MongoDB Text Search

简介

MongoDB支持一段内容的文本查询。为了执行这一运算,MongoDB使用了 text index$text
运算符。需要注意的是,Views视图不支持 text search。

例子

这一个例子将会展示如何创建一个 text index 和如何使用它去查找 ‘coffee shops’, 在给定的只有文本字段里。首先创建一个 collection stores

db.stores.insert(
   [
     { _id: 1, name: "Java Hut", description: "Coffee and cakes" },
     { _id: 2, name: "Burger Buns", description: "Gourmet hamburgers" },
     { _id: 3, name: "Coffee Shop", description: "Just coffee" },
     { _id: 4, name: "Clothes Clothes Clothes", description: "Discount clothing" },
     { _id: 5, name: "Java Shopping", description: "Indonesian goods" }
   ]
)

Text Index 文本索引

MongoDB 提供文本索引来支持文本查询请求在一串内容里,文本索引可以包含任意字段 只要它的值是一个string 或者 一个 string 元素的 array。
为了执行文本查询请求,你必须有一个文本索引在你的 collection里。一个 collection 只能有一个文本查询索引,但是那一个索引可以覆盖多个字段。
例如你可以运行下面的代码,可以操作文本查询在 namedescription 字段之上。

db.stores.createIndex( { name: "text", description: "text" } )

$text Operator

使用 $text 请求运算符去执行文本查询在一个 collection里通过文本索引。
直接用例子来解释了。
这个语句就是去查找所有stores包含任意关键词在[‘coffee’, 'shop','java']中

db.stores.find( { $text: { $search: "java coffee shop" } } )

精准短语

通过包装他们在双引号里

db.stores.find( { $text: { $search: "java \"coffee shop\"" } } )

排除某一项

在关键词前加 - 符号。只查找 “java” 和 “shop”,不包含 “coffee”

db.stores.find( { $text: { $search: "java shop -coffee" } } )

排序

MongoDB将会它的返还默认是未排序的。但是文本查询请求将会计算相关的评分对每一个 document 即指定 document 与请求匹配的程度。
要想按照评分去排序,你必须显性地指出 $meta textScore字段并且根据他们来排序。

db.stores.find(
   { $text: { $search: "java coffee shop" } },
   { score: { $meta: "textScore" } }
).sort( { score: { $meta: "textScore" } } )

Text search is also available in the aggregation pipeline.
原文:https://docs.mongodb.com/manual/text-search/

最后编辑于
©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 212,657评论 6 492
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 90,662评论 3 385
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 158,143评论 0 348
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 56,732评论 1 284
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 65,837评论 6 386
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 50,036评论 1 291
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 39,126评论 3 410
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 37,868评论 0 268
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 44,315评论 1 303
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 36,641评论 2 327
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 38,773评论 1 341
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 34,470评论 4 333
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 40,126评论 3 317
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 30,859评论 0 21
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 32,095评论 1 267
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 46,584评论 2 362
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 43,676评论 2 351

推荐阅读更多精彩内容

  • Spring Cloud为开发人员提供了快速构建分布式系统中一些常见模式的工具(例如配置管理,服务发现,断路器,智...
    卡卡罗2017阅读 134,637评论 18 139
  • 你如阳光 三月的春风将你送来 你携带着烂漫的樱花 湖边结束的消融 是你,是你啊! 这无数的阳光,这无数明媚的你 带...
    梵夜阅读 278评论 2 2
  • 这些年 走过南北 看过朝霞夕落 带着形形色色 早餐店里的香气 漫到小小屋里 斑驳的墙壁 一年多一道记忆 清晨起 夜...
    浅秋Vera阅读 191评论 2 0
  • 这里有大排档与烧烤的鼎沸 也有清吧的英文歌,晚风与海 这里有结伴而来的女孩们 就像海岛上空各自孤独的星子 守望着各...
    粥粥予甜阅读 23评论 0 0