Atlas Search の概要

インデックスの作成

インデックスとは、検索で使用する場合、簡単に検索可能な形式でデータを分類するデータ構造です。検索インデックスを利用すると、コレクション全体をスキャンする必要なしに、指定タームを含むドキュメントをすばやく取得できます。Atlas Search インデックスと MongoDB インデックス はいずれもデータの取得を迅速化しますが、同じものではないことに注意してください。検索インデックスは、本の末尾の索引のようにタームとそのタームを含むドキュメントを紐付けします。検索インデックスには、ドキュメント内のタームの位置付けなど、他の関連メタデータも含まれます。

通常、どの検索アプリケーションでも、少なくとも 1 つの検索インデックスを作成する必要があります。 詳細については、「 Atlas Search インデックスの作成と管理 」を参照してください。

トークン化

検索インデックスを作成する際は、データをまず一連のトークンまたはタームに変換する必要があります。アナライザが次のようなステップを通じてこのプロセスを促進します。

• トークン化: 文字列内の単語をインデックスを作成可能なトークンに分割します。たとえば、空白と句読点で文章を区切ります。

• 正規化: 表現を一貫させ、簡単に分析できるようにデータを整理します。たとえば、テキストを小文字に変換したり、ストップワードと呼ばれる不要な単語を削除したりします。

• ステミング: 単語を語幹形態まで縮小します。たとえば、接尾辞、接頭辞、複数形の語形を無視します。

トークン化の明細は言語に固有であり、追加の選択が必要になる場合があります。使用するアナライザは、データとアプリケーションによって異なります。詳細については、「アナライザによるデータ処理」を参照してください。

クエリ

検索クエリはインデックスを参照し、結果のセットを返します。検索クエリは伝統的なデータベースのクエリと違い、より一般的な情報ニーズをみたすことを目的とします。データベース クエリは構文に厳格に従う必要があるのに対し、検索クエリは単純にテキスト一致を検索します。ただし、類似のフレーズ、数字、データ範囲を検索したり、正規表現やワイルドカードを使用したりすることもできます。

詳細については、「 Atlas Search クエリの作成と実行 」を参照してください。

スコアリング

各ドキュメントに関連性スコアを付けると、クエリ結果が関連性の高いものから低いものへと順番に返されるようになります。最も単純な形式のスコアリングでは、クエリ用語がドキュメントに頻繁に表示される場合は高く、クエリ用語がコレクション内の多数のドキュメントにわたり表示される場合は低くなります。スコアリングはカスタマイズも可能です。多くの場合、特定分野に合わせて検索を調整するには、関連性ベースのデフォルトスコアを boost、decay、その他の変更関数を用いてカスタマイズすることになります。

詳細については、「スコアのドキュメント」を参照してください。

mongot プロセスについて

mongotプロセスは次のタスクを実行します。

1. コレクションのインデックス定義のルールに基づいて Atlas Search インデックスを作成します。

2. インデックスを定義したコレクションのドキュメントとインデックスの現在の状態に関する 変更ストリームAtlas Search をモニターします。

3. Atlas Search クエリを処理し、一致するドキュメントのドキュメント ID とその他の検索メタデータをmongodに返します。その後、ドキュメント全体が検索され、その結果がクライアントに返されます。

Atlas Search mongotプロセスが Atlas クラスター内の各ノードでmongodプロセスと並行して実行される配置モデルを選択できます。または、 mongotプロセスが別々の検索ノードで実行される配置モデルを選択できます。 検索クエリをテストし、アプリケーションのプロトタイプを作成する場合は、 プロセスと プロセスの両方が同じノードで実行されるデフォルトの配置モデルを選択できます。mongotmongodただし、本番環境に対応するアプリケーションの場合は、本番環境でmongot プロセスと プロセス間のリソース競合を回避するために、個別の検索ノードにmongot mongodを配置します。

本番環境と本番環境の配置タイプの選択に関するガイダンスは、「 Atlas Search 配置オプション 」および「 Atlas Vector Search 配置オプション 」を参照してください。