オブジェクトとドキュメントの配列のフィールドにインデックスを付ける方法

2 、 100 、 000 、 000インデックス オブジェクトの制限

Atlas Search は、レプリカセットまたは単一のシャードで、 2 、 100 、 000 、 000インデックス オブジェクトより大きいインデックスの変更の複製を停止します。この場合、インデックス化された各埋め込みドキュメントは 1 つのオブジェクトとしてカウントされます。 embeddedDocumentsフィールド型を使用すると、この制限を超えるオブジェクトのインデックスが作成される可能性があり、そのためインデックスがStaleクエリ可能な状態に移行し、古い結果が生じる可能性があります。

インデックス オブジェクトの正確な数は、ドキュメントの変更と削除の速度によって異なる可能性があります。 Lucene Docs の検索最大数メトリクスは、レプリカセットまたはシャードごとのすべてのインデックスにわたるインデックス オブジェクトの現在の数の上限を提供します。 次の手順を実行することで、単一のインデックス内のインデックス オブジェクトの予想数を概算できます。

1. ドキュメントあたりのインデックス オブジェクトの数を計算します。 ネストの各レベルで、各埋め込みドキュメントは個別のインデックス オブジェクトとしてカウントされます。

   total number of index objects = 1 + number of nested embedded documents

2. ドキュメントあたりのインデックス オブジェクト数に、コレクション内のドキュメントの総数を掛けます

   total number of index objects x total number of documents in collection

この近似値は下限があることに注意してください。

{
  "_id": 0,
  "name": "Springfield High",
  "mascot": "Pumas",
  "teachers": [
    {
      "first": "Jane",
      "last": "Smith",
      "classes": [
        {
          "subject": "art of science",
          "grade": "12th"
        },
        ... // 2 more embedded documents
      ]
    },
    ... // 1 more embedded document
  ],
  "clubs": {
    "stem": [
      {
        "club_name": "chess",
        "description": "provides students opportunity to play the board game of chess informally and competitively in tournaments."
      },
      ... // 1 more embedded document
    ],
    ... // 1 more embedded document
  }
}

コレクションに、 2 、 100 、 000 、 000インデックス オブジェクトを生成する可能性のある大きな配列がある場合は、 embeddedDocumentsタイプのインデックスを含むクラスターをシャードする必要があります。

Atlas Search の制限

次の制限が適用されます。

• embeddedDocumentsは、ネストが最大5レベルを持つフィールドでのみ使用できます。 embeddedDocumentsフィールドには、 4より多くの親embeddedDocumentsフィールドを含めることはできません。

• 日付または数値ファセットにはembeddedDocumentsは使用できません。

• 非推奨の knnVector 型として embeddedDocuments 型の内部にフィールドを定義することはできません。

• embeddedDocuments型としてインデックス付けされたフィールドの子をトークン型としてインデックスすることはできません。

• 埋め込まれたドキュメント内のフィールドを強調表示するには、強調表示するフィールドの親もドキュメント型として強調表示する必要があります。

• 次の操作は、埋め込みドキュメント子フィールドの親をドキュメントタイプとしてインデックスする場合にのみ可能です。

  • 埋め込みドキュメント内の stringフィールドを ファセット検索 します。また、ファセットするフィールドをstringFacet型としてインデックスする必要があります。

    注意

    埋め込まれたドキュメント内の文字列フィールドをファセットすると、Atlas Search は一致する親ドキュメントの数のみのファセット数を返します。

    埋め込みドキュメント内の数値フィールドと日付フィールドをファセットすることはできません。

  • 埋め込みドキュメント内のフィールドを強調表示します。 例については、 「 配列内のオブジェクトに対して Atlas Search クエリを実行する方法 」チュートリアルを参照してください。

  • 埋め込みドキュメント フィールドの親でソートします。 また、string トークン タイプとして 値を持つ埋め込みドキュメントフィールドもインデックスする必要があります。数値値と日付値を持つ子フィールドの場合は、 動的マッピング を有効にして、それらのフィールドを自動的にインデックス化します。 例については、「ソートの例 」を参照してください。