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操作符和收集器

moreLikeThis Operator

moreLikeThis 操作符限制

您不能使用 moreLikeThis 操作符查询非字符串值。要搜索非字符串值，可以将 moreLikeThis 查询与 near、range 或 compound 查询中的任何其他操作符相结合。

您不能在 embeddedDocument 中使用 moreLikeThis 操作符来查询数组中的文档。

定义

moreLikeThis

moreLikeThis 操作符返回与输入文档类似的文档。moreLikeThis 操作符用于为应用程序构建功能，以根据一个或多个给定文档显示类似或替代结果。

行为

当您运行moreLikeThis查询时， MongoDB Search 会执行以下操作：

  • 根据您在操作符的 like 选项中指定的输入文档，提取有限数量的最具代表性的术语。

  • 创建析取 (OR) 查询，根据最具代表性的术语查找相似文档并返回结果。

moreLikeThis 运算符使用您在索引配置中指定的分析器搜索相似文档。如果在索引定义中省略了分析器，moreLikeThis 运算符将使用默认的标准分析器。如果指定多个分析器，则 moreLikeThis 运算符将通过每个分析器运行输入文本、搜索并返回所有分析器的结果。

要查看MongoDB搜索为查找相似文档而构建的析取 (OR) 关系，请将解释与 moreLikeThis操作符查询结合使用。

使用

在运行 moreLikeThis 运算符查询之前，我们建议您检索一个或多个输入文档。要检索输入文档，可以执行下列操作之一：

  • 运行查询（如 find()）或另一个 MQL 查询，以查找 BSON 文档。

  • 运行任何返回 BSON 文档的聚合管道。

  • 在应用程序中使用任何其他来源的文档。

识别输入文档后，您就可以将它们传递给 moreLikeThis 操作符。

当您运行moreLikeThis操作符查询时， MongoDB Search 在查询结果中返回原始输入文档。要从查询结果中省略输入文档，请在复合运算符查询中使用 moreLikeThis 操作符，并在mustNot 子句中使用 equals 操作符按 _id 排除输入文档。

语法

moreLikeThis 通过以下语法实现：

 {
   "$search": {
     "index": index name, // optional, defaults to "default"
     "moreLikeThis": {
       "like": [
         {
           <"field-name">: <"field-value">,
           ...
         },
         ...
       ],
       "score": <options>
     }
   }
 }

选项

moreLikeThis 使用以下选项来构造查询：

字段
类型
说明
必要性

like

一个 BSON 文档或文档数组

One or more BSON documents that MongoDB Search uses to extract representative terms to query for.

必需

score

对象

分配给匹配搜索结果的分数。您可以使用以下选项修改默认分数：

  • boost将生成的分数乘以给定数字。

  • constant将结果分数替换为给定数字。

  • function：使用给定的表达式替换结果分数。

有关在查询中使用 score 的信息，请参阅对结果中的文档进行评分。

查询大量值时，如果大量中的更多值与查询匹配， MongoDB Search 会分配更高的分数。

Optional

示例

这些示例使用 sample_mflix 数据库中的 movies 集合。本部分中的每个示例都使用不同的索引定义来演示运算符的不同功能。

Before you run the example queries on your cluster, load the sample data on your cluster, and create the suggested index. To learn more about creating a MongoDB Search index using the UI, API, or CLI, see Manage MongoDB Search Indexes. The index definitions use the name default.

如果将索引命名为 default，则在使用 $search 管道阶段时无需指定 index 参数。如果您为索引指定了自定义名称，则必须在 index 参数中指定此名称。

示例 1：具有多个字段的单个文档

以下示例使用 moreLikeThis 运算符查找与多个字段值相似的文档。在本示例中，索引定义包含动态映射，用于动态索引集合中所有可动态索引的字段类型。sample_mflix.movies 集合的索引定义应与以下内容相似。

{
  "mappings": {
    "dynamic": true
  }
}

例子

The following query searches for movies that are similar to the input movie title "The Godfather" and input movie genre "action". It includes a $limit stage to limit the output to 5 results and a $project stage to exclude all fields except title, released, and genres.

1db.movies.aggregate([
2  {
3    "$search": {
4    moreLikeThis: {
5     like:
6      {
7        "title": "The Godfather",
8        "genres": "action"
9      }
10    }
11   }
12  },
13  { "$limit": 5},
14  {
15    $project: {
16      "_id": 0,
17      "title": 1,
18      "released": 1,
19      "genres": 1
20    }
21  }
22])
[
 { genres: [ 'Comedy', 'Drama', 'Romance' ], title: 'Godfather' },
 {
  genres: [ 'Crime', 'Drama' ],
  title: 'The Godfather',
  released: ISODate("1972-03-24T00:00:00.000Z")
 },
 {
  genres: [ 'Crime', 'Drama' ],
  title: 'The Godfather: Part II',
  released: ISODate("1974-12-20T00:00:00.000Z")
 },
 {
  genres: [ 'Crime', 'Drama' ],
  title: 'The Godfather: Part III',
  released: ISODate("1990-12-26T00:00:00.000Z")
 },
 {
  genres: [ 'Action' ],
  title: 'The Defender',
  released: ISODate("1994-07-28T00:00:00.000Z")
 }
]

MongoDB搜索结果包含与输入电影标题“教父”和输入电影类型“动作”类似的电影。

示例 2：在结果中排除的输入文档

下面的示例使用 find() 识别输入文档，然后使用 moreLikeThis 运算符查找类似文档。在此示例中，索引定义使用静态映射仅为 title、genres 和 _id 字段编制索引。

1{
2  "mappings": {
3    "dynamic": false,
4    "fields": {
5      "title": {
6        "type": "string"
7      },
8      "genres": {
9        "type": "string"
10      },
11      "_id": {
12        "type": "objectId"
13      }
14    }
15  }
16}

例子

以下 find() 查询查找标题为“教父”的电影并将结果存储在 movie 中。它指定结果应仅包含匹配文档的 title 和 genres 字段。请注意，默认情况下，find () 命令始终返回 _id 字段，该字段的值在您的集群上可能有所不同。

movie = db.movies.find( { title: "The Godfather" }, { genres: 1, title: 1} ).toArray()
[
 {
  _id: ObjectId("573a1396f29313caabce4a9a"),
  genres: [ 'Crime', 'Drama' ],
  title: 'The Godfather'
 }
]

以下查询是使用复合操作符和 moreLikeThis 操作符查询 title 和 genres 字段，并使用等于操作符排除使用以下子句的输入文档：

  • must 子句用于查询与 movie 中存储的电影相似的电影。

  • mustNot 子句是根据其 _id 值从结果中排除输入文档。请注意，查询中使用的 _id 值与前面的 find() 查询结果中的 _id 值相符。

The query limits the output to 5 results. The query uses a $project stage to include the _id, title, released, and genres fields in the results.

注意

在运行此查询之前，将第 13 行的 _id 字段的值替换为查询结果中 _id 字段的值。

1db.movies.aggregate([
2  {
3    "$search": {
4       "compound":{
5          "must":[{
6            "moreLikeThis": {
7              "like": movie
8            }
9          }],
10          "mustNot":[{
11            "equals": {
12               "path": "_id",
13               "value": ObjectId ("573a1396f29313caabce4a9a")
14            }
15          }]
16         }
17       }
18     },
19{"$limit": 5},
20{
21 "$project": {
22   "_id": 1,
23   "title": 1,
24   "released": 1,
25   "genres": 1
26  }
27 }
28])
[
 {
  _id: ObjectId("573a13acf29313caabd27afc"),
  genres: [ 'Comedy', 'Drama', 'Romance' ],
  title: 'Godfather'
 },
 {
  _id: ObjectId("573a1396f29313caabce557f"),
  genres: [ 'Crime', 'Drama' ],
  title: 'The Godfather: Part II',
  released: ISODate("1974-12-20T00:00:00.000Z")
 },
 {
  _id: ObjectId("573a1398f29313caabcebf7b"),
  genres: [ 'Crime', 'Drama' ],
  title: 'The Godfather: Part III',
  released: ISODate("1990-12-26T00:00:00.000Z")
 },
 {
  _id: ObjectId("573a1399f29313caabceed8d"),
  genres: [ 'Action' ],
  title: 'The Defender',
  released: ISODate("1994-07-28T00:00:00.000Z")
 },
 {
  _id: ObjectId("573a139af29313caabcef2a0"),
  genres: [ 'Action' ],
  title: 'The Enforcer',
  released: ISODate("1995-03-02T00:00:00.000Z")
 }
]

MongoDB Search 结果包括与 action 类型中的查询术语The Godfather 类似的文档。但是，结果不包括被其 _id 排除的文档，即 ObjectId("573a1396f29313caabce4a9a")。

示例 3：多个分析器

以下示例使用 find() 识别输入文档，然后使用 moreLikeThis 运算符查找相似文档。在此示例中，索引定义通过静态映射以使用不同的分析器对 sample_mflix.movies 集合中的字段进行索引。索引定义：

  • 在 _id、title 和 genres 字段上配置索引。

  • 使用 lucene.standard 分析器和名为 keywordAnalyzer、使用 lucene.keyword 分析器的备用分析器分析 title 字段。

  • 使用 lucene.english 分析器分析和搜索字段。

1{
2  "mappings": {
3    "dynamic": false,
4    "fields": {
5      "title": {
6        "type": "string",
7        "analyzer": "lucene.standard",
8        "multi": {
9          "keywordAnalyzer": {
10            "type": "string",
11            "analyzer": "lucene.keyword"
12          }
13        }
14      },
15      "genres": {
16        "type": "string"
17      },
18      "_id": {
19        "type": "objectId"
20      }
21    }
22  },
23  "analyzer": "lucene.english"
24}

例子

以下 find() 查询检索标题为“爱丽丝梦游仙境”的电影并将结果存储在 movie 中。它指定结果应仅包含匹配文档的 title 和 genres 字段。请注意，默认情况下，find() 命令始终返回 _id 字段，该字段的值在您的集群上可能有所不同。

movie = db.movies.find( { title: "Alice in Wonderland" }, { genres: 1, title: 1} ).toArray
[
  {
   _id: ObjectId("573a1394f29313caabcde9ef"),
   plot: 'Alice stumbles into the world of Wonderland. Will she get home? Not if the Queen of Hearts has her way.',
   title: 'Alice in Wonderland'
  },
  {
   _id: ObjectId("573a1398f29313caabce963d"),
   plot: 'Alice is in Looking Glass land, where she meets many Looking Glass creatures and attempts to avoid the Jabberwocky, a monster that appears due to her being afraid.',
   title: 'Alice in Wonderland'
  },
  {
   _id: ObjectId("573a1398f29313caabce9644"),
   plot: 'Alice is in Looking Glass land, where she meets many Looking Glass creatures and attempts to avoid the Jabberwocky, a monster that appears due to her being afraid.',
   title: 'Alice in Wonderland'
  },
  {
   _id: ObjectId("573a139df29313caabcfb504"),
   plot: `The wizards behind The Odyssey (1997) and Merlin (1998) combine Lewis Carroll's "Alice in Wonderland" and "Through the Looking Glass" into a two-hour special that just gets curiouser and curiouser.`,
   title: 'Alice in Wonderland'
  },
  {
   _id: ObjectId("573a13bdf29313caabd5933b"),
   plot: "Nineteen-year-old Alice returns to the magical world from her childhood adventure, where she reunites with her old friends and learns of her true destiny: to end the Red Queen's reign of terror.",
   title: 'Alice in Wonderland'
  }
]

以下示例使用复合操作符，通过以下子句查询 title 和 genres 字段：

  • should 子句使用 moreLikeThis 操作符，搜索与 movie 中的文档类似的文档。请注意，title 字段同时使用 lucene.standard 和 lucene.keyword 分析器进行分析。

  • mustNot 子句指定，其中一个输入文档（用其 _id 值来指定）得包含在结果中。

The query limits the results list to 10 documents. The query uses a $project stage to include the _id, title, and genres fields in the results.

例子

1db.movies.aggregate([
2{
3   $search: {
4     "compound": {
5       "should": [{
6          "moreLikeThis": {
7             "like": movie
8          }
9       }],
10     "mustNot": [
11     {
12     "equals": {
13     "path": "_id",
14      "value": ObjectId ("573a1394f29313caabcde9ef")
15    }
16   }]
17 }
18  }
19  },
20 { $limit: 10 },
21          {
22 $project: {
23     "title": 1,
24     "genres": 1,
25     "_id": 1
26   }
27  }
28 ])
[
  {
   _id: ObjectId("573a1398f29313caabce963d"),
   genres: [ 'Adventure', 'Family', 'Fantasy' ],
   title: 'Alice in Wonderland'
  },
  {
   _id: ObjectId("573a1398f29313caabce9644"),
   genres: [ 'Adventure', 'Family', 'Fantasy' ],
   title: 'Alice in Wonderland'
  },
  {
   _id: ObjectId("573a139df29313caabcfb504"),
   genres: [ 'Adventure', 'Comedy', 'Family' ],
   title: 'Alice in Wonderland'
  },
  {
   _id: ObjectId("573a13bdf29313caabd5933b"),
   genres: [ 'Adventure', 'Family', 'Fantasy' ],
   title: 'Alice in Wonderland'
  },
  {
   _id: ObjectId("573a1396f29313caabce3e7e"),
   genres: [ 'Comedy', 'Drama' ],
   title: 'Alex in Wonderland'
  },
  {
   _id: ObjectId("573a13bdf29313caabd5a44b"),
   genres: [ 'Drama' ],
   title: 'Phoebe in Wonderland'
  },
  {
   _id: ObjectId("573a139af29313caabcf0e23"),
   genres: [ 'Documentary' ],
   title: 'Wonderland'
  },
  {
   _id: ObjectId("573a139ef29313caabcfcebc"),
   genres: [ 'Drama' ],
   title: 'Wonderland'
  },
  {
   _id: ObjectId("573a13a0f29313caabd03dab"),
   genres: [ 'Drama' ],
   title: 'Wonderland'
  },
  {
   _id: ObjectId("573a13abf29313caabd2372a"),
   genres: [ 'Crime', 'Drama', 'Mystery' ],
   title: 'Wonderland'
  }
]

以下查询将解释与前面的查询一起使用，以显示MongoDB Search 为查找相似文档而构建的析取 (OR)。

db.movies.explain("queryPlanner").aggregate([
 {
   $search: {
     "compound": {
       "should": [{
          "moreLikeThis": {
             "like": [{
                "title": "Alice in Wonderland"
             }]
          }
       }],
     "mustNot": [
     {
     "equals": {
     "path": "_id",
      "value": ObjectId ("573a1394f29313caabcde9ef")
    }
   }]
 }
  }
  },
{ $limit: 10 },
          {
$project: {
     "title": 1,
     "genres": 1,
     "_id": 1
   }
 }
])
{
 explainVersion: '1',
   stages: [
     {
      '$_internalSearchMongotRemote': {
         mongotQuery: {
         compound: {
         should: [
          {
            moreLikeThis: { like: [ { title: 'Alice in Wonderland' } ] }
          }
         ],
         mustNot: [
          {
            equals: {
              path: '_id',
              value: ObjectId("573a1394f29313caabcde9ef")
            }
          }
         ]
      }
     },
     explain: {
      type: 'BooleanQuery',
        args: {
         must: [],
         mustNot: [
           {
             path: 'compound.mustNot',
             type: 'ConstantScoreQuery',
             args: {
               query: {
               type: 'TermQuery',
             args: {
                path: '_id',
                value: '[57 3a 13 94 f2 93 13 ca ab cd e9 ef]'
               }
              }
            }
           }
         ],
         should: [
          {
            path: 'compound.should',
            type: 'BooleanQuery',
            args: {
             must: [],
             mustNot: [],
             should: [
              {
               type: 'TermQuery',
               args: { path: 'title', value: 'in' }
              },
              {
                type: 'TermQuery',
                args: {
                  path: 'title.keywordAnalyzer',
                  value: 'Alice in Wonderland'
                }
               },
              {
                type: 'TermQuery',
                args: { path: 'title', value: 'wonderland' }
              },
              {
                type: 'TermQuery',
                args: { path: 'title', value: 'alice' }
              }
             ],
             filter: [],
              minimumShouldMatch: 0
             }
            }
          ],
            filter: [],
             minimumShouldMatch: 0
            }
           }
          }
         },
 { '$_internalSearchIdLookup': {} },
 { '$limit': Long("10") },
 { '$project': { _id: true, title: true, genres: true } }
  ],
 serverInfo: {
 ...
 },
 serverParameters: {
 ...
 },
 command: {
   aggregate: 'movies',
     pipeline: [
       {
        '$search': {
           compound: {
             should: [
               {
                 moreLikeThis: { like: [ { title: 'Alice in Wonderland' } ] }
               }
             ],
             mustNot: [
              {
                equals: {
                  path: '_id',
                  value: ObjectId("573a1394f29313caabcde9ef")
                }
              }
             ]
           }
          }
        },
  { '$limit': 10 },
  { '$project': { title: 1, genres: 1, _id: 1 } }
  ],
  cursor: {},
  '$db': 'sample_mflix'
  },
  ok: 1,
  '$clusterTime': {
  clusterTime: Timestamp({ t: 1659133479, i: 1 }),
  signature: {
     hash: Binary(Buffer.from("865d9ef1187ae1a74c4a0da1e29882aebcf2be7c", "hex"), 0),
     keyId: Long("7123262728533180420")
  }
 },
 operationTime: Timestamp({ t: 1659133479, i: 1 })
 }
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