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.

Identify the specific fields within your collections that users are likely to search so that you know which fields to index. Each MongoDB Search query searches a single MongoDB Search index, which contains terms that are extracted from one or more specified fields within a collection. When planning your MongoDB Search queries, decide whether to index only key fields or every field in your specified collection by enabling static or dynamic mapping. You can query across multiple fields by specifying the query path as an array of fields, or by using the queryString operator.

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 the type of matches your users are searching for to inform which operators to use in your MongoDB Search queries:

• 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.

For applications that require text normalization, multi-language support, stemming, or more, leverage MongoDB Search text analysis tools:

• 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 the score query option to modify the relevance score of documents and affect the order in which users view results. MongoDB Search queries associate a relevance-based score with every document in the result set, and returns documents in order from the highest to the lowest score.

• 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.

MongoDB Search query performance is affected by your index configuration and the complexity of your queries. Focus on indexing fields that are critical to your application's search functionality and aim for a logical balance between query complexity and speed.

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.

For more recommendations on how to optimize your query performance, see MongoDB Search Query Performance.