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 executar query de um índice de pesquisa usando um estágio de pipeline de agregação $search.

Para saber mais sobre a $search pipeline stage, 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.