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修改分数

所有操作符都可以使用以下分数修改选项。有关详细信息和示例，请单击以下任一选项：

boost

boost 选项将结果的基本分数乘以给定的数字或文档中数值字段的值。例如，您可以使用 boost 提高某些匹配文档在结果中的重要性。

注意

  • 不能同时使用 boost 和 constant 选项。

  • The boost option with path is the same as multiplying using the function option with a path expression.

字段

boost 选项包含以下字段：

字段
类型
必要性
说明

value

float

可选的

与默认基本分数相乘的数字。值必须是正数。value 或 path 是必填项，但无法同时指定。

path

字符串

可选的

数字字段的名称，其值要乘以默认基数分数。path 或 value 是必填项，但无法同时指定。

undefined

float

Optional

用来替换 path 的数值，如果在文档中找不到通过 path 指定的数字字段。如果省略，则默认值为 0。仅当指定 path 时才可以指定此项。

示例

The following examples use the movies collection in the sample_mflix database. If you have the sample dataset on your cluster, you can create the MongoDB Search default index and run the example queries on your cluster.

复合查询示例展示了如何提高一种搜索条件相对于另一种搜索条件的重要性。查询包括一个 $project 阶段，以排除 title 和 score 以外的所有字段。

在以下示例中，复合操作符使用文本操作符在 plot 和 title 字段中搜索术语 Helsinki。对 title 字段的查询使用带有 boost 选项的 score，按照 value 字段的规定，将得分结果乘以 3。

1db.movies.aggregate([
2  {
3    "$search": {
4      "compound": {
5        "should": [{
6          "text": {
7            "query": "Helsinki",
8            "path": "plot"
9          }
10        },
11        {
12          "text": {
13            "query": "Helsinki",
14            "path": "title",
15            "score": { "boost": { "value": 3 } }
16          }
17        }]
18      }
19    }
20  },
21  {
22    "$limit": 5
23  },
24  {
25    "$project": {
26      "_id": 0,
27      "title": 1,
28      "plot": 1,
29      "score": { "$meta": "searchScore" }
30    }
31  }
32])

此查询返回以下结果，在该结果中，对于 title 与查询词匹配的文档，其分数为基值乘以 3：

[
  {
    plot: 'Epic tale about two generations of men in a wealthy Finnish family, spanning from the 1960s all the way through the early 1990s. The father has achieved his position as director of the ...',
    title: 'Kites Over Helsinki',
    score: 12.2470121383667
  },
  {
    plot: 'Alex is Finlander married to an Italian who works as a taxi driver in Berlin. One night in his taxi come two men with a briefcase full of money. Unluckily for Alex, they are being chased by...',
    title: 'Helsinki-Naples All Night Long',
    score: 9.56808090209961
  },
  {
    plot: 'The recession hits a couple in Helsinki.',
    title: 'Drifting Clouds',
    score: 4.5660295486450195
  },
  {
    plot: 'Two teenagers from Helsinki are sent on a mission by their drug dealer.',
    title: 'Sairaan kaunis maailma',
    score: 4.041563034057617
  },
  {
    plot: 'A murderer tries to leave his criminal past in East Helsinki and make a new life for his family',
    title: 'Bad Luck Love',
    score: 3.6251673698425293
  }
]

constant

constant 选项将基数分数替换为指定的数字。

注意

不得同时使用 constant 和 boost 选项。

示例

以下示例使用 sample_mflix.movies 集合上的默认索引以使用复合运算符查询 plot 和 title 字段。在查询中，文本运算符使用 score 和 constant 选项，将所有得分结果替换为 5，以获得仅与 title 字段的查询匹配的结果。

1db.movies.aggregate([
2  {
3    "$search": {
4      "compound": {
5        "should": [{
6          "text": {
7            "query": "tower",
8            "path": "plot"
9          }
10        },
11        {
12          "text": {
13            "query": "tower",
14            "path": "title",
15            "score": { "constant": { "value": 5 } }
16          }
17        }]
18      }
19    }
20  },
21  {
22    "$limit": 5
23  },
24  {
25    "$project": {
26      "_id": 0,
27      "title": 1,
28      "plot": 1,
29      "score": { "$meta": "searchScore" }
30    }
31  }
32])

上述查询返回以下结果，其中仅与 title 字段的查询匹配的文档的分数将替换为指定的 constant 值：

1[
2  {
3    plot: 'Several months after witnessing a murder, residents of Tower Block 31 find themselves being picked off by a sniper, pitting those lucky enough to be alive into a battle for survival.',
4    title: 'Tower Block',
5    score: 8.15460205078125
6  },
7  {
8    plot: "When a group of hard-working guys find out they've fallen victim to their wealthy employer's Ponzi scheme, they conspire to rob his high-rise residence.",
9    title: 'Tower Heist',
10    score: 5
11  },
12  {
13    plot: 'Toru Kojima and his friend Koji are young student boys with one thing in common - they both love to date older women. Koji is a playboy with several women, young and older, whereas Toru is a romantic with his heart set on on certain lady.',
14    title: 'Tokyo Tower',
15    score: 5
16  },
17  {
18    plot: 'A middle-aged mental patient suffering from a split personality travels to Italy where his two personalities set off all kinds of confusing developments.',
19    title: 'The Leaning Tower',
20    score: 5
21  },
22  {
23    plot: 'A documentary that questions the cost -- and value -- of higher education in the United States.',
24    title: 'Ivory Tower',
25    score: 5
26  }
27]

embedded

注意

该选项只能与嵌入式文档运算符一起使用。

embedded 选项允许您配置如何：

  • 聚合多个匹配嵌入式文档的分数。

  • 聚合匹配嵌入式文档的分数后，修改 embeddedDocument 操作符的分数。

字段

embedded 选项包含以下字段：

字段
类型
必要性
说明

aggregate

字符串

Optional

配置如何合并匹配嵌入式文档的分数。值必须是以下聚合策略之一：

  • sum - （默认）将所有匹配的嵌入式文档的分数相加。

  • maximum - 选择所有匹配的嵌入式文档中的最高分数。

  • minimum — 选择所有匹配的嵌入式文档中最低分数。

  • mean - 选择所有匹配嵌入式文档的平均（算术平均值）分数。MongoDB Search 仅在计算平均值时才包含匹配嵌入式文档的分数。MongoDB Search 不会将不满足查询谓词的嵌入式文档计为分数为零的文档。

如果省略，该字段默认值为 sum。

outerScore

Optional

指定应用聚合策略后要应用的分数修改。

示例

以下示例将对 sample_analytics.transactions 集合使用名为 default 的索引。该索引为 transactions 数组中的文档配置 embeddedDocuments 类型，并为 transactions.symbol 和 transactions.transaction_code 字段配置 string 类型。

例子

样本索引
{
  "mappings": {
    "dynamic": true,
    "fields": {
     "transactions": {
        "dynamic": true,
        "fields": {
          "symbol": {
            "type": "string"
          },
          "transaction_code": {
            "type": "string"
          }
        },
        "type": "embeddedDocuments"
      }
    }
  }
}

transactions 字段的示例查询包含一个文档数组，其中的 $limit 阶段将输出限制为 10 个结果，$project 阶段用于执行以下操作：

  • 排除除 account_id 和 transaction_count 之外的所有字段。

  • 添加名为 score 的字段，该字段应用聚合策略并进一步修改分数。

    注意

    You can use function inside the score option of the embeddedDocument operator's operator. However, for function score expressions that require the path option, the numeric field that you specify as the path for the expression must be inside the embeddedDocument operator's path. For example, in the following example query, the field transactions.amount that is specified inside the score option of the compound operator on line 24 is inside in the embeddedDocument operator's path transactions on line 4.

该查询会搜索买入 AMD 的帐户，并将最大的单笔 AMD 买入（按股数计算）乘以该帐户在此期间进行的交易数量的 log1p 值。该操作根据以下内容对帐户进行排名：

  • 单次交易中购买的 AMD 数量

  • 上一周期的交易数

1db.transactions.aggregate({
2  "$search": {
3    "embeddedDocument": {
4      "path": "transactions",
5      "operator": {
6        "compound": {
7          "must": [
8            {
9              "text": {
10                "path": "transactions.symbol",
11                "query": "amd"
12              }
13            },
14            {
15              "text": {
16                "path": "transactions.transaction_code",
17                "query": "buy"
18              }
19            }
20          ],
21          "score": {
22            "function": {
23              "path": {
24                "value": "transactions.amount",
25                "undefined": 1.0
26              }
27            }
28          }
29        }
30      },
31      "score": {
32        "embedded": {
33          "aggregate": "maximum",
34          "outerScore": {
35            "function": {
36              "multiply": [
37                {
38                  "log1p": {
39                    "path": {
40                      "value": "transaction_count"
41                    }
42                  }
43                },
44                {
45                  "score": "relevance"
46                }
47              ]
48            }
49          }
50        }
51      }
52    }
53  }
54},
55{ "$limit": 10 },
56{
57  "$project": {
58    "_id": 0,
59    "account_id": 1,
60    "transaction_count": 1,
61    "score": { $meta: "searchScore" }
62  }
63})

MongoDB Search 对在上一时期进行多次交易并在单笔ACID 事务中购买大量 AMD 的帐户排名靠前。

1[
2  { account_id: 467651, transaction_count: 99, score: 19982 },
3  { account_id: 271554, transaction_count: 96, score: 19851.822265625 },
4  { account_id: 71148, transaction_count: 99, score: 19840 },
5  { account_id: 408143, transaction_count: 100, score: 19836.76953125 },
6  { account_id: 977774, transaction_count: 98, score: 19822.64453125 },
7  { account_id: 187107, transaction_count: 96, score: 19754.470703125 },
8  { account_id: 492843, transaction_count: 97, score: 19744.998046875 },
9  { account_id: 373169, transaction_count: 93, score: 19553.697265625 },
10  { account_id: 249078, transaction_count: 89, score: 19436.896484375 },
11  { account_id: 77690, transaction_count: 90, score: 19418.017578125 }
12]

function

The function option allows you to alter the final score of the document using a numeric field . You can specify the numeric field for computing the final score through an expression. If the final result of the function score is less than 0, MongoDB Search replaces the score with 0.

注意

您可以在 embeddedDocument 运算符的 operator 的 score 选项中使用 function。但是，对于需要 path 选项的函数分数表达式，可为表达式指定为 path 的数值字段必须位于 embeddedDocument 运算符的 path 内。

表达式

使用以下带有 function 选项的表达式来更改文档的最终分数：

  • 算术表达式，用于将一系列数字相加或相乘。

  • 常量表达式，支持在函数分数中使用常数。

  • 高斯衰减表达式，通过以指定速率相乘来衰减或减少分数。

  • 路径表达式，将索引数字字段值合并到函数分数中。

  • 分数表达式，返回MongoDB Search 分配的相关性分数。

  • 一元表达式，即采用单个参数的表达式。在MongoDB Search 中，您可以计算指定数字的日志10(x) 或日志10(x+1)。

注意

MongoDB搜索函数分数始终为 float 值，对于非常大或小的数字，精度可能会丢失。

算术表达式将一系列数字相加或相乘。例如，您可以使用算术表达式，通过数据扩充管道中的数字字段修改相关性排名。它必须包含以下选项之一：

选项
类型
说明

add

表达式数组

Adds a series of numbers. Takes an array of expressions, which can have negative values. Array length must be greater than or equal to 2. For example:

算术表达式事务语法
"function": {
  "add": [
    {"path": "rating"},
    {"score": "relevance"}
  ]
}

在上一个示例中， MongoDB Search 使用 path 和 score 表达式添加以下内容：

  • rating 字段的数值或 0（如果文档中不存在 rating 字段）

  • 相关性分数，这是MongoDB Search 根据相关性分配的分数

multiply

表达式数组

Multiplies a series of numbers. Takes an array of expressions, which can have negative values. Array length must be greater than or equal to 2. For example:

算术表达式事务语法
"function": {
  "multiply": [
    {
      "path": {
        "value": "popularity",
        "undefined": 2.5
      }
    },
    {
      "score": "relevance"
    },
    {
      "constant": 0.75
    }
  ]
}

在上一个示例中， MongoDB搜索使用 path、score 和 constant 表达式来更改文档的最终分数。它乘以以下内容：

  • 路径表达式的数值，如果文档中不存在 popularity 字段，则为 popularity 字段的数值或 2.5

  • 相关性分数，这是MongoDB Search 根据相关性分配的分数

  • 常数值 0.75

注意

不能将计算结果为 undefined 的算术表达式替换为常量值。

示例

以下示例使用 sample_mflix.movies 集合上的默认索引来查询 title 字段。示例查询包括一个 $limit 阶段，用于将输出限制为 5 结果；以及一个 $project 阶段，用于排除除 title 和 score 之外的所有字段。

例子

在此示例中，文本操作符用 score 和 function 选项乘以下列值：

  • 路径表达式的数值，即文档中 imdb.rating 字段的值，如果 imdb.rating 字段不在文档中则为 2

  • 相关性分数，或文档的当前分数

db.movies.aggregate([{
  "$search": {
    "text": {
      "path": "title",
      "query": "men",
      "score": {
        "function":{
          "multiply":[
            {
              "path": {
                "value": "imdb.rating",
                "undefined": 2
              }
            },
            {
              "score": "relevance"
            }
          ]
        }
      }
    }
  }
},
{
  $limit: 5
},
{
  $project: {
    "_id": 0,
    "title": 1,
    "score": { "$meta": "searchScore" }
  }
}])

此查询返回以下结果，其中分数替换为指定的 function 值：

{ "title" : "Men...", "score" : 23.431293487548828 }
{ "title" : "12 Angry Men", "score" : 22.080968856811523 }
{ "title" : "X-Men", "score" : 21.34803581237793 }
{ "title" : "X-Men", "score" : 21.34803581237793 }
{ "title" : "Matchstick Men", "score" : 21.05954933166504 }
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