createSearchIndexes (comando de banco de dados)

Definição

createSearchIndexes

Novidade na versão 7.0: (Também disponível a partir da versão 6.0.7)

Cria um ou mais índices do Atlas Search ou índices do Vector Search em uma collection especificada.

O mongosh método fornece um wrapper em torno db.collection.createSearchIndex() do createSearchIndexes reconhecimento de data center .

Importante

Este comando só pode ser executado em uma implementação hospedada no MongoDB Atlas.

Sintaxe

Sintaxe do comando:

db.runCommand(
   {
      createSearchIndexes: "<collection name>",
      indexes: [
         {
            name: "<index name>",
            type: "<search index type>",
            definition: {
               /* search index definition fields */
            }
        },
        ...
      ]
   }
)

Campos de comando

O comando createSearchIndexes usa os seguintes campos:

Campo	Tipo	necessidade	Descrição
`createSearchIndexes`	string	Obrigatório	Nome da collection na qual criar o índice de pesquisa.
`indexes`	array	Obrigatório	Array de documentos que descrevem os índices a serem criados.
`indexes.name`	string	Opcional	Nome do índice de pesquisa a ser criado. Você não pode criar vários índices com o mesmo nome em uma única collection. Se você não especificar um `name`, o índice será denominado `default`.
`indexes.type`	string	Opcional	Tipo de índice de pesquisa para criar. Você pode especificar: `search` `vectorSearch` Se você omitir o campo `type` , o tipo de índice será `search`.
`indexes.definition`	documento	Obrigatório	Documento que descreve o índice a ser criado. A sintaxe `definition` depende se você cria um índice de índice de pesquisa de Vector Search . Para a sintaxe `definition` , consulte: Sintaxe de definição do índice de pesquisar Sintaxe da definição do índice de Vector Search

Sintaxe de definição do índice de pesquisar

A definição do índice de pesquisa utiliza os seguintes campos:

{
   analyzer: "<analyzer-for-index>",
   searchAnalyzer: "<analyzer-for-query>",
   mappings: {
      dynamic: <boolean>,
      fields: { <field-definition> }
   },
   analyzers: [ <custom-analyzer> ],
   storedSource: <boolean> | {
      <stored-source-definition>
   },
   synonyms: [ {
      name: "<synonym-mapping-name>",
      source: {
         collection: "<source-collection-name>"
      },
      analyzer: "<synonym-mapping-analyzer>"
   } ]
}

Campo	Tipo	necessidade	Descrição
`analyzer`	string	Opcional	Especifica o analyzer para aplicar aos campos da string ao indexar. Se você omitir este campo, o índice utilizará o analisador padrão.
`searchAnalyzer`	string	Opcional	Especifica o analyzer a ser aplicado ao texto de query antes que o texto seja pesquisado. Se você omitir este campo, o índice utilizará o mesmo analisador especificado no campo `analyzer` . Se você omitir os campos `searchAnalyzer` e `analyzer` , o índice utilizará o padrão .
`mappings`	objeto	Obrigatório	Especifica como indexar campos em caminhos diferentes para este índice.
`mappings.dynamic`	booleano	Opcional	Habilita ou desabilita o mapeamento de campo dinâmico para este índice. Se configurado para `true`, o índice contém todos os campos contendo tipos de dados suportados. Se definido como `false`, você deve especificar campos individuais para indexar usando `mappings.fields`. Se omitido, o padrão é `false`.
`mappings.fields`	documento	Condicional	Necessário apenas se o mapeamento dinâmico estiver desabilitado. Especifica os campos para indexar. Para saber mais, consulte Definir mapeamentos de campo para um índice de pesquisa do MongoDB.
`analyzers`	array	Opcional	Especifica os Analyzers customizados a serem usados neste índice.
`storedSource`	boolean ou definição de origem armazenada	Opcional	Especifica os campos de documento a serem armazenados para queries realizadas usando a opção returnedStoredSource . Você pode armazenar campos de todos os tipos de campo de pesquisa do MongoDB no Atlas Search. O valor `storedSource` pode ser um destes: `true`, para armazenar todos os campos `false`, para não armazenar nenhum campo Um objeto que especifica os campos de `include` ou `exclude` a partir do armazenamento Se omitido, o padrão é `false`. Para saber mais, consulte Definir campos de origem armazenados no índice de pesquisa do MongoDB.
`synonyms`	array de definições de mapeamento de sinônimos	Opcional	Especifica mapeamentos de sinônimos para usar em seu índice. A configuração de sinônimos permite indexar e pesquisar palavras que tenham o mesmo significado ou semelhante. Para saber mais, consulte Definir mapeamentos de sinônimos em seu índice de pesquisa do MongoDB.

Sintaxe da definição do índice de Vector Search

A definição do índice de pesquisa vetorial usa os seguintes campos:

{
  "fields": [
    {
      "type": "vector" | "filter",
      "path": "<field-to-index>",
      "numDimensions": <number-of-dimensions>,
      "similarity": "euclidean" | "cosine" | "dotProduct"
    }
  ]
}

Para obter explicações sobre os campos de definição de índice de pesquisa , consulte Como indexar campos para o Vector Search.

Comportamento

O comando createSearchIndexes Atlas Triggers uma construção de índice. Pode haver um atraso entre o momento em que você recebe uma resposta do comando e o momento em que o índice está pronto.

Para ver o status dos seus índices de pesquisa, use o estágio de agregação $listSearchIndexes .

Controle de acesso

Se a sua implementação impor o controle de acesso, o usuário executando o comando createSearchIndexes deverá ter a ação de privilégio do createSearchIndexes no reconhecimento de data center ou collection:

{
   resource: {
      db : <database>,
      collection: <collection>
   },
   actions: [ "createSearchIndexes" ]
}

O role readWrite integrado fornece o privilégio createSearchIndexes . O exemplo a seguir concede a accountUser01 a função readWrite no reconhecimento de data center products :

db.grantRolesToUser(
   "accountUser01",
   [ { role: "readWrite", db: "products" } ]
)

Saída

A saída do comando createSearchIndexes se assemelha ao seguinte:

{
   ok: 1,
   indexesCreated: [
      {
         id: "<index Id>",
         name: "<index name>"
      }
   ]
}

Importante

O campo de resposta ok: 1 indica que o comando foi bem-sucedido. No entanto, pode haver um atraso entre o momento em que você recebe a resposta e o momento em que os índices criados estão prontos para uso.

Para ver o status dos seus índices de pesquisa, use o estágio de agregação $listSearchIndexes .

Exemplos

Criar um índice de pesquisa em Todos os Campos

O exemplo seguinte cria um índice de pesquisa denominado searchIndex01 na collection contacts :

db.runCommand( {
   createSearchIndexes: "contacts",
   indexes: [
      {
         name: "searchIndex01",
         definition: { mappings: { dynamic: true } }
      }
   ]
} )

A definição do índice especifica mappings: { dynamic: true }, o que significa que o índice contém todos os campos na collection que suportaram tipos de dados.

Crie um índice de pesquisa com um analisador de idiomas

Um analisador de linguagem introduz palavras vazias, que são palavras que não são significativas o suficiente para serem indexadas.

O exemplo seguinte cria um índice de pesquisa denominado frenchIndex01 na collection cars e especifica o analisador lucene.french no campo fr :

db.runCommand( {
   createSearchIndexes: "cars",
   indexes: [
      {
         name: "frenchIndex01",
         definition: {
            mappings: {
              fields: {
                subject: {
                  fields: {
                    fr: {
                      analyzer: "lucene.french",
                      type: "string"
                    }
                  },
                  type: "document"
                }
              }
            }
          }
      }
   ]
} )

Para saber mais sobre analisadores de idioma, consulte Analisadores de idioma.

Criar múltiplos índices de pesquisa

O seguinte comando cria dois índices de pesquisa na coleção products , searchIndex02 e searchIndex03 :

db.runCommand( {
   createSearchIndexes: "products",
   indexes: [
      {
         name: "searchIndex02",
         definition: {
            mappings: {
               fields: {
                  title: {
                     type: "string",
                     analyzer: "lucene.simple"
                  }
               }
            }
         }
      },
      {
         name: "searchIndex03",
         definition:
            {
               mappings: { dynamic: true }
            }
      }
   ]
} )

searchIndex02 utiliza um analisador simples no campo title . O analisador simples divide o texto em termos pesquisáveis com base em caracteres não letras, como espaço em branco, pontuação ou dígitos.

searchIndex03 usa um mapeamento de campo dinâmico, o que significa que o índice contém todos os campos na coleção que suportaram tipos de dados.

Crie um índice de pesquisa vetorial

O exemplo seguinte cria um índice vetorial do Atlas Search denominado vectorSearchIndex01 na collection movies:

db.runCommand( {
   createSearchIndexes: "movies",
   indexes: [
      {
         name: "vectorSearchIndex01",
         type: "vectorSearch",
         definition: {
            fields: [
               {
                  type: "vector",
                  numDimensions: 1,
                  path: "genre",
                  similarity: "cosine"
               }
            ]
         }
      }
   ]
} )

O índice vetorial do Atlas Search contém uma dimensão e indexa o campo genre.

Saiba mais

$vectorSearch estágio de agregação
Tutorial: Pesquisa semântica
Registro de alterações do Atlas Vector Search

Voltar

logApplicationMessage

Índice de queda de pesquisa