MongoDB Search

Visão geral

Neste guia, você aprenderá a executar uma query de um índice do MongoDB Search e a usar a funcionalidade avançada de pesquisa de texto completo em seus aplicativos do PyMongo. 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 do MongoDB Search, consulte Índices do MongoDB Search e Vector Search .

Pesquisar seus dados

Para usar o $search agregação pipeline stage, você deve especificar um operador de query do MongoDB Search que indique o tipo de query que você deseja executar. Você também pode, opcionalmente, especificar um coletor que agrupa resultados por valores ou faixas. Para visualizar uma tabela de todos os operadores e coletores disponíveis com o MongoDB Search, consulte Usar operadores e coletores em queries do MongoDB Search.

O exemplo a seguir usa o operador compound para combinar vários operadores em uma única consulta. Para saber mais sobre o operador compound, consulte o guia do operador Composto na documentação do MongoDB 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.

client = pymongo.MongoClient("<connection-string>")
result = client["sample_mflix"]["movies"].aggregate([
         {
            "$search": {
              "index": "pymongoindex",
              "compound": {
              "mustNot": [
                  {
                      "text": {
                          "query": [
                              "Comedy"
                          ],
                          "path": "genres"
                      }
                  }
              ],
              "must": [
                  {
                      "text": {
                          "query": [
                              "New York"
                          ],
                          "path": "title"
                        }
                     }
                  ],
               }
            }
         },
         { "$limit": 10 },
         {
           "$project": {
           "_id": 0,
           "title": 1,
           "score": { "$meta": "searchScore" }
      }
    }
])
for i in result:
   print(i)

{'title': 'New York, New York', 'score': 6.786379814147949}
{'title': 'New York', 'score': 6.258603096008301}
{'title': 'New York Doll', 'score': 5.381444931030273}
{'title': 'Escape from New York', 'score': 4.719935417175293}
{'title': 'Autumn in New York', 'score': 4.719935417175293}
{'title': 'Sleepless in New York', 'score': 4.719935417175293}
{'title': 'Gangs of New York', 'score': 4.719935417175293}
{'title': 'Sherlock Holmes in New York', 'score': 4.203253746032715}
{'title': 'New York: A Documentary Film', 'score': 4.203253746032715}
{'title': 'An Englishman in New York', 'score': 4.203253746032715}

Informações adicionais

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

Para obter mais informações sobre o MongoDB Search e para exibir mais exemplos de query, consulte a documentação do MongoDB Search.

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