Consultas e índices

Considere se os usuários do aplicação desejam retornar o conteúdo dos documentos ou metadados sobre seus documentos:

• Se os usuários quiserem o conteúdo do documento, use a fase de agregação $search para retornar documentos que atendam aos critérios de pesquisa.

• Se os usuários quiserem metadados sobre os resultados das pesquisas, use a fase $searchMeta para retornar contagens personalizáveis de documentos e facetas correspondentes.

Identifique os campos específicos dentro de suas coleções que os usuários provavelmente pesquisarão para que você saiba quais campos indexar. Cada query do MongoDB Search pesquisa um único índice do MongoDB Search, que contém termos extraídos de um ou mais campos especificados em uma collection. Ao planejar suas queries do MongoDB Search, decida se indexar apenas os campos de chave ou todos os campo da collection especificada, ativando o mapeamento estático ou dinâmico. Você pode executar query em vários campos especificando o caminho da query como uma array de campos ou usando o operador queryString.

Os termos de pesquisa comuns dos seus usuários podem ser correspondências exatas, semelhantes ou parciais para os dados no seu Atlas cluster. Por exemplo, os usuários de um aplicação de análise de filmes podem querer filtrar filmes de um ano exato ou ver recomendações de filmes semelhantes ao seu filme favorito.

Determine o tipo de correspondências que seus usuários estão procurando para informar quais operadores usar em suas queries do MongoDB Search:

• Para correspondências exatas, use operadores como equals ou in para encontrar documentos que contenham termos idênticos ao valor query especificado. Você também pode usar o operador text para corresponder a documentos que contêm any ou all das strings no valor query.

• Para correspondências semelhantes, use operadores como near, moreLikeThis ou phrase para encontrar documentos que contenham valores numéricos, documentos ou ordenações de strings que sejam semelhantes aos termos de pesquisa especificados. Você também pode usar o operador range para encontrar documentos que contenham um valor dentro de um intervalo especificado de valores.

• Para correspondências parciais, como queries de pesquisa conforme o tipo, use operadores como autocomplete, regex ou wildcard para implementar a funcionalidade de pesquisa conforme o tipo ou faça a correspondência de termos usando expressões regulares.

• Use o operador composto para combinar múltiplos comportamentos de correspondência em uma única query.

Para aplicativos que exigem normalização de texto, suporte a vários idiomas, derivação ou mais, aproveite a análise de texto do MongoDB Search FERRAMENTAS:

• Escolha um analisador integrado na definição do seu índice para corresponder ao idioma e à natureza dos seus dados de texto. Os analisadores dividem o texto em termos ou tokens e podem ajustá-lo para remover pontuação e letras maiúsculas, converter palavras para sua forma raiz e muito mais.

• Configure analisadores personalizados se seu aplicação tiver requisitos específicos, como lidar com termos específicos do domínio ou analisar texto formatado, como endereços de e-mail ou IDs separados por traços. Analisadores personalizados permitem filtrar texto por caractere, definir o número de caracteres a serem incluídos em cada bloco de token ou ativar derivação ou supressão.

• Defina sinônimos para melhorar a precisão da pesquisa de termos com significados iguais ou semelhantes.

Você pode ajustar a apresentação dos resultados da pesquisa com base nas demandas de filtro, ordenação ou relevância dos seus usuários:

• Use a opção de query de pontuação para modificar a pontuação de relevância dos documentos e afetar a ordem em que os usuários visualizam os resultados. As queries do MongoDB Search associam uma pontuação baseada em relevância a cada documento no conjunto de resultados e retorna documentos em ordem da pontuação mais alta para a mais baixa.

• Defina a opção de query sort para campos indexados que os usuários provavelmente ordenarão em ordem crescente ou decrescente, como datas ou campos numéricos.

• Use as opções de query searchBefore ou searchAfter para exibir os resultados como um conjunto de páginas pelas quais os usuários podem navegar sequencialmente ou avançar.

• Use o coletor facet (Operador de Atlas Search) para permitir que os usuários filtrem os resultados por categorias ou outras dimensões. Isso pode melhorar significativamente a relevância dos resultados da pesquisa, oferecendo aos usuários uma experiência de pesquisa mais guiada.

O desempenho da query do MongoDB Search é afetado pela configuração do índice e pela complexidade das suas queries. Concentre-se na indexação de campos que são críticos para a funcionalidade de pesquisa do seu aplicativo e busque um equilíbrio lógico entre complexidade e velocidade da query.

Para otimizar ainda mais o desempenho, considere as seguintes opções de query:

• Use a opção de query concorrente para definir o número de solicitações de pesquisa concorrentes que são executadas ao avaliar uma query. Essa opção é útil para queries complexas ou grandes conjuntos de dados.

• Use a opção de query returnStoredSource em conjunto com a opção de índice storedSource para determinar se os documentos de origem originais, armazenados como parte do índice, devem ser retornados junto com os resultados da pesquisa. Essa opção é útil para aplicativos onde você exibe resumos ou destaques com base nos critérios de pesquisa.

• Use a opção de índice numPartitions para particionar seu índice, distribuindo objetos de índice entre subíndices de maneira ideal.

Para obter mais recomendações sobre como otimizar o desempenho da query, consulte Desempenho da query do MongoDB Search.