_META"}, 34 {"$limit": 1} 35 ] 36 } 37 }, 38 { 39 "$set": { 40 "meta": { 41 "$arrayElemAt": ["$meta", 0] 42 } 43 } 44 } 45 ])
1 [ 2 { 3 docs: [ 4 { 5 _id: ObjectId('573a1393f29313caabcde1ae'), 6 title: 'Begone Dull Care', 7 released: ISODate('1999-07-01T00:00:00.000Z') 8 }, 9 { 10 _id: ObjectId('573a13a9f29313caabd2048a'), 11 title: 'Fara' released: ISODate('1999-07-01T00:00:00.000Z') 12 } 13 ], 14 meta: { 15 count: { lowerBound: Long('20878') }, 16 facet: { 17 genresFacet: { 18 buckets: [ 19 { _id: 'Drama', count: Long('12149') }, 20 { _id: 'Comedy', count: Long('6436') }, 21 { _id: 'Romance', count: Long('3274') }, 22 { _id: 'Crime', count: Long('2429') }, 23 { _id: 'Thriller', count: Long('2400') }, 24 { _id: 'Action', count: Long('2349') }, 25 { _id: 'Adventure', count: Long('1876') }, 26 { _id: 'Documentary', count: Long('1755') }, 27 { _id: 'Horror', count: Long('1432') }, 28 { _id: 'Biography', count: Long('1244') } 29 ] 30 } 31 } 32 } 33 } 34 ]
Para saber mais sobre esses resultados, consulte Resultados de faceta.
A definição de índice na coleção sample_training.companies indexa o campo funding_rounds como o tipo embeddedDocuments. Ele indexa dinamicamente todos os campos do array funding_rounds de objetos e armazena os campos raised_currency_code e raised_amount no array funding_rounds de objetos usando a opção storedSource.
{ "mappings": { "dynamic": false, "fields": { "funding_rounds": { "type": "embeddedDocuments", "dynamic": true, "storedSource": { "include": [ "raised_currency_code", "raised_amount" ] } } } } }
A seguinte query:
Usa o
text(operador do MongoDB Search) para pesquisar fundos angariados emUSD.Usa as opções returnScope para definir o contexto da query para o campo
embeddedDocumentschamadofunding_rounds. Para usarreturnScope, a query:Especifica a opção returnStoredSource, que é necessária, para retornar os campos de origem armazenados.
Facetas no campo
raised_amountno arrayfunding_roundsde objetos. A query especifica três buckets:5000000, limite inferior inclusivo para este bucket
5250000, limite superior exclusivo para o bucket 5000000 e limite inferior inclusivo para esse bucket
5500000, limite superior exclusivo para o bucket 5250000
1 db.companies.aggregate([ 2 { 3 "$searchMeta": { 4 "returnStoredSource": true, 5 "returnScope": { 6 "path": "funding_rounds" 7 }, 8 "facet": { 9 "operator": { 10 "text": { 11 "path": "funding_rounds.raised_currency_code", 12 "query": "USD" 13 } 14 }, 15 "facets": { 16 "raisedAmountFacet": { 17 "type": "number", 18 "path": "funding_rounds.raised_amount", 19 "boundaries": [5000000, 5250000, 5500000] 20 } 21 } 22 } 23 } 24 } 25 ])
1 [ 2 { 3 count: { lowerBound: Long('5329') }, 4 facet: { 5 raisedAmountFacet: { 6 buckets: [ 7 { _id: 5000000, count: Long('251') }, 8 { _id: 5250000, count: Long('32') } 9 ] 10 } 11 } 12 } 13 ]
Nos resultados anteriores da MongoDB Search, as contagens de facetas são baseadas nos documentos secundários incorporados e não nos principais.
A seguinte definição de índice na collection sample_airbnb.listingsAndReviews indexa automaticamente todos os campos indexáveis dinamicamente e configura os campos cancellation_policy, room_type e price para pesquisa facetada.
{ "mappings": { "dynamic": false, "fields": { "cancellation_policy": { "type": "token" }, "room_type": { "type": "token" }, "accommodates": { "type": "number" } } } }
A seguinte consulta utiliza o estágio $searchMeta para executar as seguintes ações:
Facet nos campos
cancellation_policy,roomTypeeaccommodates.O faceta
cancellation_policytem os seguintes buckets:"strict_14_with_grace_period""moderate""flexible""super_strict_30""super_strict_60"
O faceta
room_typetem os seguintes buckets:"Entire home/apt""Private room""Shared room"
A query divide o faceta
accommodatesem buckets para:1, limite inferior inclusivo para este bucket2, limite superior exclusivo para o bucket1e limite inferior inclusivo para esse bucket.4, limite superior exclusivo para o bucket2e limite inferior inclusivo para esse bucket.8, limite superior exclusivo para o bucket4
Execute uma pesquisa
compounddo Operador para anúncios que devem conter o textonew york citynodescriptione filtra os resultados para anúncios commoderatecancellation_policyum. A configuraçãodoesNotAffectgarante que a filtragem por ummoderatecancellation_policynão altere as contagens de outros buckets no faceta; as contagens"strict_14_with_grace_period""flexible""super_strict_30"para,, e"super_strict_60"são valores diferentes de zero.
1 db.listingsAndReviews.aggregate([ 2 { 3 $searchMeta: { 4 facet: { 5 facets: { 6 accommodatesFacet: { 7 path: "accommodates", 8 type: "number", 9 boundaries: [1,2,4,8], 10 }, 11 cancellationFacet: { 12 path: "cancellation_policy", 13 type: "string", 14 }, 15 roomTypeFacet: { 16 path: "room_type", 17 type: "string", 18 } 19 }, 20 operator: { 21 compound: { 22 must: [ 23 { 24 text: { 25 path: "description", 26 query: "new york city", 27 }, 28 }, 29 ], 30 filter: [ 31 { 32 equals: { 33 path: "cancellation_policy", 34 value: "moderate", 35 doesNotAffect: 36 "cancellationFacet", 37 }, 38 }, 39 ], 40 }, 41 }, 42 }, 43 } 44 }, 45 ]
1 [ 2 { 3 count: { lowerBound: Long('531') }, 4 facet: { 5 accomodatesFacet: { 6 buckets: [ 7 { _id: "1", count: Long('25') }, 8 { _id: "2", count: Long('270') }, 9 { _id: "4", count: Long('204') }, 10 ] 11 }, 12 cancellationFacet: { 13 buckets: [ 14 { _id: "strict_14_with_grace_period", count: Long('849') }, 15 { _id: "moderate", count: Long('531') }, 16 { _id: "flexible", count: Long('380') }, 17 { _id: "super_strict_60", count: Long('25') } 18 { _id: "super_strict_30", count: Long('380') } 19 ] 20 }, 21 roomTypeFacet: { 22 buckets: [ 23 { _id: "Entire home/apt", count: Long('369') }, 24 { _id: "Private room", count: Long('159') }, 25 { _id: "Shared room", count: Long('3') }, 26 ] 27 } 28 } 29 } 30 ]
Observe que as contagens de buckets em cancellationFacet não são reduzidas a zero, apesar da filtragem de consulta em um valor de moderate.
A seguinte definição de índice na coleção sample_airbnb.listingsAndReviews indexa os campos cancellation_policy, room_type e price, permitindo a pesquisa facetada neles.
{ "mappings": { "dynamic": true, "fields": { "cancellation_policy": { "type": "token" }, "room_type": { "type": "token" }, "accommodates": { "type": "number" } } } }
A seguinte query:
Pesquisas de anúncios que incluam o texto
new york cityem seudescriptione que tenham umcancellation_policydemoderate.Facetas nos campos
cancellation_policy,roomTypeeaccommodates.Cada um dos facets
cancellation_policyeroomTypetem três buckets, correspondentes aos três valores exclusivos desses campos em toda a collection. A query divide o facetaaccommodatesem buckets para:1, limite inferior inclusivo para este bucket2, limite superior exclusivo para o bucket1e limite inferior inclusivo para esse bucket.4, limite superior exclusivo para o bucket2e limite inferior inclusivo para esse bucket.8, limite superior exclusivo para o bucket4
Define a propriedade
doesNotAffectno operadorequalsdecompound.filtercomoaccommodatesFacet. Isso exclui os buckets dentro do facetaaccommodatesda filtragem. Como resultado, a filtragem nomoderatecancellation_policyreduz as contagens de outros buckets nacancellation_policyfaceta para0e reduz as contagens de buckets naroomTypefaceta, mas as contagens de buckets noaccommodatesfaceta não foram alterados. Isso permite comparar o impacto da filtragem em diferentes facetas.
1 db.listingsAndReviews.aggregate([ 2 { 3 $searchMeta: { 4 facet: { 5 facets: { 6 accommodatesFacet: { 7 path: "accommodates", 8 type: "number", 9 boundaries: [1,2,4,8], 10 }, 11 cancellationFacet: { 12 path: "cancellation_policy", 13 type: "string", 14 }, 15 roomTypeFacet: { 16 path: "room_type", 17 type: "string", 18 } 19 }, 20 operator: { 21 compound: { 22 must: [ 23 { 24 text: { 25 path: "description", 26 query: "new york city", 27 }, 28 }, 29 ], 30 filter: [ 31 { 32 equals: { 33 path: "cancellation_policy", 34 value: "moderate", 35 doesNotAffect: 36 "accommodatesFacet", 37 }, 38 }, 39 ], 40 }, 41 }, 42 }, 43 }, 44 }, 45 ]
1 [ 2 { 3 count: { lowerBound: Long('531') }, 4 facet: { 5 accomodatesFacet: { 6 buckets: [ 7 { _id: "1", count: Long('25') }, 8 { _id: "2", count: Long('270') }, 9 { _id: "4", count: Long('204') }, 10 ] 11 }, 12 cancellationFacet: { 13 buckets: [ 14 { _id: "flexible", count: Long('XXX') }, 15 { _id: "moderate", count: Long('531') }, 16 { _id: "strict_14_with_grace_period", count: Long('XXX') }, 17 ] 18 }, 19 roomTypeFacet: { 20 buckets: [ 21 { _id: "Entire home/apt", count: Long('369') }, 22 { _id: "Private room", count: Long('159') }, 23 { _id: "Shared room", count: Long('3') }, 24 ] 25 } 26 } 27 } 28 ]
Continuar aprendendo
Para saber mais, consulte How to Use Facets with MongoDB Search.
Você pode aprender mais sobre facet (Operador de Pesquisa do MongoDB) na Pesquisa do MongoDB com nosso curso e vídeo.
Aprenda com cursos
Para saber mais sobre o uso de facets no MongoDB Search, faça a Unidade 9 do Curso de Introdução ao MongoDB na MongoDB University. A unidade de hora do 1.5 inclui uma visão geral do MongoDB Search e lições sobre como criar índices do MongoDB Search, executar consultas do$search utilizando operadores compostos e agrupar resultados utilizando o facet.
Aprenda assistindo
Acompanhe este vídeo para saber como criar e usar um numérico e de cadeia de caracteres (operador de facet pesquisa do MongoDB ) em sua query para agrupar resultados e recuperar uma contagem dos resultados nos grupos.
Duração: 11 Minutos