提高准确性

自定义分数

MongoDB Search 根据相关性为结果设立的每个文档分配一个分数，并按从最高分到最低分的顺序返回结果。要学习；了解详情，请参阅 对结果中的文档进行评分。

当您运行MongoDB Search查询时，您可以调整结果中文档的相关性，以确保最相关的文档在结果中排名靠前并返回。

如要了解详情，请参阅如何自定义结果中文档的分数。

混合搜索

混合搜索结合了全文搜索和语义搜索，以确保在同一查询的相同条件下，组合搜索结果中包含同义词和上下文相似的匹配项。

混合搜索可用于以下场景：

• 使用MongoDB Search（全文搜索）来处理关键字查询，并通过测量关键字在文档中以及集合中的文档中出现的频率，根据相关性对文档进行排名。

• 使用MongoDB Vector Search（语义搜索）检索语义相似的文档。

• 将两种搜索方法的分数结合起来，以检索更准确、更相关的结果。

如要了解更多信息，请参阅如何执行混合搜索。

同义词搜索

同义词搜索确保您的查询结果包含相关结果，即使您搜索的文档中不包含确切的关键词。

执行同义词搜索时，可以使用在查询时创建和应用的索引和应用的同义词映射集合。

要学习；了解更多信息，请参阅在MongoDB搜索索引中定义同义词映射。

解释您的搜索

MongoDB explain 提供有关查询执行方式及某些文档为何优先返回的信息。

在您的查询中使用 explain 的原因如下：

• 了解MongoDB搜索如何计算搜索查询的分数，以及影响结果中文档相关性的因素。

• 根据搜索和排名的性能，改进您的索引和查询。

要学习；了解详情，请参阅如何检索查询计划和执行统计信息。

评估您的数据

如要构建和格式化您的数据以返回最佳搜索结果：

• 查看文档的模式以确定要索引的字段。对于多态数据， MongoDB Search 仅索引与该字段的索引定义中指定的映射相对应的文档，并忽略包含不属于该字段的索引定义中指定的数据类型的值的文档。要学习；了解有关支持的字段类型和字段映射的更多信息，请参阅定义字段映射。

• 如有需要，请将数据标准化，以确保过滤和排序中使用的字段保持一致性。例如，将日期和时间值转换为标准格式，例如 ISO-8601。

• 分析关键字段中常用术语的频率，以确定要应用的分析器和分词策略。示例，某些术语可能需要特殊处理，例如词干提取或同义词映射。要学习；了解有关使用MongoDB Search 分析器为数据创建词元的更多信息，请参阅使用分析器处理数据。

• 分析数据量并规划扩展。大型数据集可能需要战略性地进行索引和分区。

配置MongoDB搜索索引

要配置MongoDB Search索引以返回最佳搜索结果，请执行以下操作：

• 为要索引的每个字段选择适当的分析器。分析器将筛选器与分词器相结合，创建可索引术语，从而纠正标点符号、大小写、填充词等方面的差异。您可以选择内置分析器或构建自定义分析器。要学习；了解更多信息，请参阅使用分析器处理数据。

• 创建源同义词集合并定义引用MongoDB搜索索引中同义词源集合的同义词映射。您可以使用同义词来扩大搜索范围并在结果中返回相关术语。要学习；了解更多信息，请参阅在MongoDB搜索索引中定义同义词映射。

定义MongoDB搜索查询

如要构建查询以获得最佳结果：

• 选择合适的聚合管道阶段。例如，如果您只想检索元数据，请使用 $searchMeta。如要了解更多信息，请参阅管道阶段。

• 选择最适合检索相关结果的操作符。例如，如果您想在查询中组合使用多个子句（如 must、should、mustnot），请考虑使用复合操作符。要了解更多信息，请参阅操作符和收集器。

• 使用MongoDB搜索对排序、评分、分组等的支持，对搜索结果应用更多进程。