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将视图与MongoDB Search 结合使用

您可以在 视图 上创建MongoDB搜索索引来转换文档和集合，以便对集合进行部分索引、支持不兼容的数据类型或数据模型等。

以下示例使用了 sample_mflix 和 sample_airbnb 示例数据库。

➤ 使用 Select your language（选择您的语言）下拉菜单设置此页面上示例的语言。

注意

消歧

本页讨论标准视图。要了解按需物化视图，请参阅按需物化视图。

要了解视图类型之间的差异，请参阅与按需物化视图的比较。

要求

您必须使用 MongoDB 8.0 或更高版本。

要编辑视图，您必须拥有用户管理员角色，并使用 collMod 数据库命令。

限制

  • MongoDB Search 支持具有以下阶段的视图：

  • 索引名称在源集合及其所有视图中必须是唯一的。

  • MongoDB Search 不支持会生成动态结果的操作符的视图定义，例如$$USER_ROLES系统变量和$rand聚合操作符。

  • MongoDB Search 查询会返回源集合中出现的原始文档。

  • 要检索已转换的文档，请使用 storedSource 选项。

示例：过滤文档

要创建视图，您必须拥有 createCollection 权限。

您可以对集合进行部分索引，以过滤文档。以下示例在 sample_mflix.movies 集合上创建一个视图，以便您可以仅搜索在 2000 年 1 月 1 日之后发行的电影。

1

使用 mongosh 连接到集群。

要学习；了解更多信息，请参阅通过mongosh连接到集群。

2

切换到 sample_mflix 数据库。

use sample_mflix
3

创建一个 movies_ReleasedAfter2000 视图。

db.createView(
  "movies_ReleasedAfter2000",
  "movies",
  [
    {
      $match: {
        $expr: {
          $gt: [
            "$released",
            ISODate("2000-01-01")
          ]
        }
      }
    }
  ]
)
4

AtlasGoClusters在Atlas中，Go项目的 页面。

  1. 如果尚未显示，请从导航栏上的 Organizations 菜单中选择包含所需项目的组织。

  2. 如果尚未显示，请从导航栏的Projects菜单中选择所需的项目。

  3. 在侧边栏中，单击 Database 标题下的 Clusters。

会显示集群页面。

5

在Atlas中，转到集群的Search & Vector Search 页面。

您可以从 Search & Vector Search 选项或 Data Explorer 转到MongoDB搜索页面。

  1. 如果尚未显示，请从导航栏上的 Organizations 菜单中选择包含项目的组织。

  2. 如果尚未显示，请从导航栏的 Projects 菜单中选择您的项目。

  3. 在侧边栏中，单击 Database 标题下的 Search & Vector Search。

    如果没有集群，则请单击 Create cluster 来创建一个。要了解更多信息，请参阅创建集群。

  4. 如果您的项目有多个集群，请从 Select cluster 下拉列表中选择要使用的集群，然后单击 Go to Atlas Search。

    显示“搜索和向量搜索”页面。

  1. 如果尚未显示，请从导航栏上的 Organizations 菜单中选择包含项目的组织。

  2. 如果尚未显示，请从导航栏的 Projects 菜单中选择您的项目。

  3. 在侧边栏中，单击 Database 标题下的 Data Explorer。

  4. 展开数据库并选择集合。

  5. 单击该集合的 Indexes 标签页。

    将显示 Atlas Search 页面。

6

单击 Create Search Index（保存并关闭）。

7

开始您的索引配置。

在页面上进行以下选择，然后单击 Next。

Search Type

选择 MongoDB Search 索引类型。

Index Name and Data Source

指定以下信息：

  • Index Name: releasedAfter2000Index

  • Database and Collection:

    • sample_mflix

    • movies_ReleasedAfter2000

Configuration Method

For a guided experience, select Visual Editor.

To edit the raw index definition, select JSON Editor.

重要提示：

默认下， MongoDB Search索引名为 default。如果保留此名称，则该索引将是任何未在运算符中指定其他 index 选项的MongoDB搜索查询的默认搜索索引。如果您要创建多个索引，我们建议您在所有索引之间保持一致的描述性命名约定。

8

单击 Create Search Index（保存并关闭）。

Atlas 会显示一个 Toast（简短的非交互式通知），以通知索引正在构建中。

9

检查状态。

新创建的索引会出现在 Atlas Search 标签页上。在构建索引期间，Status 字段显示为 Build in Progress。索引构建完成后，Status 字段将显示为Active。

重要提示：较大的集合需要较长的索引时间。索引构建完成后，您将收到电子邮件通知。

10

在 releasedAfter2000Index 部分索引上运行查询。

注意

以下示例通过对名为 movies_ReleasedAfter2000 的视图运行 .aggregate 命令来查询 releasedAfter2000Index 索引。如果您的集群正在运行 MongoDB v8.0，则必须使用视图上的索引查询源集合（例如，movies）。升级到 MongoDB v8.1+ 以直接查询视图。

use sample_mflix
db.movies_ReleasedAfter2000.aggregate([
  {
    $search: {
      index: "releasedAfter2000Index",
      text: {
        path: "title",
        query: "foo"
      },
      sort: {
        released: 1
      }
    }
  }
])
[
  {
    _id: ObjectId('573a13d2f29313caabd929f8'),
    plot: "Rising from the ashes of Nirvana, the Foo Fighters became a Grammy-winning sensation on their own. Sixteen years of the band's history comes to life in this documentary, from their demo ...",
    genres: [ 'Documentary', 'Music' ],
    runtime: 150,
    cast: [
      'Shawn Cloninger',
      'William Goldsmith',
      'Jessy Greene',
      'Dave Grohl'
    ],
    num_mflix_comments: 0,
    poster: 'https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMzE4OTczMTgxM15BMl5BanBnXkFtZTcwNTU1NjQxOA@@._V1_SY1000_SX677_AL_.jpg',
    title: 'Foo Fighters: Back and Forth',
    fullplot: `Rising from the ashes of Nirvana, the Foo Fighters became a Grammy-winning sensation on their own. Sixteen years of the band's history comes to life in this documentary, from their demo tapes through the creation of their 2011 album, "Wasting Light."`,
    languages: [ 'English' ],
    released: ISODate('2011-04-05T00:00:00.000Z'),
    directors: [ 'James Moll' ],
    awards: { wins: 1, nominations: 1, text: '1 win & 1 nomination.' },
    lastupdated: '2015-08-19 00:00:25.937000000',
    year: 2011,
    imdb: { rating: 8.4, votes: 3745, id: 1853563 },
    countries: [ 'USA' ],
    type: 'movie',
    tomatoes: {
      viewer: { rating: 4.4, numReviews: 857, meter: 96 },
      dvd: ISODate('2011-08-08T00:00:00.000Z'),
      website: 'http://us.foofightersfilm.com/',
      production: 'Cinedigm Digital Cinema',
      lastUpdated: ISODate('2015-09-12T18:42:01.000Z')
    }
  }
]
1

使用 mongosh 连接到您的 MongoDB 部署。

要学习；了解更多信息，请参阅通过mongosh连接到集群。

2

切换到 sample_mflix 数据库。

use sample_mflix
3

创建一个 movies_ReleasedAfter2000 视图。

db.createView(
  "movies_ReleasedAfter2000",
  "movies",
  [
    {
      $match: {
        $expr: {
          $gt: [
            "$released",
            ISODate("2000-01-01")
          ]
        }
      }
    }
  ]
)
4

在视图上创建MongoDB Search索引。

db.movies_ReleasedAfter2000.createSearchIndex(
  "releasedAfter2000Index",
  {
    "mappings": {
      "dynamic": true
    }
  }
)
5

在 releasedAfter2000Index 部分索引上运行查询。

注意

以下示例通过对名为 movies_ReleasedAfter2000 的视图运行 .aggregate 命令来查询 releasedAfter2000Index 索引。如果您的集群正在运行 MongoDB v8.0，则必须使用视图上的索引查询源集合（例如，movies）。升级到 MongoDB v8.1+ 以直接查询视图。

use sample_mflix
db.movies_ReleasedAfter2000.aggregate([
  {
    $search: {
      index: "releasedAfter2000Index",
      text: {
        path: "title",
        query: "foo"
      },
      sort: {
        released: 1
      }
    }
  }
])
[
  {
    _id: ObjectId('573a13d2f29313caabd929f8'),
    plot: "Rising from the ashes of Nirvana, the Foo Fighters became a Grammy-winning sensation on their own. Sixteen years of the band's history comes to life in this documentary, from their demo ...",
    genres: [ 'Documentary', 'Music' ],
    runtime: 150,
    cast: [
      'Shawn Cloninger',
      'William Goldsmith',
      'Jessy Greene',
      'Dave Grohl'
    ],
    num_mflix_comments: 0,
    poster: 'https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMzE4OTczMTgxM15BMl5BanBnXkFtZTcwNTU1NjQxOA@@._V1_SY1000_SX677_AL_.jpg',
    title: 'Foo Fighters: Back and Forth',
    fullplot: `Rising from the ashes of Nirvana, the Foo Fighters became a Grammy-winning sensation on their own. Sixteen years of the band's history comes to life in this documentary, from their demo tapes through the creation of their 2011 album, "Wasting Light."`,
    languages: [ 'English' ],
    released: ISODate('2011-04-05T00:00:00.000Z'),
    directors: [ 'James Moll' ],
    awards: { wins: 1, nominations: 1, text: '1 win & 1 nomination.' },
    lastupdated: '2015-08-19 00:00:25.937000000',
    year: 2011,
    imdb: { rating: 8.4, votes: 3745, id: 1853563 },
    countries: [ 'USA' ],
    type: 'movie',
    tomatoes: {
      viewer: { rating: 4.4, numReviews: 857, meter: 96 },
      dvd: ISODate('2011-08-08T00:00:00.000Z'),
      website: 'http://us.foofightersfilm.com/',
      production: 'Cinedigm Digital Cinema',
      lastUpdated: ISODate('2015-09-12T18:42:01.000Z')
    }
  }
]

示例：添加或修改字段

以下示例允许您根据新的 totalPrice字段在 sample_airbnb.listingsAndReviews集合中搜索住宿，该字段是 price 和 cleaningFee 字段的总和。此外，由于MongoDB Search 不支持Decimal128 类型，因此我们将值转换为 Double。

1

使用 mongosh 连接到集群。

要学习；了解更多信息，请参阅通过mongosh连接到集群。

2

切换到 sample_airbnb 数据库。

use sample_airbnb
3

创建一个 listingsAndReviews_totalPrice 视图。

db.createView(
  "listingsAndReviews_totalPrice",
  "listingsAndReviews",
  [
    {
      $addFields: {
        totalPrice: {
          $add: [
            {
              $ifNull: [{ $toDouble: "$price" }, 0]
            },
            {
              $ifNull: [{ $toDouble: "$cleaning_fee" }, 0]
            }
          ]
        }
      }
    }
  ]
)
4

AtlasGoClusters在Atlas中，Go项目的 页面。

  1. 如果尚未显示，请从导航栏上的 Organizations 菜单中选择包含所需项目的组织。

  2. 如果尚未显示，请从导航栏的Projects菜单中选择所需的项目。

  3. 在侧边栏中，单击 Database 标题下的 Clusters。

会显示集群页面。

5

在Atlas中，转到集群的Search & Vector Search 页面。

您可以从 Search & Vector Search 选项或 Data Explorer 转到MongoDB搜索页面。

  1. 如果尚未显示，请从导航栏上的 Organizations 菜单中选择包含项目的组织。

  2. 如果尚未显示，请从导航栏的 Projects 菜单中选择您的项目。

  3. 在侧边栏中，单击 Database 标题下的 Search & Vector Search。

    如果没有集群，则请单击 Create cluster 来创建一个。要了解更多信息，请参阅创建集群。

  4. 如果您的项目有多个集群，请从 Select cluster 下拉列表中选择要使用的集群，然后单击 Go to Atlas Search。

    显示“搜索和向量搜索”页面。

  1. 如果尚未显示，请从导航栏上的 Organizations 菜单中选择包含项目的组织。

  2. 如果尚未显示，请从导航栏的 Projects 菜单中选择您的项目。

  3. 在侧边栏中，单击 Database 标题下的 Data Explorer。

  4. 展开数据库并选择集合。

  5. 单击该集合的 Indexes 标签页。

    将显示 Atlas Search 页面。

6

单击 Create Search Index（保存并关闭）。

7

开始您的索引配置。

在页面上进行以下选择，然后单击 Next。

Search Type

选择 MongoDB Search 索引类型。

Index Name and Data Source

指定以下信息：

  • Index Name: totalPriceIndex

  • Database and Collection:

    • sample_airbnb

    • listingsAndReviews_totalPrice

Configuration Method

For a guided experience, select Visual Editor.

To edit the raw index definition, select JSON Editor.

重要提示：

默认下， MongoDB Search索引名为 default。如果保留此名称，则该索引将是任何未在运算符中指定其他 index 选项的MongoDB搜索查询的默认搜索索引。如果您要创建多个索引，我们建议您在所有索引之间保持一致的描述性命名约定。

8

单击 Create Search Index（保存并关闭）。

Atlas 会显示一个 Toast（简短的非交互式通知），以通知索引正在构建中。

9

检查状态。

新创建的索引会出现在 Atlas Search 标签页上。在构建索引期间，Status 字段显示为 Build in Progress。索引构建完成后，Status 字段将显示为Active。

重要提示：较大的集合需要较长的索引时间。索引构建完成后，您将收到电子邮件通知。

10

在 totalPriceIndex 索引上运行查询。

注意

以下示例通过对名为 listingsAndReviews_totalPrice 的视图运行 .aggregate 命令来查询 totalPriceIndex 索引。如果您的集群正在运行 MongoDB v8.0，则必须使用视图上的索引查询源集合（例如，listingsAndReviews）。升级到 MongoDB v8.1+ 以直接查询视图。

use sample_airbnb
db.listingsAndReviews_totalPrice.aggregate([
  {
    $search: {
      index: "totalPriceIndex",
      range: {
        path: "totalPrice",
        lte: 300
      },
      returnStoredSource: true
    }
  }
])
[
  { _id: '10006546', totalPrice: 115 },
  { _id: '1001265', totalPrice: 215 },
  { _id: '10021707', totalPrice: 40 },
  { _id: '1003530', totalPrice: 270 },
  { _id: '10038496', totalPrice: 269 },
  { _id: '10051164', totalPrice: 250 },
  { _id: '10057447', totalPrice: 50 },
  { _id: '10057826', totalPrice: 205 },
  { _id: '10059244', totalPrice: 43 },
  { _id: '10066928', totalPrice: 140 },
  { _id: '10082422', totalPrice: 60 },
  { _id: '10083468', totalPrice: 40 },
  { _id: '10084023', totalPrice: 231 },
  { _id: '10091713', totalPrice: 231 },
  { _id: '10092679', totalPrice: 58 },
  { _id: '10096773', totalPrice: 205 },
  { _id: '10112159', totalPrice: 90 },
  { _id: '10117617', totalPrice: 55 },
  { _id: '10120414', totalPrice: 150 },
  { _id: '10133554', totalPrice: 121 }
]
1

使用 mongosh 连接到您的 MongoDB 部署。

要学习；了解更多信息，请参阅通过mongosh连接到集群。

2

切换到 sample_airbnb 数据库。

use sample_airbnb
3

创建一个 listingsAndReviews_totalPrice 视图。

db.createView(
  "listingsAndReviews_totalPrice",
  "listingsAndReviews",
  [
    {
      $addFields: {
        totalPrice: {
          $add: [
            {
              $ifNull: [{ $toDouble: "$price" }, 0]
            },
            {
              $ifNull: [{ $toDouble: "$cleaning_fee" }, 0]
            }
          ]
        }
      }
    }
  ]
)
4

在视图上创建MongoDB Search索引。

db.listingsAndReviews_totalPrice.createSearchIndex(
  "totalPriceIndex",
  {
    "mappings": {
      "dynamic": true
    },
    "storedSource": {
      "include": [
        "totalPrice"
      ]
    }
  }
)
5

在 totalPriceIndex 索引上运行查询。

注意

以下示例通过对名为 listingsAndReviews_totalPrice 的视图运行 .aggregate 命令来查询 totalPriceIndex 索引。如果您的集群正在运行 MongoDB v8.0，则必须使用视图上的索引查询源集合（例如，listingsAndReviews）。升级到 MongoDB v8.1+ 以直接查询视图。

use sample_airbnb
db.listingsAndReviews_totalPrice.aggregate([
  {
    $search: {
      index: "totalPriceIndex",
      range: {
        path: "totalPrice",
        lte: 300
      },
      returnStoredSource: true
    }
  }
])
[
  { _id: '10006546', totalPrice: 115 },
  { _id: '1001265', totalPrice: 215 },
  { _id: '10021707', totalPrice: 40 },
  { _id: '1003530', totalPrice: 270 },
  { _id: '10038496', totalPrice: 269 },
  { _id: '10051164', totalPrice: 250 },
  { _id: '10057447', totalPrice: 50 },
  { _id: '10057826', totalPrice: 205 },
  { _id: '10059244', totalPrice: 43 },
  { _id: '10066928', totalPrice: 140 },
  { _id: '10082422', totalPrice: 60 },
  { _id: '10083468', totalPrice: 40 },
  { _id: '10084023', totalPrice: 231 },
  { _id: '10091713', totalPrice: 231 },
  { _id: '10092679', totalPrice: 58 },
  { _id: '10096773', totalPrice: 205 },
  { _id: '10112159', totalPrice: 90 },
  { _id: '10117617', totalPrice: 55 },
  { _id: '10120414', totalPrice: 150 },
  { _id: '10133554', totalPrice: 121 }
]

编辑视图

以下示例更新了 2000 年之前电影的 movies_ReleasedAfter2000 MongoDB 视图。

db.runCommand(
{
    collMod: "movies_ReleasedAfter2000",
    viewOn: "movies",
    "pipeline": [
      {
        $match: {
          $expr: {
            $lt: [
              "$released",
              ISODate("2000-01-01T00")
            ]
          }
        }
      }
    ]
  }
)

运行此命令后， MongoDB Search 会自动检测视图定义中的更改，并在不停机的情况下执行重建索引。

返回视图的管道

以下示例返回 movies_ReleasedAfter2000 视图中的管道。

db.getCollectionInfos({ name: "movies_ReleasedAfter2000" })[0].options.pipeline
[
  {
    '$match': {
      '$expr': { '$gt': [ '$released', ISODate('2000-01-01T00:00:00.000Z') ] }
    }
  }
]

性能考虑因素

当Atlas读取视图以过滤和转换源集合时，高度复杂的视图转换可能会导致性能下降。在这种情况下，请考虑创建物化视图以避免对Atlas造成额外的复制负载。为避免视图转换导致的查询延迟，可以直接查询源集合以检索原始文档。

故障排除

索引更改为 FAILED

在以下场景中，索引会更改为 FAILED 状态：

  • 您在与MongoDB搜索不兼容的视图上创建的索引。

  • 您编辑视图的方式不符合MongoDB搜索兼容性要求。

  • 您删除或更改视图的源集合。

    例如，如果一个视图是在另一个视图上创建的，并且将父视图源更改为另一个集合。

    注意

    如果一个视图是其他视图的后代，这一限制也同样适用。例如，您无法更改或移除所有后代所源自的源集合。

索引更改为 STALE

在以下场景中，索引会更改为 STALE 状态：

警告

如果在视图中定义的聚合管道与集合中的文档不兼容，搜索复制将失败。例如，如果 $toDouble 表达式对包含数组的文档字段进行操作，复制将失败。确保您的视图在处理集合中的所有文档时不会出错。

  • 如果视图定义导致聚合失败，而索引为 READY，则索引变为 STALE。解析文档或更改视图定义以使其不再失败后，索引将返回到 READY。当为 STALE 时，索引仍然可查询。如果索引脱离oplog，则会触发索引重建。

  • 如果视图定义在索引为 BUILDING 时导致聚合管道失败，则在修复文档之前，则索引生成将停滞。在您解析文档或更改视图定义后，索引将返回到 READY，以确保不再失败。

您可以在 Atlas 用户界面的索引状态详情页面查看索引状态。

错误：$search 仅作为管道中的第一阶段有效

当您使用 8.1 之前的MongoDB版本查询视图时，会出现此错误。

  • 如果您使用 8.0 之前的MongoDB版本，我们建议您升级到 8.1+ 以直接查询视图。您可以升级到 8.0 来查询源集合。

  • 如果使用MongoDB 8.0，则必须针对源集合查询视图索引。示例，对集合而不是视图运行.aggregate()。

索引流程

当您在视图上创建MongoDB搜索索引时，mongot进程执行的任务与您在常规集合上创建MongoDB搜索索引时相同。mongot进程：

  1. 根据集合索引定义中的规则创建MongoDB Search 索引。

  2. 监控变更流以了解您定义了MongoDB Search 索引的集合的文档和索引的当前状态。

  3. 处理MongoDB搜索查询，并将匹配文档的文档ID 和其他搜索元数据返回给 mongod，后者执行完整文档查找并将结果返回给客户端。

当您在视图上创建MongoDB搜索索引时，会在步骤 1 和 2 期间应用视图定义，并且转换后的文档会根据搜索索引定义进行索引，然后存储在磁盘上。

了解详情

要了解有关视图的更多信息，请参阅视图。

要在视图上创建MongoDB Vector Search索引，请参阅将视图与MongoDB Vector Search结合使用。

后退

多个集合

来年

兼容性与限制

在此页面上