Executar uma query de pesquisa do MongoDB

Visão geral

Neste guia, você pode aprender como executar uma query de um índice do MongoDB Search e usar a funcionalidade avançada de pesquisa de texto completo em seus aplicativos de driver C++ . Você pode fazer query de um índice de pesquisa usando um estágio de pipeline de agregação $search.

Para saber mais sobre a fase de pipeline $search, consulte o guia $search no manual do MongoDB Server.

Crie um índice de pesquisa do MongoDB

Antes de executar uma pesquisa em uma coleção do Atlas , primeiro você deve criar um índice do MongoDB Search na coleção. Um índice do MongoDB Search é uma estrutura de dados que categoriza os dados em um formato pesquisável. Para saber como criar um índice de pesquisa do MongoDB , consulte o guia Índices de pesquisa do MongoDB .

Pesquisar seus dados

Para usar a fase do pipeline de agregação $search, você deve especificar um operador de query do MongoDB pesquisa que indique o tipo de query que você deseja executar. Opcionalmente, você pode usar um coletor para especificar os valores e faixas da saída da query. Para visualizar uma tabela de todos os operadores e coletores disponíveis com o MongoDB pesquisa, consulte a página Operadores e Coletores na documentação do Atlas.

O exemplo seguinte utiliza o operador compound para combinar vários operadores em uma única query. Para saber mais, consulte o guia Operador composto na documentação do Atlas.

A query tem os seguintes critérios de pesquisa:

• O campo genres não deve conter Comedy.

• O campo title deve conter a string New York.

A query também inclui as seguintes fases:

• $limitpara limitar a saída a 10 resultados.

• $project, para excluir todos os campos, exceto title e adicionar um campo chamado score.

#include <iostream>
#include <bsoncxx/json.hpp>
#include <mongocxx/client.hpp>
#include <mongocxx/exception/exception.hpp>
#include <mongocxx/instance.hpp>
#include <mongocxx/pipeline.hpp>
int main() {
    const mongocxx::instance instance{};
    
    try {
        const mongocxx::client client{mongocxx::uri{"<connection-string>"}};
        auto collection = client["sample_mflix"]["movies"];
        mongocxx::pipeline pipeline{};
        
        auto search_stage = bsoncxx::from_json(R"(
        {
            "$search": {
                "index": "test_index",
                "compound": {
                    "mustNot": [
                        {
                            "text": {
                                "query": [ "Comedy" ],
                                "path": "genres"
                            }
                        }
                    ],
                    "must": [
                        {
                            "text": {
                                "query": [ "New York" ],
                                "path": "title"
                            }
                        }
                    ]
                }
            }
        }
        )");
        
        pipeline.append_stage(search_stage.view());
        pipeline.limit(10);
        
        pipeline.project(bsoncxx::from_json(R"(
        { "_id" : 0, "title" : 1, "score" : { "$meta" : "searchScore" } }
        )"));
        auto cursor = collection.aggregate(pipeline);
        for (const auto& doc : cursor) {
            std::cout << bsoncxx::to_json(doc) << std::endl;
        }
    } catch (const mongocxx::exception& e) {
        std::cerr << "MongoDB error: " << e.what() << std::endl;
        return EXIT_FAILURE;
    } catch (const std::exception& e) {
        std::cerr << "Error: " << e.what() << std::endl;
        return EXIT_FAILURE;
    }
    return EXIT_SUCCESS;
}

{ "title" : "New York, New York", "score" : 6.7870168685913085938 }
{ "title" : "New York", "score" : 6.2591872215270996094 }
{ "title" : "New York Doll", "score" : 5.3819599151611328125 }
{ "title" : "Escape from New York", "score" : 4.7203946113586425781 }
{ "title" : "Autumn in New York", "score" : 4.7203946113586425781 }
{ "title" : "Gangs of New York", "score" : 4.7203946113586425781 }
{ "title" : "Sleepless in New York", "score" : 4.7203946113586425781 }
{ "title" : "Sherlock Holmes in New York", "score" : 4.2036685943603515625 }
{ "title" : "New York: A Documentary Film", "score" : 4.2036685943603515625 }
{ "title" : "An Englishman in New York", "score" : 4.2036685943603515625 }

Informações adicionais

Para saber mais sobre os operadores disponíveis do MongoDB Pesquisa, consulte o guia Operadores e coletores na documentação do MongoDB Atlas.

Para obter mais informações sobre a pesquisa MongoDB e para ver mais exemplos de query, consulte a documentação da pesquisa MongoDB.

Se você deseja realizar pesquisas vetoriais em seus dados armazenados no Atlas, deve usar o MongoDB Vector Search. Para saber mais sobre a pesquisa vetorial do MongoDB, consulte a documentação da pesquisa vetorial do MongoDB.