トークナイザ

1. Custom Analyzersセクションで、 Add Custom Analyzerをクリックします。

2. Create Your Ownラジオボタンを選択し、Next をクリックします。

3. Analyzer NameフィールドにedgegramExampleと入力します。

4. Tokenizerが折りたたまれている場合は展開します。

5. ドロップダウンからedgeGramを選択し、次のフィールドに値を入力します。

   フィールド	値
   minGram	2
   maxGram	7

6. Addをクリックして、カスタムアナライザをインデックスに追加します。

7. Field Mappingsセクションで、 Add Field Mappingをクリックして、メッセージフィールドにカスタムアナライザを適用します。

8. Field Name ドロップダウンからメッセージを選択し、Data Type ドロップダウンからstringを選択します。

9. データタイプのプロパティedgegramExample セクションで、Index Analyzer Search Analyzerドロップダウンと ドロップダウンから [ を選択します。

10. [ Addをクリックし、 Save Changesをクリックします。

デフォルトのインデックス定義を以下のように置き換えます。

{
  "mappings": {
    "dynamic": true,
    "fields": {
      "message": {
        "analyzer": "edgegramExample",
        "type": "string"
      }
    }
  },
  "analyzers": [
    {
      "charFilters": [],
      "name": "edgegramExample",
      "tokenFilters": [],
      "tokenizer": {
        "maxGram": 7,
        "minGram": 2,
        "type": "edgeGram"
      }
    }
  ]
}

1. Custom Analyzersセクションで、 Add Custom Analyzerをクリックします。

2. Create Your Ownラジオボタンを選択し、Next をクリックします。

3. Analyzer NameフィールドにkeywordExampleと入力します。

4. Tokenizerが折りたたまれている場合は展開します。

5. ドロップダウンから [keyword] を選択します。

6. Addをクリックして、カスタムアナライザをインデックスに追加します。

7. Field Mappingsセクションで、 Add Field Mappingをクリックして、メッセージフィールドにカスタムアナライザを適用します。

8. Field Name ドロップダウンからメッセージを選択し、Data Type ドロップダウンからstringを選択します。

9. データタイプのプロパティkeywordExample セクションで、Index Analyzer Search Analyzerドロップダウンと ドロップダウンから [ を選択します。

10. [ Addをクリックし、 Save Changesをクリックします。

デフォルトのインデックス定義を以下のように置き換えます。

{
  "mappings": {
    "dynamic": true,
    "fields": {
      "message": {
        "analyzer": "keywordExample",
        "type": "string"
      }
    }
  },
  "analyzers": [
    {
      "charFilters": [],
      "name": "keywordExample",
      "tokenFilters": [],
      "tokenizer": {
        "type": "keyword"
      }
    }
  ]
}

1. Custom Analyzersセクションで、 Add Custom Analyzerをクリックします。

2. Create Your Ownラジオボタンを選択し、Next をクリックします。

3. Analyzer NameフィールドにngramExampleと入力します。

4. Tokenizerが折りたたまれている場合は展開します。

5. ドロップダウンからnGramを選択し、次のフィールドに値を入力します。

   フィールド	値
   minGram	4
   maxGram	6

6. Addをクリックして、カスタムアナライザをインデックスに追加します。

7. Field Mappingsセクションで、 Add Field Mappingをクリックして、タイトルフィールドにカスタムアナライザを適用します。

8. Field Name ドロップダウンからタイトルを選択し、Data Type ドロップダウンからstringを選択します。

9. データタイプのプロパティngramExample セクションで、Index Analyzer Search Analyzerドロップダウンと ドロップダウンから [ を選択します。

10. [ Addをクリックし、 Save Changesをクリックします。

デフォルトのインデックス定義を以下のように置き換えます。

{
  "mappings": {
    "dynamic": true,
    "fields": {
      "title": {
        "analyzer": "ngramExample",
        "type": "string"
      }
    }
  },
  "analyzers": [
    {
      "charFilters": [],
      "name": "ngramExample",
      "tokenFilters": [],
      "tokenizer": {
        "maxGram": 6,
        "minGram": 4,
        "type": "nGram"
      }
    }
  ]
}

1. Custom Analyzersセクションで、 Add Custom Analyzerをクリックします。

2. Create Your Ownラジオボタンを選択し、Next をクリックします。

3. Analyzer NameフィールドにphoneNumberExtractorと入力します。

4. [ Character Filtersを展開し、[ Add character filter ] をクリックします。

5. ドロップダウンからmappingを選択し、 をクリックします。 Add mapping 。

6. Originalフィールドに次の文字を 1 つずつ入力し、対応するReplacementフィールドは空のままにします。

   元の	replacement
   -
   .
   (
   )

7. [Add character filter] をクリックします。

8. Tokenizerが折りたたまれている場合は展開します。

9. ドロップダウンからregexCaptureGroupを選択し、次のフィールドに値を入力します。

   フィールド	値
   pattern	^\\b\\d{3}[-]?\\d{3}[-]?\\d{4}\\b$
   group	0

10. Addをクリックして、カスタムアナライザをインデックスに追加します。

11. Field MappingsセクションでAdd Field Mappingをクリックして、 page_update_by . 電話 フィールドにカスタムアナライザを適用します。

12. Field Nameドロップダウンからpage_update_by . 電話を選択し、 Data Typeドロップダウンからstringを選択します。

13. データタイプのプロパティphoneNumberExtractor セクションで、Index Analyzer Search Analyzerドロップダウンと ドロップダウンから [ を選択します。

14. [ Addをクリックし、 Save Changesをクリックします。

デフォルトのインデックス定義を以下のように置き換えます。

{
  "mappings": {
    "dynamic": true,
    "fields": {
      "page_updated_by": {
        "fields": {
          "phone": {
            "analyzer": "phoneNumberExtractor",
            "type": "string"
          }
        },
        "type": "document"
      }
    }
  },
  "analyzers": [
    {
      "charFilters": [
        {
          "mappings": {
            " ": "-",
            "(": "",
            ")": "",
            ".": "-"
          },
          "type": "mapping"
        }
      ],
      "name": "phoneNumberExtractor",
      "tokenFilters": [],
      "tokenizer": {
        "group": 0,
        "pattern": "^\\b\\d{3}[-]?\\d{3}[-]?\\d{4}\\b$",
        "type": "regexCaptureGroup"
        }
    }
  ]
}

1. Custom Analyzersセクションで、 Add Custom Analyzerをクリックします。

2. Create Your Ownラジオボタンを選択し、Next をクリックします。

3. Analyzer NameフィールドにdashDotSpaceSplitterと入力します。

4. Tokenizerが折りたたまれている場合は展開します。

5. ドロップダウンからregexSplitを選択し、次のフィールドに値を入力します。

   フィールド	値
   pattern	[-. ]+

6. Addをクリックして、カスタムアナライザをインデックスに追加します。

7. Field MappingsセクションでAdd Field Mappingをクリックして、 page_update_by . 電話 フィールドにカスタムアナライザを適用します。

8. Field Nameドロップダウンからpage_update_by . 電話を選択し、 Data Typeドロップダウンからstringを選択します。

9. データタイプのプロパティdashDotSpaceSplitter セクションで、Index Analyzer Search Analyzerドロップダウンと ドロップダウンから [ を選択します。

10. [ Addをクリックし、 Save Changesをクリックします。

デフォルトのインデックス定義を以下のように置き換えます。

{
  "mappings": {
    "dynamic": true,
    "fields": {
      "page_updated_by": {
        "fields": {
          "phone": {
            "analyzer": "dashDotSpaceSplitter",
            "type": "string"
          }
        },
        "type": "document"
      }
    }
  },
  "analyzers": [
    {
      "charFilters": [],
      "name": "dashDotSpaceSplitter",
      "tokenFilters": [],
      "tokenizer": {
        "pattern": "[-. ]+",
        "type": "regexSplit"
      }
    }
  ]
}

1. Custom Analyzersセクションで、 Add Custom Analyzerをクリックします。

2. Create Your Ownラジオボタンを選択し、Next をクリックします。

3. Analyzer NameフィールドにstandardExampleと入力します。

4. Tokenizerが折りたたまれている場合は展開します。

5. ドロップダウンから [standard] を選択します。

6. Addをクリックして、カスタムアナライザをインデックスに追加します。

7. Field Mappingsセクションで、 Add Field Mappingをクリックして、メッセージフィールドにカスタムアナライザを適用します。

8. Field Name ドロップダウンからメッセージを選択し、Data Type ドロップダウンからstringを選択します。

9. データタイプのプロパティstandardExample セクションで、Index Analyzer Search Analyzerドロップダウンと ドロップダウンから [ を選択します。

10. [ Addをクリックし、 Save Changesをクリックします。

デフォルトのインデックス定義を以下のように置き換えます。

{
  "mappings": {
    "dynamic": true,
    "fields": {
      "message": {
        "analyzer": "standardExample",
        "type": "string"
      }
    }
  },
  "analyzers": [
    {
      "charFilters": [],
      "name": "standardExample",
      "tokenFilters": [],
      "tokenizer": {
        "type": "standard"
      }
    }
  ]
}

次のインデックス定義は、 basicEmailAddressAnalyzerという名前のカスタムアナライザを使用して、 minutesコレクションのpage_updated_by.emailフィールドをインデックス化します。 uaxUrlEmailトークナイザを使用して、 page_updated_by.emailフィールドのURLとメールアドレスからトークン（検索可能なターム）を作成します。

{
  "mappings": {
    "fields": {
      "page_updated_by": {
        "fields": {
          "email": {
            "analyzer": "basicEmailAddressAnalyzer",
            "type": "string"
          }
        },
        "type": "document"
      }
    }
  },
  "analyzers": [
    {
      "name": "basicEmailAddressAnalyzer",
      "tokenizer": {
        "type": "uaxUrlEmail"
      }
    }
  ]
}

次のクエリは、 minutesコレクションのpage_updated_by.emailフィールドでメールlewinsky@example.comを検索します。

db.minutes.aggregate([
  {
    "$search": {
      "text": {
        "query": "lewinsky@example.com",
        "path": "page_updated_by.email"
      }
    }
  },
  {
    "$project": {
      "_id": 1,
      "page_updated_by.email": 1
    }
  }
])

{ _id: 3, page_updated_by: { email: 'lewinsky@example.com' } }

Atlas Search Atlas Search 、検索タームに一致するドキュメントの uaxUrlEmail トークナイザを使用して、値 lewinsky@example.com のトークンを作成したため、結果に _id: 3 を含むドキュメントを返します。 standardトークナイザを使用してpage_updated_by.emailフィールドをインデックス化すると、Atlas Search は検索タームlewinsky@example.comのすべてのドキュメントを返します。

次の表は、 uaxUrlEmailトークナイザと比較してstandardトークナイザが_id: 3を含むドキュメントに対して作成するトークンを示しています。

次のインデックス定義は、 emailAddressAnalyzerという名前のカスタムアナライザを使用して、 minutesコレクションのpage_updated_by.emailフィールドをインデックス化します。 このクエリでは、次の を使用します。

• トークン化戦略 を持つ オートコンプリート タイプedgeGram

• URLとメールアドレスからトークン（検索可能なターム）を作成するuaxUrlEmailトークナイザ

{
  "mappings": {
    "fields": {
      "page_updated_by": {
        "fields": {
          "email": {
            "analyzer": "emailAddressAnalyzer",
            "tokenization": "edgeGram",
            "type": "autocomplete"
          }
        },
        "type": "document"
      }
    }
  },
  "analyzers": [
    {
      "name": "emailAddressAnalyzer",
      "tokenizer": {
        "type": "uaxUrlEmail"
      }
    }
  ]
}

次のクエリは、 minutesコレクションのpage_updated_by.emailフィールドでexamというタームを検索します。

db.minutes.aggregate([
  {
    "$search": {
      "autocomplete": {
        "query": "lewinsky@example.com",
        "path": "page_updated_by.email"
      }
    }
  },
  {
    "$project": {
      "_id": 1,
      "page_updated_by.email": 1
    }
  }
])

_id: 3, page_updated_by: { email: 'lewinsky@example.com' } }

Atlas Search Atlas Search 、検索タームに一致するドキュメントの uaxUrlEmail トークナイザを使用して、値 lewinsky@example.com のトークンを作成したため、結果に _id: 3 を含むドキュメントを返します。 standardトークナイザを使用してpage_updated_by.emailフィールドをインデックス化すると、Atlas Search は検索タームlewinsky@example.comのすべてのドキュメントを返します。

次の表は、 uaxUrlEmailトークナイザと比較してstandardトークナイザが_id: 3を含むドキュメントに対して作成するトークンを示しています。

1. Custom Analyzersセクションで、 Add Custom Analyzerをクリックします。

2. Create Your Ownラジオボタンを選択し、Next をクリックします。

3. Analyzer NameフィールドにwhitespaceExampleと入力します。

4. Tokenizerが折りたたまれている場合は展開します。

5. ドロップダウンから [whitespace] を選択します。

6. Addをクリックして、カスタムアナライザをインデックスに追加します。

7. Field Mappingsセクションで、 Add Field Mappingをクリックして、メッセージフィールドにカスタムアナライザを適用します。

8. Field Name ドロップダウンからメッセージを選択し、Data Type ドロップダウンからstringを選択します。

9. データタイプのプロパティwhitespaceExample セクションで、Index Analyzer Search Analyzerドロップダウンと ドロップダウンから [ を選択します。

10. [ Addをクリックし、 Save Changesをクリックします。

デフォルトのインデックス定義を以下のように置き換えます。

{
  "mappings": {
    "dynamic": true,
    "fields": {
      "message": {
        "analyzer": "whitespaceExample",
        "type": "string"
      }
    }
  },
  "analyzers": [
    {
      "charFilters": [],
      "name": "whitespaceExample",
      "tokenFilters": [],
      "tokenizer": {
        "type": "whitespace"
      }
    }
  ]
}