对于 AI 代理：可在 https://www.mongodb.com/zh-cn/docs/llms.txt 获取文档索引—通过在任何 URL 路径后添加 .md 可获取所有页面的 Markdown 版本。

使用MongoDB Search 和 Vector Search

如果成功安装了 MongoDBSearch资源，则可以将MongoDB Search 和 Vector Search 索引创建为 mdb-user，并使用索引运行MongoDB Search 和 Vector Search 查询。本页介绍如何加载示例数据、为数据创建MongoDB Search 和 Vector Search 索引，以及对数据运行MongoDB Search 和 Vector Search 查询。

先决条件

要使用MongoDB Search 和 Vector Search，您必须具备以下条件：

步骤

1

设置环境变量。

要设立用于此过程后续步骤的环境变量，请复制以下内容，设立环境变量的值，然后加载环境变量：

# The env vars here are all commented out because this snippets module# is reusable across different MongoDB deployments and all the necessary variables# should be already defined there.
# set it to the context name of the k8s cluster#export K8S_CTX="<local cluster context>"# the following namespace will be used to deploy mongodb tools pod#export MDB_NS="mongodb"
# regular user performing restore and search queries on sample mflix database# the user should be able to restore database using mongorestore#export MDB_USER_PASSWORD="mdb-user-password-CHANGE-ME"
# name of MongoDB or MongoDBCommunity resource in case it's deployed in the same cluster# user only for the connection string in MDB_CONNECTION_STRING env var below#export MDB_RESOURCE_NAME="mdbc-rs"
# default connection string if MongoDB database is deployed using the operator#export MDB_CONNECTION_STRING="mongodb://mdb-user:${MDB_USER_PASSWORD}@${MDB_RESOURCE_NAME}-0.${MDB_RESOURCE_NAME}-svc.${MDB_NS}.svc.cluster.local:27017/?replicaSet=${MDB_RESOURCE_NAME}"
2

部署MongoDB工具 Pod。

部署名为 mongodb-tools-pod 的 Pod，以从Kubernetes集群中运行mongosh 和 mongorestore 等MongoDB客户端工具。在集群内运行 Pod 可简化与MongoDB的连接，而无需向外部公开数据库。

以下命令部署一个名为 mongodb-tools-pod 且运行MongoDB Community Server 映像的 Pod。使用 sleep infinity 命令让 Pod 保持运行，以便您使用 kubectl exec运行MongoDB客户端工具。

kubectl apply -n "${MDB_NS}" --context "${K8S_CTX}" -f - <<EOFapiVersion: v1kind: Podmetadata:  name: mongodb-tools-pod  labels:    app: mongodb-toolsspec:  containers:  - name: mongodb-tools    image: mongodb/mongodb-community-server:${MDB_VERSION}-ubi8    command: ["/bin/bash", "-c"]    args: ["sleep infinity"]  restartPolicy: NeverEOF
echo "Waiting for the mongodb-tools to be ready..."kubectl --context "${K8S_CTX}" -n "${MDB_NS}" wait \  --for=condition=Ready pod/mongodb-tools-pod --timeout=60s
3

导入示例数据。

导入 sample_mflix数据库，其中包含以下集合：

集合名称
说明

comments

包含与特定电影相关的评论。

embedded_movies

包含 movies集合中 Western、Action 和 Fantasy 类型电影的详细信息以及以下附加字段：

  • plot_embedding_voyage_3_large - 包含使用 Voyage AI 的 voyage-3-large 嵌入模型从 plot 字段创建，并转换为 binData 以实现高效存储和检索的 2048 维嵌入向量。

  • plot_embedding - 包含使用 OpenAI 的 text-embedding-ada-002 嵌入模型从 plot 字段创建的 1536d 嵌入，并转换为 binData 以便高效存储和检索。

movies

包含电影信息，其中包括发行年份、导演和评价。

sessions

theaters

包含电影院的位置。

users

包含用户信息。

以下命令下载示例数据集，并使用 mongorestore 将数据加载到MongoDB 部署中的 sample_mflix数据库，以 mdb-user 身份进行连接。

kubectl exec -n "${MDB_NS}" --context "${K8S_CTX}" \  mongodb-tools-pod -- /bin/bash -eu -c "$(cat <<EOFecho "Downloading sample database archive..."curl https://atlas-education.s3.amazonaws.com/sample_mflix.archive \  -o /tmp/sample_mflix.archiveecho "Restoring sample database"mongorestore \  --archive=/tmp/sample_mflix.archive \  --verbose=1 \  --drop \  --nsInclude 'sample_mflix.*' \  --uri="${MDB_CONNECTION_STRING}"EOF)"
4

创建索引。

您可以创建MongoDB Search 或 Vector Search索引。您必须创建MongoDB搜索索引来运行$search 和 $searchMeta 查询，以及向量搜索索引来运行$vectorSearch 查询。

  • MongoDB Search 提供灵活的索引定义，支持动态和静态字段映射、各种分析器（标准、特定语言、自定义）以及同义词和分面搜索等功能。要学习；了解更多信息，请参阅定义索引。

  • Vector Search 提供简单的索引定义，支持使用 ANN 和 ENN 搜索算法根据语义相似性查询数据中的向量嵌入。要学习；了解更多信息，请参阅定义向量搜索索引。

  1. 在终端中复制、粘贴并运行以下命令，以创建MongoDB Search 或 Vector Search索引。

    该命令使用 kubectl exec运行mongodb-tools-pod 中的 mongosh。它连接到 sample_mflix db.<collection>.createSearchIndex() 方法以创建索引。

    以下命令使用 movies集合上的动态映射创建名为 default 的MongoDB搜索索引。动态映射会自动对所有可动态索引的字段类型进行索引。

    kubectl exec --context "${K8S_CTX}" -n "${MDB_NS}" mongodb-tools-pod -- \  mongosh --quiet \    "${MDB_CONNECTION_STRING}" \    --eval "use sample_mflix" \    --eval 'db.movies.createSearchIndex("default", { mappings: { dynamic: true } });'

  2. 等待索引创建完成。

    索引创建是一个异步进程。运行以下脚本以等待 60 秒以完成索引创建。

    # Currently it's not possible to check the status of search indexes, we need to just waitecho "Sleeping to wait for search indexes to be created"sleep 60

    或者，运行以下命令来检索集合的索引列表。

    kubectl exec --context "${K8S_CTX}" -n "${MDB_NS}" mongodb-tools-pod -- \  mongosh --quiet "${MDB_CONNECTION_STRING}" \    --eval "use sample_mflix" \    --eval 'db.runCommand({"listSearchIndexes": "movies"});'
5

使用索引查询数据。

索引创建成功后，您可以使用该索引运行 MongoDB Search 或向量搜索查询。您还可以将 MongoDB Search 与向量搜索结合。要了解有关运行 MongoDB Search 查询的更多信息，请参阅 定义您的查询。要了解有关向量搜索查询的更多信息，请参阅 运行向量搜索近似最近邻 (ANN) 和精确最近邻 (ENN) 查询。

以下脚本定义聚合管道查询条件，并使用 kubectl exec 命令加载 mongosh 以执行查询。

以下查询在 plot字段中搜索包含术语baseball 的电影情节。它不包括 comedy 和 romance 类型的电影。

mdb_script=$(cat <<'EOF'use sample_mflix;db.movies.aggregate([  {    $search: {      "compound": {        "must": [ {          "text": {            "query": "baseball",            "path": "plot"          }        }],        "mustNot": [ {          "text": {            "query": ["Comedy", "Romance"],            "path": "genres"          }        } ]      },      "sort": {        "released": -1      }    }  },  {    $limit: 3  },  {    $project: {      "_id": 0,      "title": 1,      "plot": 1,      "genres": 1,      "released": 1    }  }]);EOF)
kubectl exec --context "${K8S_CTX}" -n "${MDB_NS}" \  mongodb-tools-pod -- /bin/bash -eu -c "$(cat <<EOFecho '${mdb_script}' > /tmp/mdb_script.jsmongosh --quiet "${MDB_CONNECTION_STRING}" < /tmp/mdb_script.jsEOF)"
mdbc-rs [primary] test> switched to db sample_mflixmdbc-rs [primary] sample_mflix> ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... [  {    plot: 'A sports agent stages an unconventional recruitment strategy to get talented Indian cricket players to play Major League Baseball.',    genres: [ 'Biography', 'Drama', 'Sport' ],    title: 'Million Dollar Arm',    released: ISODate('2014-05-16T00:00:00.000Z')  },  {    plot: 'A Taiwanese high school baseball team travels to Japan in 1931 to compete in a national tournament.',    genres: [ 'Biography', 'Drama', 'History' ],    title: 'Kano',    released: ISODate('2014-02-27T00:00:00.000Z')  },  {    plot: "12-year-old Josh is a mixed race boy and a promising baseball player. He is abused by his mother's boyfriend Byrd, and neglected by his mother Debbie. He forges his own path in life when ...",    genres: [ 'Drama' ],    title: 'Calloused Hands',    released: ISODate('2013-03-03T00:00:00.000Z')  }]mdbc-rs [primary] sample_mflix>

资源

要学习；了解有关创建索引和运行搜索查询的更多信息，请参阅：

给本页内容打分

在此页面上