加重フィールドを使用した Atlas Search 複合クエリの実行方法

項目一覧

動的マッピングを使用した Atlas Search インデックスの作成

複合クエリの実行
複合クエリを実行して結果をブースト
複合クエリを実行して結果を埋め込む
学び続ける

このチュートリアルでは、検索フィールドに重みを追加して、結果または結果のカテゴリ内のドキュメントをブーストまたは埋め込みする方法を説明します。フィールドに 1 つ以上の値を割り当てて、スコアの高い結果または低い結果を返す方法を示します。

具体的には、チュートリアルでは、 sample_mflix.moviesコレクションに動的マッピングを使用してインデックスを作成する方法を示します。複合クエリを実行し、 constant 、 function 、 boostを使用してスコアを変更する方法を示します。次の手順が必要です。

sample_mflix.moviesコレクションの動的マッピングを使用して Atlas Search インデックスを設定します。
次の Atlas Search クエリを実行します。
- yearフィールドをクエリし、title フィールドの特定の単語を使用してスコアを変更して、結果内のドキュメントをブーストします。
- titleフィールドとplotフィールドをクエリし、 genresフィールドの特定のジャンルに基づいてスコアを変更して、そのジャンルの結果を埋め込みます。

開始する前に、Atlas クラスターが前提条件に記載されている要件を満たしていることを確認してください。

Atlas Search インデックスを作成するには、プロジェクトに対するProject Data Access Admin以上のアクセス権が必要です。

動的マッピングを使用した Atlas Search インデックスの作成

このセクションでは、動的マッピングを使用してsample_mflix.moviesコレクション内のフィールドにインデックスを付けるための Atlas Search インデックスを作成します。

Atlasで、プロジェクトのGo Clusters{0 ページにします。

まだ表示されていない場合は、希望するプロジェクトを含む組織を選択しますナビゲーションバーのOrganizationsメニュー
まだ表示されていない場合は、ナビゲーションバーのProjectsメニューから目的のプロジェクトを選択します。
Clusters ページがまだ表示されていない場合は、サイドバーの Database をクリックします。
[ クラスター]ページが表示されます。

GoAtlas Searchクラスターのページにします。

GoAtlas Searchページには、サイドバー、Data Explorer 、またはクラスターの詳細ページからできます。

サイドバーで、 Services見出しの下のAtlas Searchをクリックします。
[ Select data sourceドロップダウンからクラスターを選択し、[ Go to Atlas Search ] をクリックします。
Atlas Searchページが表示されます。

クラスターの [Browse Collections] ボタンをクリックします。
データベースを展開し、コレクションを選択します。
コレクションのSearch Indexesタブをクリックします。
Atlas Searchページが表示されます。

クラスタの名前をクリックします。
[Atlas Search] タブをクリックします。
Atlas Searchページが表示されます。

Create Search Index[ をクリックします。

Atlas SearchConfiguration Method を選択し、Next をクリックします。

ガイドを利用する場合は、Atlas Search Visual Editor を選択します。
Raw インデックス定義を編集するには、Atlas Search JSON Editor を選択します。

Index Nameを入力し、Database and Collection を設定します。

Index Nameフィールドにcompound-query-custom-score-tutorialと入力します。
インデックスにdefaultと名付けると、 $searchパイプラインステージでindexパラメータを指定する必要がなくなります。インデックスにカスタム名を付ける場合は、 indexパラメータでこの名前を指定する必要があります。
Database and Collectionセクションで、 sample_mflixデータベースを検索し、 moviesコレクションを選択します。

インデックスの定義を指定します。

動的マッピングまたは静的マッピングを使用する Atlas Search インデックスを作成できます。動的マッピングと静的マッピングについて詳しくは、「静的マッピングと動的マッピング」を参照してください。

次のインデックス定義は、 moviesコレクション内のサポートされている型のフィールドを動的にインデックス化します。 Atlas Search Visual Editor またはAtlas Search JSON Editor を使用して、 Atlas userインターフェースでインデックスを作成できます。

ビジュアルエディター

[Next] をクリックします。
moviesコレクションの"default"インデックス定義を確認します。

JSON エディター

[Next] をクリックします。
インデックスの定義を確認します。
インデックス定義は、次のようになります。
```
{
  "mappings": {
    "dynamic": true
  }
}
```
上記のインデックス定義は、 moviesコレクション内の各ドキュメントでサポートされているタイプのフィールドを動的にインデックス化します。
[Next] をクリックします。

Create Search Index[ をクリックします。

You're All Set!モーダルウィンドウを閉じます。

インデックスが作成中であることを知らせるモーダルウィンドウが表示されます。Close ボタンをクリックします。

インデックスの作成が完了するまで待ちます。

インデックスの構築には約 1 分かかります。作成している間、 Status列にはBuild in Progressと表示されます。作成が完了すると、 Status列にはActiveと表示されます。

複合クエリの実行

複合演算子を使用して、2 つ以上の演算子を 1 つのクエリに結合します。 Atlas Search は、クエリで返される各ドキュメントに対して、関連性に基づいて最高スコアから最低スコアの順にスコアを割り当てます。クエリは、結果内のドキュメントをブーストまたは埋め込む方法を示します。

➤ [言語の選択]ドロップダウンメニューを使用して、このセクション内の例の言語を設定します。

Tip

Atlas Search には、ガイダンス付きのサンプル複合クエリテンプレートが用意されています。詳細については、「クエリガイダンステンプレートの表示」を参照してください。

複合クエリを実行して結果をブースト

このセクションでは、Atlas クラスターに接続し、 titleyearsample_mflix.moviesコレクションのフィールドとフィールドに対して複合演算子を使用してサンプルクエリを実行します。サンプルクエリはカスタムスコアリングを使用して、 snowというタームを含む映画タイトルの Atlas Search によって返される関連性スコアを変更します。

Atlas で、プロジェクトの [Clusters] ページに移動します。

まだ表示されていない場合は、希望するプロジェクトを含む組織を選択しますナビゲーションバーのOrganizationsメニュー
まだ表示されていない場合は、ナビゲーションバーのProjectsメニューから目的のプロジェクトを選択します。
Clusters ページがまだ表示されていない場合は、サイドバーの Database をクリックします。
[ Clusters （クラスター） ] ページが表示されます。

GoAtlas Searchクラスターのページにします。

GoAtlas Searchページには、サイドバー、Data Explorer 、またはクラスターの詳細ページからできます。

サイドバーで、 Services見出しの下のAtlas Searchをクリックします。
[ Select data sourceドロップダウンからクラスターを選択し、[ Go to Atlas Search ] をクリックします。
Atlas Searchページが表示されます。

クラスターの [Browse Collections] ボタンをクリックします。
データベースを展開し、コレクションを選択します。
コレクションのSearch Indexesタブをクリックします。
Atlas Searchページが表示されます。

クラスタの名前をクリックします。
[Atlas Search] タブをクリックします。
Atlas Searchページが表示されます。

GoにSearch Tester します。

クエリするインデックスの右側にある [ Query ] ボタンをクリックします。

クエリ構文を表示および編集します。

Edit Queryをクリックすると、 JSON形式のデフォルトのクエリ構文サンプルが表示されます。

`movies` コレクションに対して `compound` 演算子を使用して、次のAtlas Search

次のクエリをコピーして、 Query Editorに貼り付け、 Query EditorのSearchボタンをクリックします。

次の例では、サブクエリとともにcompound演算子を使用して、 titleフィールドにsnowというタームを含む、 2013から2015年の間の映画を検索します。

以下のクエリでは、

次のcompound演算子句を使用します。
- filter 句を範囲演算子とともに使用すると、 2013から2015年の間の映画が検索されます。
- should 句をテキスト演算子とともに使用して、 titleフィールド内のsnowというタームをクエリし、 constantオプションを使用してscoreを変更します。 constantオプションは、検索タームのすべてのスコア結果を5に置き換えます。
クエリに一致するtitleフィールドからテキストスニペットを返すには、ハイライトオプションを指定します。スニペットには、 type: 'hit'で指定された一致するテキストと、 type: 'text'で指定された連続したテキストが含まれます。

[
  {
    $search: {
      index: "compound-query-custom-score-tutorial",
      compound: {
        filter: [{
          range: {
            path: "year",
            gte: 2013,
            lte: 2015
          }
        }],
        should: [{
          text: {
            query: "snow",
            path: "title",
            score: {constant: {value: 5}}
          }
        }]
      },
      highlight:{
        path: "title"
      }
    }
  }
]

SCORE: 5  _id:  "573a13d7f29313caabda38ad"
  Snow in Paradise
  Matching fields: title
SCORE: 5  _id:  "573a13e2f29313caabdbeded"
  Dead Snow 2: red vs.
  Matching fields: title
SCORE: 5  _id:  "573a13e6f29313caabdc66c4"
  The Snow White Murder Case
  Matching fields: title
SCORE: 5  _id:  "573a13edf29313caabdd37bd"
  Snow on the Blades
  Matching fields: title
SCORE: 0  _id:  "573a13acf29313caabd29366"
  No highlights found.
  Matching fields: unknown
SCORE: 0  _id:  "573a13adf29313caabd2b765"
  No highlights found.
  Matching fields: unknown
SCORE: 0  _id:  "573a13b0f29313caabd333e7"
  No highlights found.
  Matching fields: unknown
SCORE: 0  _id:  "573a13b0f29313caabd3486a"
  No highlights found.
  Matching fields: unknown
SCORE: 0  _id:  "573a13b1f29313caabd3719d"
  No highlights found.
  Matching fields: unknown
SCORE: 0  _id:  "573a13b2f29313caabd3abb9"
  No highlights found.
  Matching fields: unknown

結果の最初の 4 つのドキュメントは、クエリのshould句によって、タイトルがsnowを持つドキュメントの優先順位が指定されているため、スコアが高くなります。 should句は、 constantオプションを使用して、クエリタームsnowのスコアも変更します。

以下のクエリでは、

次のcompound演算子句を使用します。
- must 句を範囲演算子とともに使用すると、 2013から2015年の間の映画が検索されます。
- should 句をテキスト演算子とともに使用して、 titleフィールド内のsnowというタームをクエリし、 boostオプションを使用してscoreを変更します。 boostオプションは、検索タームの結果の基本スコアに2を乗じます。
クエリに一致するtitleフィールドからテキストスニペットを返すには、ハイライトオプションを指定します。スニペットには、 type: 'hit'で指定された一致するテキストと、 type: 'text'で指定された連続したテキストが含まれます。

[
  {
    $search: {
      index: "compound-query-custom-score-tutorial",
      compound: {
        must: [{
          range: {
            path: "year",
            gte: 2013,
            lte: 2015
          }
        }],
        should: [{
          text: {
            query: "snow",
            path: "title",
            score: {boost: {value: 2}}
          }
        }]
      },
      highlight:{
        path: "title"
      }
    }
  }
]

SCORE: 6.7722930908203125  _id:  "573a13d7f29313caabda38ad"
  Snow in Paradise
  Matching fields: title
SCORE: 6.063445568084717  _id:  "573a13edf29313caabdd37bd"
  Snow on the Blades
  Matching fields: title
SCORE: 5.509652137756348  _id:  "573a13e6f29313caabdc66c4"
  The Snow White Murder Case
  Matching fields: title
SCORE: 5.065053939819336  _id:  "573a13e2f29313caabdbeded"
  Dead Snow 2: Red vs.
  Matching fields: title
SCORE: 1  _id:  "573a13acf29313caabd29366"
  No highlights found.
  Matching fields: unknown
SCORE: 1  _id:  "573a13adf29313caabd2b765"
  No highlights found.
  Matching fields: unknown
SCORE: 1  _id:  "573a13b0f29313caabd333e7"
  No highlights found.
  Matching fields: unknown
SCORE: 1  _id:  "573a13b0f29313caabd3486a"
  No highlights found.
  Matching fields: unknown
SCORE: 1  _id:  "573a13b1f29313caabd3719d"
  No highlights found.
  Matching fields: unknown
SCORE: 1  _id:  "573a13b2f29313caabd3abb9"
  No highlights found.
  Matching fields: unknown

結果の最初の 4 つのドキュメントは、クエリのshould句によって、タイトルがsnowを持つドキュメントの優先順位が指定されているため、スコアが高くなります。 should句は、 boostオプションを使用して、クエリタームsnowのスコアも変更します。

以下のクエリでは、

次のcompound演算子句をboostオプションとともに使用して、一部のフィールドを他のフィールドよりも優先するようにします。
- must 句をテキスト演算子とともに使用すると、ジャンルcomedyが最も優先度が高く、その後にtitleフィールドの用語snowが優先されます。 boostオプションはフィールドに重みを適用します。
- should 句を範囲演算子とともに使用すると、 2013から2015年の間の映画が検索されます。
注意
boostオプションは、フィールドにさまざまな重みを適用して、フィールドを優先します。

[
  {
    $search: {
      index: "compound-query-custom-score-tutorial",
      compound: {
        must: [{
          text: {
            query: "comedy",
            path: "genres",
            score: {boost: {value: 9}}
          }
        },
        {
          text: {
            query: "snow",
            path: "title",
            score: {boost: {value: 5}}
          }
        }],
        should: [{
          range: {
            path: "year",
            gte: 2013,
            lte: 2015,
            score: {boost: {value: 3}}
          }
        }]
      }
    }
  }
]

SCORE: 21.872983932495117  _id:  "573a13c2f29313caabd6874c"
  plot: "A ski vacation turns horrific for a group of medical students, as they…"
  genres: Array
  runtime: 91
SCORE: 21.043487548828125  _id:  "573a139ff29313caabcffff8"
  fullplot: "When an entire town in upstate New York is closed down by an unexpecte…"
  imdb: Object
  year: 2000
SCORE: 21.043487548828125  _id:  "573a13a6f29313caabd16b02"
  plot: "When a Miami dentist inherits a team of sled dogs, he's got to learn t…"
  genres: Array
  runtime: 99
SCORE: 19.523927688598633  _id:  "573a13a1f29313caabd06765"
  fullplot: "Our two young lovers meet on a series of snowy days in high school. Ye…"
  imdb: Object
  runtime: 1999
SCORE: 17.426334381103516  _id:  "573a13e2f29313caabdbeded"
  plot: "Still on the run from a group of Nazi zombies, a man seeks the aid of …"
  genres: Array
  runtime: 100
SCORE: 16.367326736450195  _id:  "573a13c2f29313caabd6688e"
  countries: Array
  genres: Array
  runtime: 108
SCORE: 15.537829399108887  _id:  "573a13b1f29313caabd36d7d"
  plot: "A love-struck Italian poet is stuck in Iraq at the onset of an America…"
  genres: Array
  runtime: 110
SCORE: 14.4263334274292  _id:  "573a1395f29313caabce1925"
  plot: "An ice-skating Snow White finds refuge from the Wicked Queen with the …"
  genres: Array
  runtime: 107

以下のクエリでは、

次のcompound演算子句を使用します。
- must 句を範囲演算子とともに使用すると、 2013から2015年の間の映画が検索されます。
- should 句をテキスト演算子とともに使用して、 titleフィールド内のsnowというタームをクエリし、 functionオプションを使用してscoreを変更します。 functionオプションは、算術式を使用して以下を追加します。
  - 検索タームのクエリの関連性スコア
  - imdb.ratingという名前の数値フィールドの値、またはimdb.ratingフィールドがないドキュメントの数値2 。
クエリに一致するtitleフィールドからテキストスニペットを返すには、ハイライトオプションを指定します。スニペットには、 type: 'hit'で指定された一致するテキストと、 type: 'text'で指定された連続したテキストが含まれます。

[
  {
    $search: {
      index: "compound-query-custom-score-tutorial",
      compound: {
        must: [{
          range: {
            path: "year",
            gte: 2013,
            lte: 2015,
          }
        }],
        should: [{
          text: {
            query: "snow",
            path: "title",
            score: {
              function: {
                add: [{
                  path: {
                    value: "imdb.rating",
                    undefined: 2
                  }
                },
                {
                  score: "relevance"
                }]
              }
            }
          }
        }]
      },
      highlight: {
        path: "title"
      }
    }
  }
]

SCORE: 10.454826354980469  _id:  "573a13e6f29313caabdc66c4"
  The Snow White Murder Case
  Matching fields: title
SCORE: 10.3317232131958  _id:  "573a13edf29313caabdd37bd"
  Snow on the Blades
  Matching fields: title
SCORE: 10.032526969909668  _id:  "573a13e2f29313caabdbeded"
  Dead Snow 2: Red vs.
  Matching fields: title
SCORE: 8.386146545410156  _id:  "573a13d7f29313caabda38ad"
  Snow in Paradise
  Matching fields: title
SCORE: 1  _id:  "573a13acf29313caabd29366"
  No highlights found.
  Matching fields: unknown
SCORE: 1  _id:  "573a13adf29313caabd2b765"
  No highlights found.
  Matching fields: unknown
SCORE: 1  _id:  "573a13b0f29313caabd333e7"
  No highlights found.
  Matching fields: unknown
SCORE: 1  _id:  "573a13b0f29313caabd3486a"
  No highlights found.
  Matching fields: unknown
SCORE: 1  _id:  "573a13b1f29313caabd3719d"
  No highlights found.
  Matching fields: unknown
SCORE: 1  _id:  "573a13b2f29313caabd3abb9"
  No highlights found.
  Matching fields: unknown

結果の最初の 4 つのドキュメントは、クエリのshould句によって、タイトルがsnowを持つドキュメントの優先順位が指定されているため、スコアが高くなります。 should句は、 functionオプションを使用して、クエリタームsnowのスコアも変更します。

クエリ結果を展開します。

Search Testerでは、返されるドキュメント内のすべてのフィールドが表示されない場合があります。クエリパスで指定したフィールドを含むすべてのフィールドを表示するには、結果内のドキュメントを展開します。

`mongosh`のクラスターに接続します。

ターミナルウィンドウでmongoshを開き、クラスターに接続します。接続の詳細な手順については、「 mongosh経由での接続」を参照してください。

`sample_mflix`データベースを使用します。

mongoshプロンプトで次のコマンドを実行します。

use sample_mflix

`movies` コレクションに対して `compound` 演算子を使用して、次のAtlas Search

このクエリでは、次のパイプラインステージを使用します。

$search コレクションをクエリします。クエリでは以下の操作が実行されます。
- 次のcompound演算子句を使用します。
  - filter 句を範囲演算子とともに使用すると、 2013から2015年の間の映画が検索されます。
  - should 句をテキスト演算子とともに使用して、 titleフィールド内のsnowというタームをクエリし、 constantオプションを使用してscoreを変更します。 constantオプションは、検索タームのすべてのスコア結果を5に置き換えます。
- クエリに一致するtitleフィールドからテキストスニペットを返すには、ハイライトオプションを指定します。スニペットには、 type: 'hit'で指定された一致するテキストと、 type: 'text'で指定された連続したテキストが含まれます。
$limitステージを使用して、出力を10の結果に制限します。
$project stageを次のように設定します。
- titleとyearを除くすべてのフィールドを除外
- scoreフィールドを追加する

db.movies.aggregate([
  {
    "$search": {
      "index": "compound-query-custom-score-tutorial",
      "compound": {
        "filter": [{
          "range": {
            "path": "year",
            "gte": 2013,
            "lte": 2015
          }
        }],
        "should": [{
          "text": {
            "query": "snow",
            "path": "title",
            "score": {"constant": {"value": 5}}
          }
        }]
      },
      "highlight": {
        "path": "title"
      }
    }
  },
  {
    "$limit": 10
  },
  {
    "$project": {
      "_id": 0,
      "title": 1,
      "year": 1,
      "score": { "$meta": "searchScore" },
      "highlights": { "$meta": "searchHighlights" }
    }
  }
])

Atlas Search により、 constantについて次の結果が返されます。

 [
  {
    title: 'Snow in Paradise',
    year: 2014,
    score: 5,
    highlights: [
      {
        score: 1.382846713066101,
        path: 'title',
        texts: [
          { value: 'Snow', type: 'hit' },
          { value: ' in Paradise', type: 'text' }
        ]
      }
    ]
  },
  {
    title: 'Dead Snow 2: Red vs. Dead',
    year: 2014,
    score: 5,
    highlights: [
      {
        score: 1.3924485445022583,
        path: 'title',
        texts: [
          { value: 'Dead ', type: 'text' },
          { value: 'Snow', type: 'hit' },
          { value: ' 2: Red vs. ', type: 'text' }
        ]
      }
    ]
  },
  {
    title: 'The Snow White Murder Case',
    year: 2014,
    score: 5,
    highlights: [
      {
        score: 1.3525336980819702,
        path: 'title',
        texts: [
          { value: 'The ', type: 'text' },
          { value: 'Snow', type: 'hit' },
          { value: ' White Murder Case', type: 'text' }
        ]
      }
    ]
  },
  {
    title: 'Snow on the Blades',
    year: 2014,
    score: 5,
    highlights: [
      {
        score: 1.3766303062438965,
        path: 'title',
        texts: [
          { value: 'Snow', type: 'hit' },
          { value: ' on the Blades', type: 'text' }
        ]
      }
    ]
  },
  { year: 2013, title: 'The Secret Life of Walter Mitty', score: 0, highlights: [] },
  { title: 'Jurassic World', year: 2015, score: 0, highlights: [] },
  { title: 'Action Jackson', year: 2014, score: 0, highlights: [] },
  { year: 2013, title: 'In Secret', score: 0, highlights: [] },
  { title: 'The Stanford Prison Experiment', year: 2015, score: 0, highlights: [] },
  { year: 2014, title: 'The Giver', score: 0, highlights: [] }
]

このクエリでは、次のパイプラインステージを使用します。

$search コレクションをクエリします。クエリでは以下の操作が実行されます。
- 次のcompound演算子句を使用します。
  - must 句を範囲演算子とともに使用すると、 2013から2015年の間の映画が検索されます。
  - should 句をテキスト演算子とともに使用して、 titleフィールド内のsnowというタームをクエリし、 boostオプションを使用してscoreを変更します。 boostオプションは、検索タームの結果の基本スコアに2を乗じます。
- クエリに一致するtitleフィールドからテキストスニペットを返すには、ハイライトオプションを指定します。スニペットには、 type: 'hit'で指定された一致するテキストと、 type: 'text'で指定された連続したテキストが含まれます。
$limitステージを使用して、出力を10の結果に制限します。
$project stageを次のように設定します。
- titleとyearを除くすべてのフィールドを除外
- scoreフィールドを追加する

db.movies.aggregate([
  {
    "$search": {
      "index": "compound-query-custom-score-tutorial",
      "compound": {
        "must": [{
          "range": {
            "path": "year",
            "gte": 2013,
            "lte": 2015
          }
        }],
        "should": [{
          "text": {
            "query": "snow",
            "path": "title",
            "score": {"boost": {"value": 2}}
          }
        }]
      },
      "highlight": {
        "path": "title"
      }
    }
  },
  {
    "$limit": 10
  },
  {
    "$project": {
      "_id": 0,
      "title": 1,
      "year": 1,
      "score": { "$meta": "searchScore" },
      "highlights": { "$meta": "searchHighlights" }
    }
  }
])

Atlas Search により、 boostについて次の結果が返されます。

[
  {
    title: 'Snow in Paradise',
    year: 2014,
    score: 6.7722930908203125,
    highlights: [
     {
       score: 1.382846713066101,
       path: 'title',
       texts: [
         { value: 'Snow', type: 'hit' },
         { value: ' in Paradise', type: 'text' }
       ]
     }
    ]
  },
  {
    title: 'Snow on the Blades',
    year: 2014,
    score: 6.063445568084717,
    highlights: [
      {
        score: 1.3766303062438965,
        path: 'title',
        texts: [
          { value: 'Snow', type: 'hit' },
          { value: ' on the Blades', type: 'text' }
        ]
      }
    ]
  },
  {
    title: 'The Snow White Murder Case',
    year: 2014,
    score: 5.509652137756348,
    highlights: [
      {
        score: 1.3525336980819702,
        path: 'title',
        texts: [
          { value: 'The ', type: 'text' },
          { value: 'Snow', type: 'hit' },
          { value: ' White Murder Case', type: 'text' }
        ]
      }
    ]
  },
  {
    title: 'Dead Snow 2: Red vs. Dead',
    year: 2014,
    score: 5.065053939819336,
    highlights: [
      {
        score: 1.3924485445022583,
        path: 'title',
        texts: [
          { value: 'Dead ', type: 'text' },
          { value: 'Snow', type: 'hit' },
          { value: ' 2: Red vs. ', type: 'text' }
        ]
      }
    ]
  },
  { year: 2013, title: 'The Secret Life of Walter Mitty', score: 1, highlights: [] },
  { title: 'Jurassic World', year: 2015, score: 1, highlights: [] },
  { title: 'Action Jackson', year: 2014, score: 1, highlights: [] },
  { year: 2013, title: 'In Secret', score: 1, highlights: [] },
  { title: 'The Stanford Prison Experiment', year: 2015, score: 1,  highlights: [] },
  { year: 2014, title: 'The Giver', score: 1, highlights: [] }
]

このクエリでは、次のパイプラインステージを使用します。

$searchを使用してコレクションをクエリします。クエリでは、次のcompound演算子句をboostオプションとともに使用して、一部のフィールドを他のフィールドよりも優先してください。
- must 句をテキスト演算子とともに使用すると、ジャンルcomedyが最も優先度が高く、その後にtitleフィールドの用語snowが優先されます。 boostオプションはフィールドに重みを適用します。
- should 句を範囲演算子とともに使用すると、 2013から2015年の間の映画が検索されます。
注意
boostオプションは、フィールドにさまざまな重みを適用して、フィールドを優先します。
$limitステージを使用して、出力を10の結果に制限します。
$project stageを次のように設定します。
- すべてのフィールドを除外title 、 year 、 genres
- scoreフィールドを追加する

db.movies.aggregate([
    {
      "$search": {
        "index": "compound-query-custom-score-tutorial",
        "compound": {
          "must": [{
            "text": {
              "path": "genres",
              "query": "comedy",
              "score": {"boost": {"value": 9}}
            }
          },
          {
            "text": {
              "path": "title",
              "query": "snow",
              "score": {"boost": {"value": 5}}
            }
          }],
          "should": [{
            "range": {
              "path": "year",
              "gte": 2013,
              "lte": 2015,
              "score": {"boost": {"value": 3}}
            }
          }]
        }
      }
    },
    {
      "$limit": 10
    },
    {
      "$project": {
        "_id": 0,
        "title": 1,
        "year": 1,
        "genres": 1,
        "score": { "$meta": "searchScore" }
      }
    }
])

  [
    {
      genres: [ 'Comedy', 'Horror' ],
      title: 'Dead Snow',
      year: 2009,
      score: 21.872983932495117
    },
    {
      year: 2000,
      genres: [ 'Adventure', 'Comedy', 'Family' ],
      title: 'Snow Day',
      score: 21.043487548828125
    },
    {
      genres: [ 'Adventure', 'Comedy', 'Family' ],
      title: 'Snow Dogs',
      year: 2002,
      score: 21.043487548828125
    },
    {
      year: 1999,
      genres: [ 'Comedy', 'Romance' ],
      title: 'Let It Snow',
      score: 19.523927688598633
    },
    {
      genres: [ 'Action', 'Comedy', 'Horror' ],
      title: 'Dead Snow 2: Red vs. Dead',
      year: 2014,
      score: 17.426334381103516
    },
    {
      genres: [ 'Comedy', 'Drama' ],
      title: 'Snow White and Russian Red',
      year: 2009,
      score: 16.367326736450195
    },
    {
      genres: [ 'Comedy', 'Drama', 'Romance' ],
      title: 'The Tiger and the Snow',
      year: 2005,
      score: 15.537829399108887
    },
    {
      genres: [ 'Adventure', 'Comedy', 'Family' ],
      title: 'Snow White and the Three Stooges',
      year: 1961,
      score: 14.4263334274292
    }
  ]

このクエリでは、次のパイプラインステージを使用します。

$search コレクションをクエリします。クエリでは以下の操作が実行されます。
- 次のcompound演算子句を使用します。
  - must 句を範囲演算子とともに使用すると、 2013から2015年の間の映画が検索されます。
  - should 句をテキスト演算子とともに使用して、 titleフィールド内のsnowというタームをクエリし、 functionオプションを使用してscoreを変更します。 functionオプションは、算術式を使用して以下を追加します。
    - 検索タームのクエリの関連性スコア
    - imdb.ratingという名前の数値フィールドの値、またはimdb.ratingフィールドがないドキュメントの数値2 。
- クエリに一致するtitleフィールドからテキストスニペットを返すには、ハイライトオプションを指定します。スニペットには、 type: 'hit'で指定された一致するテキストと、 type: 'text'で指定された連続したテキストが含まれます。
$limitステージを使用して、出力を10の結果に制限します。
$project stageを次のように設定します。
- titleとyearを除くすべてのフィールドを除外
- scoreフィールドを追加する

db.movies.aggregate([
  {
    "$search": {
      "index": "compound-query-custom-score-tutorial",
      "compound": {
        "must": [{
          "range": {
            "path": "year",
            "gte": 2013,
            "lte": 2015
          }
        }],
        "should": [{
          "text": {
            "query": "snow",
            "path": "title",
            "score": {
              "function": {
                "add": [{
                  "path": {
                    "value": "imdb.rating",
                    "undefined": 2
                  }
                },
                {
                  "score": "relevance"
                }]
              }
            }
          }
        }]
      },
      "highlight": {
        "path": "title"
      }
    }
  },
  {
    "$limit": 10
  },
  {
    "$project": {
      "_id": 0,
      "title": 1,
      "year": 1,
      "score": { "$meta": "searchScore" },
      "highlights": { "$meta": "searchHighlights" }
    }
  }
])

Atlas Search により、 functionについて次の結果が返されます。

 [
  {
    title: 'The Snow White Murder Case',
    year: 2014,
    score: 10.454826354980469,
    highlights: [
      {
        score: 1.3525336980819702,
        path: 'title',
        texts: [
          { value: 'The ', type: 'text' },
          { value: 'Snow', type: 'hit' },
          { value: ' White Murder Case', type: 'text' }
        ]
      }
    ]
  },
  {
    title: 'Snow on the Blades',
    year: 2014,
    score: 10.3317232131958,
    highlights: [
      {
        score: 1.3766303062438965,
        path: 'title',
        texts: [
          { value: 'Snow', type: 'hit' },
          { value: ' on the Blades', type: 'text' }
        ]
      }
    ]
  },
  {
    title: 'Dead Snow 2: Red vs. Dead',
    year: 2014,
    score: 10.032526969909668,
    highlights: [
      {
        score: 1.3924485445022583,
        path: 'title',
        texts: [
          { value: 'Dead ', type: 'text' },
          { value: 'Snow', type: 'hit' },
          { value: ' 2: Red vs. ', type: 'text' }
        ]
      }
    ]
  },
  {
    title: 'Snow in Paradise',
    year: 2014,
    score: 8.386146545410156,
    highlights: [
      {
        score: 1.382846713066101,
        path: 'title',
        texts: [
          { value: 'Snow', type: 'hit' },
          { value: ' in Paradise', type: 'text' }
        ]
      }
    ]
  },
  { year: 2013, title: 'The Secret Life of Walter Mitty', score: 1, highlights: [] },
  { title: 'Jurassic World', year: 2015, score: 1, highlights: [] },
  { title: 'Action Jackson', year: 2014, score: 1, highlights: [] },
  { year: 2013, title: 'In Secret', score: 1, highlights: [] },
  { title: 'The Stanford Prison Experiment', year: 2015, score: 1, highlights: [] },
  { year: 2014, title: 'The Giver', score: 1, highlights: [] }
]

MongoDB Compass のクラスターに接続します。

MongoDB Compass を開き、クラスターに接続します。接続の詳細な手順については、「 Compass 経由での接続」を参照してください。

`moviessample_mflix`データベースのコレクションを使用します。

Database画面で、 sample_mflixデータベースをクリックし、 moviesコレクションをクリックします。

オプションを使用して、スコアを変更する Atlas Search`constant` 複合クエリを実行します。

クエリは、次のタスクを実行します。

次のcompound演算子句を使用します。
- filter 句を範囲演算子とともに使用すると、 2013から2015年の間の映画が検索されます。
- should 句をテキスト演算子とともに使用して、 titleフィールド内のsnowというタームをクエリし、 constantオプションを使用してscoreを変更します。 constantオプションは、検索タームのすべてのスコア結果を5に置き換えます。
クエリに一致するtitleフィールドからテキストスニペットを返すには、ハイライトオプションを指定します。スニペットには、 type: 'hit'で指定された一致するテキストと、 type: 'text'で指定された連続したテキストが含まれます。
次のパイプラインステージを使用します。
- 出力を10の結果に制限する$limitステージ
- $projectステージから次の操作へ。
  - titleとyearを除くすべてのフィールドを除外
  - scoreとhighlightsという名前の 2 つのフィールドを追加します

MongoDB Compass でこのクエリを実行するには：

[Aggregations] タブをクリックします。

Select...をクリックし、ドロップダウンからステージを選択し、そのステージのクエリを追加して、次の各パイプラインステージを構成します。ステージを追加するには、 Add Stageをクリックします。

パイプラインステージ

クエリ

$search

{
  "index": "compound-query-custom-score-tutorial",
  "compound": {
    "filter": [{
      "range": {
        "path": "year",
        "gte": 2013,
        "lte": 2015
      }
    }],
    "should": [{
      "text": {
        "query": "snow",
        "path": "title",
        "score": {"constant": {"value": 5}}
      }
    }]
  },
  "highlight": { "path": "title" }
}

$limit

$project

{
  "_id": 0,
  "title": 1,
  "year": 1,
  "score": { "$meta": "searchScore" },
  "highlights": { "$meta": "searchHighlights" }
}

Auto Previewを有効にした場合、MongoDB Compass は$projectパイプラインステージの横に次のドキュメントを表示します。

{
  title: 'Snow in Paradise',
  year: 2014,
  score: 5,
  highlights: [{
    score: 1.382846713066101,
    path: 'title',
    texts: [
      { value: 'Snow', type: 'hit' },
      { value: ' in Paradise', type: 'text' }
    ]
  }]
},
{
  title: 'Dead Snow 2: Red vs. Dead',
  year: 2014,
  score: 5,
  highlights: [{
    score: 1.3924485445022583,
    path: 'title',
    texts: [
      { value: 'Dead ', type: 'text' },
      { value: 'Snow', type: 'hit' },
      { value: ' 2: Red vs. ', type: 'text' }
    ]
  }]
},
{
  title: 'The Snow White Murder Case',
  year: 2014,
  score: 5,
  highlights: [{
    score: 1.3525336980819702,
    path: 'title',
    texts: [
      { value: 'The ', type: 'text' },
      { value: 'Snow', type: 'hit' },
      { value: ' White Murder Case', type: 'text' }
    ]
  }]
},
{
  title: 'Snow on the Blades',
  year: 2014,
  score: 5,
  highlights: [{
    score: 1.3766303062438965,
    path: 'title',
    texts: [
      { value: 'Snow', type: 'hit' },
      { value: ' on the Blades', type: 'text' }
    ]
  }]
},
{ year: 2013, title: 'The Secret Life of Walter Mitty', score: 0, highlights: [] },
{ title: 'Jurassic World', year: 2015, score: 0, highlights: [] },
{ title: 'Action Jackson', year: 2014, score: 0, highlights: [] },
{ year: 2013, title: 'In Secret', score: 0, highlights: [] },
{ title: 'The Stanford Prison Experiment', year: 2015, score: 0, highlights: [] },
{ year: 2014, title: 'The Giver', score: 0, highlights: [] }

Atlas Search`boost`オプションを使用して、スコアを変更する複合クエリを実行します。

[Aggregations] タブをクリックします。

クエリは、次のパイプラインステージを使用します。

$search 次のタスクを実行する必要があります。
- 次のcompound演算子句を使用するクエリ。
  - must 句を範囲演算子とともに使用すると、 2013から2015年の間の映画が検索されます。
  - should 句をテキスト演算子とともに使用して、 titleフィールド内のsnowというタームをクエリし、 boostオプションを使用してscoreを変更します。 boostオプションは、検索タームの結果の基本スコアに2を乗じます。
- クエリに一致するtitleフィールドからテキストスニペットを返すには、ハイライトオプションを指定します。スニペットには、 type: 'hit'で指定された一致するテキストと、 type: 'text'で指定された連続したテキストが含まれます。

出力を10の結果に制限する$limitステージ
$projectステージから次の操作へ。
- titleとyearを除くすべてのフィールドを除外
- scoreとhighlightsという名前の 2 つのフィールドを追加します

パイプラインステージ

クエリ

$search

{
  "index": "compound-query-custom-score-tutorial",
  "compound": {
    "must": [{
      "range": {
        "path": "year",
        "gte": 2013,
        "lte": 2015
      }
    }],
    "should": [{
      "text": {
        "query": "snow",
        "path": "title",
        "score": {"boost": {"value": 2}}
      }
    }]
  },
  "highlight": { "path": "title" }
}

$limit

$project

{
  "_id": 0,
  "title": 1,
  "year": 1,
  "score": { "$meta": "searchScore" },
  "highlights": { "$meta": "searchHighlights" }
}

このクエリでは、次のパイプラインステージを使用します。

$search 次のタスクを実行する必要があります。
- boostオプションとともにcompound演算子句を使用して、一部のフィールドを他のフィールドよりも優先するクエリ。
  - must 句をテキスト演算子とともに使用すると、ジャンルcomedyが最も優先度が高く、その後にtitleフィールドの用語snowが優先されます。 boostオプションはフィールドに重みを適用します。
  - should 句を範囲演算子とともに使用すると、 2013から2015年の間の映画が検索されます。
  注意
  boostオプションは、フィールドにさまざまな重みを適用して、フィールドを優先します。

出力を10の結果に制限する$limitステージ
$projectステージから次の操作へ。
- titleとyearを除くすべてのフィールドを除外
- scoreとhighlightsという名前の 2 つのフィールドを追加します

must 句をテキスト演算子とともに使用すると、ジャンルcomedyが最も優先度が高く、その後にtitleフィールドの用語snowが優先されます。 boostオプションはフィールドに重みを適用します。
should 句を範囲演算子とともに使用すると、 2013から2015年の間の映画が検索されます。

注意

boostオプションは、フィールドにさまざまな重みを適用して、フィールドを優先します。

パイプラインステージ

クエリ

$search

{
  "index": "compound-query-custom-score-tutorial",
  "compound": {
    "must": [{
      "text": {
        "path": "genres",
        "query": "comedy",
        "score": {"boost": {"value": 9}}
      }
    },
    {
      "text": {
        "path": "title",
        "query": "snow",
        "score": {"boost": {"value": 5}}
      }
    }],
    "should": [{
      "range": {
        "path": "year",
        "gte": 2013,
        "lte": 2015,
        "score": {"boost": {"value": 3}}
      }
    }]
  }
}

$limit

$project

{
  "_id": 0,
  "title": 1,
  "year": 1,
  "genres": 1,
  "score": { "$meta": "searchScore" }
}

Auto Previewを有効にした場合、MongoDB Compass は$projectパイプラインステージの横に次のドキュメントを表示します。

{
  title: 'Snow in Paradise',
  year: 2014,
  score: 6.7722930908203125,
  highlights: [{
    score: 1.382846713066101,
    path: 'title',
    texts: [
      { value: 'Snow', type: 'hit' },
      { value: ' in Paradise', type: 'text' }
    ]
  }]
},
{
  title: 'Snow on the Blades',
  year: 2014,
  score: 6.063445568084717,
  highlights: [{
    score: 1.3766303062438965,
    path: 'title',
    texts: [
      { value: 'Snow', type: 'hit' },
      { value: ' on the Blades', type: 'text' }
    ]
  }]
},
{
  title: 'The Snow White Murder Case',
  year: 2014,
  score: 5.509652137756348,
  highlights: [{
    score: 1.3525336980819702,
    path: 'title',
    texts: [
      { value: 'The ', type: 'text' },
      { value: 'Snow', type: 'hit' },
      { value: ' White Murder Case', type: 'text' }
    ]
  }]
},
{
  title: 'Dead Snow 2: Red vs. Dead',
  year: 2014,
  score: 5.065053939819336,
  highlights: [{
    score: 1.3924485445022583,
    path: 'title',
    texts: [
      { value: 'Dead ', type: 'text' },
      { value: 'Snow', type: 'hit' },
      { value: ' 2: Red vs. ', type: 'text' }
    ]
  }]
},
{ year: 2013, title: 'The Secret Life of Walter Mitty',score: 1, highlights: [] },
{ title: 'Jurassic World', year: 2015, score: 1, highlights: [] },
{ title: 'Action Jackson', year: 2014, score: 1, highlights: [] },
{ year: 2013, title: 'In Secret', score: 1, highlights: [] },
{ title: 'The Stanford Prison Experiment', year: 2015, score: 1,  highlights: [] },
{ year: 2014, title: 'The Giver', score: 1, highlights: [] }

  [
    {
      genres: [ 'Comedy', 'Horror' ],
      title: 'Dead Snow',
      year: 2009,
      score: 21.872983932495117
    },
    {
      year: 2000,
      genres: [ 'Adventure', 'Comedy', 'Family' ],
      title: 'Snow Day',
      score: 21.043487548828125
    },
    {
      genres: [ 'Adventure', 'Comedy', 'Family' ],
      title: 'Snow Dogs',
      year: 2002,
      score: 21.043487548828125
    },
    {
      year: 1999,
      genres: [ 'Comedy', 'Romance' ],
      title: 'Let It Snow',
      score: 19.523927688598633
    },
    {
      genres: [ 'Action', 'Comedy', 'Horror' ],
      title: 'Dead Snow 2: Red vs. Dead',
      year: 2014,
      score: 17.426334381103516
    },
    {
      genres: [ 'Comedy', 'Drama' ],
      title: 'Snow White and Russian Red',
      year: 2009,
      score: 16.367326736450195
    },
    {
      genres: [ 'Comedy', 'Drama', 'Romance' ],
      title: 'The Tiger and the Snow',
      year: 2005,
      score: 15.537829399108887
    },
    {
      genres: [ 'Adventure', 'Comedy', 'Family' ],
      title: 'Snow White and the Three Stooges',
      year: 1961,
      score: 14.4263334274292
    }
  ]

オプションを使用して、スコアを変更する Atlas Search`function` 複合クエリを実行します。

クエリは、次のパイプラインステージを使用します。

$search ステージでは、次のタスクを実行します。
- 次のcompound演算子句を使用するクエリ。
  - must 句を範囲演算子とともに使用すると、 2013から2015年の間の映画が検索されます。
  - should 句をテキスト演算子とともに使用して、 titleフィールド内のsnowというタームをクエリし、 functionオプションを使用してscoreを変更します。 functionオプションは、算術式を使用して以下を追加します。
    - 検索タームのクエリの関連性スコア
    - imdb.ratingという名前の数値フィールドの値、またはimdb.ratingフィールドがないドキュメントの数値2 。
- クエリに一致するtitleフィールドからテキストスニペットを返すには、ハイライトオプションを指定します。スニペットには、 type: 'hit'で指定された一致するテキストと、 type: 'text'で指定された連続したテキストが含まれます。

出力を10の結果に制限する$limitステージ
$projectステージから次の操作へ。
- titleとyearを除くすべてのフィールドを除外
- scoreとhighlightsという名前の 2 つのフィールドを追加します

MongoDB Compass でこのクエリを実行するには：

[Aggregations] タブをクリックします。

パイプラインステージ

クエリ

$search

{
  "index": "compound-query-custom-score-tutorial",
  "compound": {
  "must": [{
    "range": {
      "path": "year",
      "gte": 2013,
      "lte": 2015
    }
  }],
  "should": [{
    "text": {
      "query": "snow",
      "path": "title",
      "score": {
        "function": {
          "add": [{
            "path": {
              "value": "imdb.rating",
              "undefined": 2
            }
          },
          {
            "score": "relevance"
          }]
        }
      }
    }
  }]},
  "highlight":{ "path": "title" }
}

$limit

$project

{
  "_id": 0,
  "title": 1,
  "year": 1,
  "score": { "$meta": "searchScore" },
  "highlights": { "$meta": "searchHighlights" }
}

Auto Previewを有効にした場合、MongoDB Compass は$projectパイプラインステージの横に次のドキュメントを表示します。

{
  title: 'The Snow White Murder Case',
  year: 2014,
  score: 10.454826354980469,
  highlights: [{
      score: 1.3525336980819702,
      path: 'title',
      texts: [
        { value: 'The ', type: 'text' },
        { value: 'Snow', type: 'hit' },
        { value: ' White Murder Case', type: 'text' }
      ]
  }]
},
{
  title: 'Snow on the Blades',
  year: 2014,
  score: 10.3317232131958,
  highlights: [{
    score: 1.3766303062438965,
    path: 'title',
    texts: [
      { value: 'Snow', type: 'hit' },
      { value: ' on the Blades', type: 'text' }
    ]
  }]
},
{
  title: 'Dead Snow 2: Red vs. Dead',
  year: 2014,
  score: 10.032526969909668,
  highlights: [{
    score: 1.3924485445022583,
    path: 'title',
    texts: [
      { value: 'Dead ', type: 'text' },
      { value: 'Snow', type: 'hit' },
      { value: ' 2: Red vs. ', type: 'text' }
    ]
  }]
},
{
  title: 'Snow in Paradise',
  year: 2014,
  score: 8.386146545410156,
  highlights: [{
    score: 1.382846713066101,
    path: 'title',
    texts: [
      { value: 'Snow', type: 'hit' },
      { value: ' in Paradise', type: 'text' }
    ]
  }]
},
{ year: 2013, title: 'The Secret Life of Walter Mitty', score: 1, highlights: [] },
{ title: 'Jurassic World', year: 2015, score: 1, highlights: [] },
{ title: 'Action Jackson', year: 2014, score: 1, highlights: [] },
{ year: 2013, title: 'In Secret', score: 1, highlights: [] },
{ title: 'The Stanford Prison Experiment', year: 2015, score: 1, highlights: [] },
{ year: 2014, title: 'The Giver', score: 1, highlights: [] }

オプションを使用して、スコアを変更する Atlas Search`constant` 複合クエリを実行します。

compound-constant-example という新しいディレクトリを作成し、dotnet new コマンドでプロジェクトを初期化します。
```
mkdir compound-constant-example
cd compound-constant-example
dotnet new console
```
.NET/C# ドライバーを依存関係としてプロジェクトに追加します。
```
dotnet add package MongoDB.Driver
```

Program.cs ファイルの内容を、次のコードで置き換えます。

このコード例では、次のタスクを実行します。

mongodb パッケージと依存関係をインポートします。
Atlas クラスターへの接続を確立します。
次の複合句を使用して、コレクションをクエリします。
- filter 句を範囲演算子とともに使用すると、 2013から2015年の間の映画が検索されます。
- should 句をテキスト演算子とともに使用して、 titleフィールド内のsnowというタームをクエリし、 constantオプションを使用してscoreを変更します。 constantオプションは、検索タームのすべてのスコア結果を5に置き換えます。
クエリに一致するtitleフィールドからテキストスニペットを返すには、ハイライトオプションを指定します。スニペットには、 type: 'hit'で指定された一致するテキストと、 type: 'text'で指定された連続したテキストが含まれます。
次のパイプラインステージを使用します。
- 出力を10の結果に制限する$limitステージ
- $projectステージから次の操作へ。
  - titleとyearを除くすべてのフィールドを除外
  - scoreとhighlightsという名前の 2 つのフィールドを追加します
カーソルを反復処理して、クエリに一致するドキュメントを出力します。

1 using MongoDB.Bson;
2 using MongoDB.Bson.Serialization.Attributes;
3 using MongoDB.Bson.Serialization.Conventions;
4 using MongoDB.Driver;
5 using MongoDB.Driver.Search;
6 
7 public class CompoundConstantExample
8 {
9     private const string MongoConnectionString = "<connection-string>";
10 
11     public static void Main(string[] args)
12     {
13         // allow automapping of the camelCase database fields to our MovieDocument
14         var camelCaseConvention = new ConventionPack { new CamelCaseElementNameConvention() };
15         ConventionRegistry.Register("CamelCase", camelCaseConvention, type => true);
16 
17         // connect to your Atlas cluster
18         var mongoClient = new MongoClient(MongoConnectionString);
19         var mflixDatabase = mongoClient.GetDatabase("sample_mflix");
20         var moviesCollection = mflixDatabase.GetCollection<MovieDocument>("movies");
21 
22         // define and run pipeline
23         var results = moviesCollection.Aggregate()
24             .Search(Builders<MovieDocument>.Search.Compound()
25                 .Filter(Builders<MovieDocument>.Search.Range(movie => movie.Year, SearchRangeBuilder.Gte(2013).Lte(2015)))
26                 .Should(Builders<MovieDocument>.Search.Text(movie => movie.Title, "snow", score: new SearchScoreDefinitionBuilder<MovieDocument>().Constant(5))), 
27                 new SearchHighlightOptions<MovieDocument>(movie => movie.Title),
28                 indexName: "compound-query-custom-score-tutorial")
29             .Project<MovieDocument>(Builders<MovieDocument>.Projection
30                 .Include(movie => movie.Title)
31                 .Include(movie => movie.Year)
32                 .Exclude(movie => movie.Id)
33                 .MetaSearchScore(movie => movie.Score)
34                 .MetaSearchHighlights("highlights"))
35             .Limit(10)
36             .ToList();
37 
38         // print results
39         foreach (var movie in results)
40         {
41             Console.WriteLine(movie.ToJson());
42         }
43     }
44 }
45 
46 [BsonIgnoreExtraElements]
47 public class MovieDocument
48 {
49     [BsonIgnoreIfDefault]
50     public ObjectId Id { get; set; }
51     public string Title { get; set; }
52     public int Year { get; set; }
53     [BsonElement("highlights")]
54     public List<SearchHighlight> Highlights { get; set; }
55     public double Score { get; set; }
56 }

サンプルを実行する前に、<connection-string> をAtlas接続stringに置き換えます。接続stringにデータベースユーザーの認証情報が含まれていることを確認します。詳しくは、「ドライバーによる接続」を参照してください。

Program.csファイルをコンパイルして実行します。

dotnet run compound-constant-example.csproj

{
  "title" : "Snow in Paradise",
  "year" : 2014,
  "highlights" : [{
    "path" : "title",
    "score" : 1.3828467130661011,
    "texts" : [{ "type" : "Hit", "value" : "Snow" }, { "type" : "Text", "value" : " in Paradise" }]
  }],
  "score" : 5.0
}
{
  "title" : "Dead Snow 2: Red vs. Dead",
  "year" : 2014,
  "highlights" : [{
    "path" : "title",
    "score" : 1.3924485445022583,
    "texts" : [{ "type" : "Text", "value" : "Dead " }, { "type" : "Hit", "value" : "Snow" }, { "type" : "Text", "value" : " 2: Red vs. " }]
  }],
  "score" : 5.0
}
{
  "title" : "The Snow White Murder Case",
  "year" : 2014,
  "highlights" : [{
    "path" : "title",
    "score" : 1.3525336980819702,
    "texts" : [{ "type" : "Text", "value" : "The " }, { "type" : "Hit", "value" : "Snow" }, { "type" : "Text", "value" : " White Murder Case" }]
  }],
  "score" : 5.0
}
{
  "title" : "Snow on the Blades",
  "year" : 2014,
  "highlights" : [{
    "path" : "title",
    "score" : 1.3766303062438965,
    "texts" : [{ "type" : "Hit", "value" : "Snow" }, { "type" : "Text", "value" : " on the Blades" }]
  }],
  "score" : 5.0
}
{ "title" : "The Secret Life of Walter Mitty", "year" : 2013, "highlights" : [], "score" : 0.0 }
{ "title" : "Jurassic World", "year" : 2015, "highlights" : [], "score" : 0.0 }
{ "title" : "Action Jackson", "year" : 2014, "highlights" : [], "score" : 0.0 }
{ "title" : "In Secret", "year" : 2013, "highlights" : [], "score" : 0.0 }
{ "title" : "The Stanford Prison Experiment", "year" : 2015, "highlights" : [], "score" : 0.0 }
{ "title" : "The Giver", "year" : 2014, "highlights" : [], "score" : 0.0 }

Atlas Search`boost`オプションを使用して、スコアを変更する複合クエリを実行します。

compound-boost-example という新しいディレクトリを作成し、dotnet new コマンドでプロジェクトを初期化します。
```
mkdir compound-boost-example
cd compound-boost-example
dotnet new console
```
.NET/C# ドライバーを依存関係としてプロジェクトに追加します。
```
dotnet add package MongoDB.Driver
```

Program.cs ファイルの内容を、次のコードで置き換えます。

このコード例では、次のタスクを実行します。

mongodb パッケージと依存関係をインポートします。
Atlas クラスターへの接続を確立します。
カーソルを反復処理して、クエリに一致するドキュメントを出力します。

クエリは、次のパイプラインステージを使用します。

$search ステージを使用して、コレクションをクエリします。クエリでは以下の操作が実行されます。
- 次のcompound演算子句を使用します。
  - must 句を範囲演算子とともに使用すると、 2013から2015年の間の映画が検索されます。
  - should 句をテキスト演算子とともに使用して、 titleフィールド内のsnowというタームをクエリし、 boostオプションを使用してscoreを変更します。 boostオプションは、検索タームの結果の基本スコアに2を乗じます。
クエリに一致するtitleフィールドからテキストスニペットを返すには、ハイライトオプションを指定します。スニペットには、 type: 'hit'で指定された一致するテキストと、 type: 'text'で指定された連続したテキストが含まれます。

出力を10の結果に制限する$limitステージ
$projectステージから次の操作へ。
- titleとyearを除くすべてのフィールドを除外
- scoreとhighlightsという名前の 2 つのフィールドを追加します

1 using MongoDB.Bson;
2 using MongoDB.Bson.Serialization.Attributes;
3 using MongoDB.Bson.Serialization.Conventions;
4 using MongoDB.Driver;
5 using MongoDB.Driver.Search;
6 
7 public class CompoundBoostSingleExample
8 {
9     private const string MongoConnectionString = "<connection-string>";
10 
11     public static void Main(string[] args)
12     {
13         // allow automapping of the camelCase database fields to our MovieDocument
14         var camelCaseConvention = new ConventionPack { new CamelCaseElementNameConvention() };
15         ConventionRegistry.Register("CamelCase", camelCaseConvention, type => true);
16 
17         // connect to your Atlas cluster
18         var mongoClient = new MongoClient(MongoConnectionString);
19         var mflixDatabase = mongoClient.GetDatabase("sample_mflix");
20         var moviesCollection = mflixDatabase.GetCollection<MovieDocument>("movies");
21 
22         // define and run pipeline
23         var results = moviesCollection.Aggregate()
24             .Search(Builders<MovieDocument>.Search.Compound()
25                 .Must(Builders<MovieDocument>.Search.Range(movie => movie.Year, SearchRangeBuilder.Gte(2013).Lte(2015)))
26                 .Should(Builders<MovieDocument>.Search.Text(movie => movie.Title, "snow", score: new SearchScoreDefinitionBuilder<MovieDocument>().Boost(2))), 
27                 new SearchHighlightOptions<MovieDocument>(movie => movie.Title),
28                 indexName: "compound-query-custom-score-tutorial")
29             .Project<MovieDocument>(Builders<MovieDocument>.Projection
30                 .Include(movie => movie.Title)
31                 .Include(movie => movie.Year)
32                 .Exclude(movie => movie.Id)
33                 .MetaSearchScore(movie => movie.Score)
34                 .MetaSearchHighlights("highlights"))
35             .Limit(10)
36             .ToList();
37 
38         // print results
39         foreach (var movie in results)
40         {
41             Console.WriteLine(movie.ToJson());
42         }
43     }
44 }
45 
46 [BsonIgnoreExtraElements]
47 public class MovieDocument
48 {
49     [BsonIgnoreIfDefault]
50     public ObjectId Id { get; set; }
51     public string Title { get; set; }
52     public int Year { get; set; }
53     [BsonElement("highlights")]
54     public List<SearchHighlight> Highlights { get; set; }
55     public double Score { get; set; }
56 }

このクエリでは、次のcompound演算子句をboostオプションとともに使用して、一部のフィールドの優先順位が他のフィールドよりも高くなっています。

must 句をテキスト演算子とともに使用すると、ジャンルcomedyが最も優先度が高く、その後にtitleフィールドの用語snowが優先されます。 boostオプションはフィールドに重みを適用します。
should 句を範囲演算子とともに使用すると、 2013から2015年の間の映画が検索されます。

注意

boostオプションは、フィールドにさまざまな重みを適用して、フィールドを優先します。

1 using MongoDB.Bson;
2 using MongoDB.Bson.Serialization.Attributes;
3 using MongoDB.Bson.Serialization.Conventions;
4 using MongoDB.Driver;
5 using MongoDB.Driver.Search;
6 
7 public class CompoundBoostMultipleExample
8 {
9     private const string MongoConnectionString = "<connection-string>";
10 
11     public static void Main(string[] args)
12     {
13         // allow automapping of the camelCase database fields to our MovieDocument
14         var camelCaseConvention = new ConventionPack { new CamelCaseElementNameConvention() };
15         ConventionRegistry.Register("CamelCase", camelCaseConvention, type => true);
16 
17         // connect to your Atlas cluster
18         var mongoClient = new MongoClient(MongoConnectionString);
19         var mflixDatabase = mongoClient.GetDatabase("sample_mflix");
20         var moviesCollection = mflixDatabase.GetCollection<MovieDocument>("movies");
21 
22         // define and run pipeline
23         var results = moviesCollection.Aggregate()
24             .Search(Builders<MovieDocument>.Search.Compound()
25                 .Must(Builders<MovieDocument>.Search.Text(movie => movie.Genres, "comedy", score: new SearchScoreDefinitionBuilder<MovieDocument>().Boost(9)))
26                 .Must(Builders<MovieDocument>.Search.Text(movie => movie.Title, "snow", score: new SearchScoreDefinitionBuilder<MovieDocument>().Boost(5)))
27                 .Should(Builders<MovieDocument>.Search.Range(movie => movie.Year, SearchRangeBuilder.Gte(2013).Lte(2015), score: new SearchScoreDefinitionBuilder<MovieDocument>().Boost(3))),
28                 indexName: "compound-query-custom-score-tutorial")
29             .Project<MovieDocument>(Builders<MovieDocument>.Projection
30                 .Include(movie => movie.Genres)
31                 .Include(movie => movie.Title)
32                 .Include(movie => movie.Year)
33                 .Exclude(movie => movie.Id)
34                 .MetaSearchScore(movie => movie.Score))
35             .Limit(10)
36             .ToList();
37         
38         // print results
39         foreach (var movie in results)
40         {
41             Console.WriteLine(movie.ToJson());
42         }
43     }
44 }
45 
46 [BsonIgnoreExtraElements]
47 public class MovieDocument
48 {
49     [BsonIgnoreIfDefault]
50     public ObjectId Id { get; set; }
51     public string [] Genres { get; set; }
52     public string Title { get; set; }
53     public int Year { get; set; }
54     public double Score { get; set; }
55 }

サンプルを実行する前に、<connection-string> をAtlas接続stringに置き換えます。接続stringにデータベースユーザーの認証情報が含まれていることを確認します。詳しくは、「ドライバーによる接続」を参照してください。

Program.csファイルをコンパイルして実行します。

dotnet run compound-boost-example.csproj

{
  "title" : "Snow in Paradise",
  "year" : 2014,
  "highlights" : [{
    "path" : "title",
    "score" : 1.3828467130661011,
    "texts" : [{ "type" : "Hit", "value" : "Snow" }, { "type" : "Text", "value" : " in Paradise" }]
  }],
  "score" : 6.7722930908203125
}
{
  "title" : "Snow on the Blades",
  "year" : 2014,
  "highlights" : [{
    "path" : "title",
    "score" : 1.3766303062438965,
    "texts" : [{ "type" : "Hit", "value" : "Snow" }, { "type" : "Text", "value" : " on the Blades" }]
  }],
  "score" : 6.0634455680847168
}
{
  "title" : "The Snow White Murder Case",
  "year" : 2014,
  "highlights" : [{
    "path" : "title",
    "score" : 1.3525336980819702,
    "texts" : [{ "type" : "Text", "value" : "The " }, { "type" : "Hit", "value" : "Snow" }, { "type" : "Text", "value" : " White Murder Case" }]
  }],
  "score" : 5.5096521377563477
}
{
  "title" : "Dead Snow 2: Red vs. Dead",
  "year" : 2014,
  "highlights" : [{
    "path" : "title",
    "score" : 1.3924485445022583,
    "texts" : [{ "type" : "Text", "value" : "Dead " }, { "type" : "Hit", "value" : "Snow" }, { "type" : "Text", "value" : " 2: Red vs. " }]
  }],
  "score" : 5.0650539398193359
}
{ "title" : "The Secret Life of Walter Mitty", "year" : 2013, "highlights" : [], "score" : 1.0 }
{ "title" : "Jurassic World", "year" : 2015, "highlights" : [], "score" : 1.0 }
{ "title" : "Action Jackson", "year" : 2014, "highlights" : [], "score" : 1.0 }
{ "title" : "In Secret", "year" : 2013, "highlights" : [], "score" : 1.0 }
{ "title" : "The Stanford Prison Experiment", "year" : 2015, "highlights" : [], "score" : 1.0 }
{ "title" : "The Giver", "year" : 2014, "highlights" : [], "score" : 1.0 }

dotnet run compound-boost-example.csproj

{ "genres" : ["Comedy", "Horror"], "title" : "Dead Snow", "year" : 2009, "score" : 21.872983932495117 }
{ "genres" : ["Adventure", "Comedy", "Family"], "title" : "Snow Day", "year" : 2000, "score" : 21.043487548828125 }
{ "genres" : ["Adventure", "Comedy", "Family"], "title" : "Snow Dogs", "year" : 2002, "score" : 21.043487548828125 }
{ "genres" : ["Comedy", "Romance"], "title" : "Let It Snow", "year" : 1999, "score" : 19.523927688598633 }
{ "genres" : ["Action", "Comedy", "Horror"], "title" : "Dead Snow 2: Red vs. Dead", "year" : 2014, "score" : 17.426334381103516 }
{ "genres" : ["Comedy", "Drama"], "title" : "Snow White and Russian Red", "year" : 2009, "score" : 16.367326736450195 }
{ "genres" : ["Comedy", "Drama", "Romance"], "title" : "The Tiger and the Snow", "year" : 2005, "score" : 15.537829399108887 }
{ "genres" : ["Adventure", "Comedy", "Family"], "title" : "Snow White and the Three Stooges", "year" : 1961, "score" : 14.426333427429199 }

オプションを使用して、スコアを変更する Atlas Search`function` 複合クエリを実行します。

compound-function-example という新しいディレクトリを作成し、dotnet new コマンドでプロジェクトを初期化します。
```
mkdir compound-function-example
cd compound-function-example
dotnet new console
```
.NET/C# ドライバーを依存関係としてプロジェクトに追加します。
```
dotnet add package MongoDB.Driver
```

Program.cs ファイルの内容を、次のコードで置き換えます。

このコード例では、次のタスクを実行します。

mongodb パッケージと依存関係をインポートします。
Atlas クラスターへの接続を確立します。
次のパイプラインステージを使用して、コレクションをクエリします。
- must 句を範囲演算子とともに使用すると、 2013から2015年の間の映画が検索されます。
- should 句をテキスト演算子とともに使用して、 titleフィールド内のsnowというタームをクエリし、 functionオプションを使用してscoreを変更します。 functionオプションは、算術式を使用して以下を追加します。
  - 検索タームのクエリの関連性スコア
  - imdb.ratingという名前の数値フィールドの値、またはimdb.ratingフィールドがないドキュメントの数値2 。
次のパイプラインステージを使用します。
- 出力を10の結果に制限する$limitステージ
- $projectステージから次の操作へ。
  - titleとyearを除くすべてのフィールドを除外
  - scoreとhighlightsという名前の 2 つのフィールドを追加します
クエリに一致するtitleフィールドからテキストスニペットを返すには、ハイライトオプションを指定します。スニペットには、 type: 'hit'で指定された一致するテキストと、 type: 'text'で指定された連続したテキストが含まれます。
カーソルを反復処理して、クエリに一致するドキュメントを出力します。

1 using MongoDB.Bson;
2 using MongoDB.Bson.Serialization.Attributes;
3 using MongoDB.Bson.Serialization.Conventions;
4 using MongoDB.Driver;
5 using MongoDB.Driver.Search;
6 
7 public class CompoundFunctionExample
8 {
9     private const string MongoConnectionString = "<connection-string>";
10 
11     public static void Main(string[] args)
12     {
13         // allow automapping of the camelCase database fields to our MovieDocument
14         var camelCaseConvention = new ConventionPack { new CamelCaseElementNameConvention() };
15         ConventionRegistry.Register("CamelCase", camelCaseConvention, type => true);
16 
17         // connect to your Atlas cluster
18         var mongoClient = new MongoClient(MongoConnectionString);
19         var mflixDatabase = mongoClient.GetDatabase("sample_mflix");
20         var moviesCollection = mflixDatabase.GetCollection<MovieDocument>("movies");
21 
22         var scoreFunction = Builders<MovieDocument>.SearchScore.Function(Builders<MovieDocument>.SearchScoreFunction.Add(Builders<MovieDocument>.SearchScoreFunction.Path(movie => movie.Imdb.Rating, 2), Builders<MovieDocument>.SearchScoreFunction.Relevance()));
23         // define and run pipeline
24         var results = moviesCollection.Aggregate()
25             .Search(Builders<MovieDocument>.Search.Compound()
26                 .Must(Builders<MovieDocument>.Search.Range(movie => movie.Year, SearchRangeBuilder.Gte(2013).Lte(2015)))
27                 .Should(Builders<MovieDocument>.Search.Text(movie => movie.Title, "snow", score: scoreFunction)),
28                 new SearchHighlightOptions<MovieDocument>(movie => movie.Title),
29                 indexName: "compound-query-custom-score-tutorial")
30             .Project<MovieDocument>(Builders<MovieDocument>.Projection
31                 .Include(movie => movie.Genres)
32                 .Include(movie => movie.Title)
33                 .Include(movie => movie.Year)
34                 .Exclude(movie => movie.Id)
35                 .MetaSearchScore(movie => movie.Score)
36                 .MetaSearchHighlights("highlights"))
37             .Limit(10)
38             .ToList();
39         
40         // print results
41         foreach (var movie in results)
42         {
43             Console.WriteLine(movie.ToJson());
44         }
45     }
46 }
47 
48 [BsonIgnoreExtraElements]
49 public class MovieDocument
50 {
51     [BsonIgnoreIfDefault]
52     public ObjectId Id { get; set; }
53     public string [] Genres { get; set; }
54     public IMDB Imdb { get; set; }
55     public string Title { get; set; }
56     public int Year { get; set; }
57     [BsonElement("highlights")]
58     public List<SearchHighlight> Highlights { get; set; }
59     public double Score { get; set; }
60 }
61 
62 [BsonIgnoreExtraElements]
63 public class IMDB
64 {
65     public double Rating { get; set; }
66 }

サンプルを実行する前に、<connection-string> をAtlas接続stringに置き換えます。接続stringにデータベースユーザーの認証情報が含まれていることを確認します。詳しくは、「ドライバーによる接続」を参照してください。

Program.csファイルをコンパイルして実行します。

dotnet run compound-function-example.csproj

{ "genres" : ["Drama", "Mystery"], "title" : "The Snow White Murder Case", "year" : 2014, "highlights" : [{ "path" : "title", "score" : 1.3525336980819702, "texts" : [{ "type" : "Text", "value" : "The " }, { "type" : "Hit", "value" : "Snow" }, { "type" : "Text", "value" : " White Murder Case" }] }], "score" : 10.454826354980469 }
{ "genres" : ["Action", "Drama", "History"], "title" : "Snow on the Blades", "year" : 2014, "highlights" : [{ "path" : "title", "score" : 1.3766303062438965, "texts" : [{ "type" : "Hit", "value" : "Snow" }, { "type" : "Text", "value" : " on the Blades" }] }], "score" : 10.331723213195801 }
{ "genres" : ["Action", "Comedy", "Horror"], "title" : "Dead Snow 2: Red vs. Dead", "year" : 2014, "highlights" : [{ "path" : "title", "score" : 1.3924485445022583, "texts" : [{ "type" : "Text", "value" : "Dead " }, { "type" : "Hit", "value" : "Snow" }, { "type" : "Text", "value" : " 2: Red vs. " }] }], "score" : 10.032526969909668 }
{ "genres" : ["Thriller"], "title" : "Snow in Paradise", "year" : 2014, "highlights" : [{ "path" : "title", "score" : 1.3828467130661011, "texts" : [{ "type" : "Hit", "value" : "Snow" }, { "type" : "Text", "value" : " in Paradise" }] }], "score" : 8.3861465454101562 }
{ "genres" : ["Adventure", "Comedy", "Drama"], "title" : "The Secret Life of Walter Mitty", "year" : 2013, "highlights" : [], "score" : 1.0 }
{ "genres" : ["Action", "Adventure", "Sci-Fi"], "title" : "Jurassic World", "year" : 2015, "highlights" : [], "score" : 1.0 }
{ "genres" : ["Action", "Comedy", "Drama"], "title" : "Action Jackson", "year" : 2014, "highlights" : [], "score" : 1.0 }
{ "genres" : ["Crime", "Drama", "Thriller"], "title" : "In Secret", "year" : 2013, "highlights" : [], "score" : 1.0 }
{ "genres" : ["Drama", "Thriller"], "title" : "The Stanford Prison Experiment", "year" : 2015, "highlights" : [], "score" : 1.0 }
{ "genres" : ["Drama", "Sci-Fi"], "title" : "The Giver", "year" : 2014, "highlights" : [], "score" : 1.0 }

オプションを使用して、スコアを変更する Atlas Search`constant` 複合クエリを実行します。

compound-constant-query.goという名前のファイルを作成します。

コード例をコピーして、 compound-constant-query.goファイルに貼り付けます。

このコード例では、次のタスクを実行します。

mongodb パッケージと依存関係をインポートします。
Atlas クラスターへの接続を確立します。
次の複合句を使用して、コレクションをクエリします。
- filter 句を範囲演算子とともに使用すると、 2013から2015年の間の映画が検索されます。
- should 句をテキスト演算子とともに使用して、 titleフィールド内のsnowというタームをクエリし、 constantオプションを使用してscoreを変更します。 constantオプションは、検索タームのすべてのスコア結果を5に置き換えます。
クエリに一致するtitleフィールドからテキストスニペットを返すには、ハイライトオプションを指定します。スニペットには、 type: 'hit'で指定された一致するテキストと、 type: 'text'で指定された連続したテキストが含まれます。
次のパイプラインステージを使用します。
- 出力を10の結果に制限する$limitステージ
- $projectステージから次の操作へ。
  - titleとyearを除くすべてのフィールドを除外
  - scoreとhighlightsという名前の 2 つのフィールドを追加します
カーソルを反復処理して、クエリに一致するドキュメントを出力します。

1 package main
2 
3 import (
4 	"context"
5 	"fmt"
6 	"time"
7 
8 	"go.mongodb.org/mongo-driver/bson"
9 	"go.mongodb.org/mongo-driver/mongo"
10 	"go.mongodb.org/mongo-driver/mongo/options"
11 )
12 
13 func main() {
14 	// connect to your Atlas cluster
15 	client, err := mongo.Connect(context.TODO(), options.Client().ApplyURI("<connection-string>"))
16 	if err != nil {
17 		panic(err)
18 	}
19 	defer client.Disconnect(context.TODO())
20 
21 	// set namespace
22 	collection := client.Database("sample_mflix").Collection("movies")
23 
24 	// define pipeline stages
25 	searchStage := bson.D{{"$search", bson.M{
26 		"index": "compound-query-custom-score-tutorial",
27 		"compound": bson.M{
28 			"filter": bson.M{
29 				"range": bson.M{
30 					"path": "year", "gte": 2013, "lte": 2015,
31 				},
32 			},
33 			"should": bson.D{
34 				{"text", bson.M{
35 					"path": "title", "query": "snow", "score": bson.M{
36 						"constant": bson.D{{"value", 5}},
37 					}}}},
38 		},
39 		"highlight": bson.D{{"path", "title"}},
40 	}}}
41 	limitStage := bson.D{{"$limit", 10}}
42 	projectStage := bson.D{{"$project", bson.D{{"title", 1}, {"year", 1}, {"_id", 0}, {"score", bson.D{{"$meta", "searchScore"}}}, {"highlights", bson.D{{"$meta", "searchHighlights"}}}}}}
43 
44 	// specify the amount of time the operation can run on the server
45 	opts := options.Aggregate().SetMaxTime(5 * time.Second)
46 
47 	// run pipeline
48 	cursor, err := collection.Aggregate(context.TODO(), mongo.Pipeline{searchStage, limitStage, projectStage}, opts)
49 	if err != nil {
50 		panic(err)
51 	}
52 
53 	// print results
54 	var results []bson.D
55 	if err = cursor.All(context.TODO(), &results); err != nil {
56 		panic(err)
57 	}
58 	for _, result := range results {
59 		fmt.Println(result)
60 	}
61 }

サンプルを実行する前に、<connection-string> をAtlas接続stringに置き換えます。接続stringにデータベースユーザーの認証情報が含まれていることを確認します。詳しくは、「ドライバーによる接続」を参照してください。

次のコマンドを実行して、コレクションをクエリします。

go run compound-constant-query.go

[{title Snow in Paradise} {year 2014} {score 5} {highlights [[{score 1.382846713066101} {path title} {texts [[{value Snow} {type hit}] [{value  in Paradise} {type text}]]}]]}]
[{title Dead Snow 2: Red vs. Dead} {year 2014} {score 5} {highlights [[{score 1.3924485445022583} {path title} {texts [[{value Dead } {type text}] [{value Snow} {type hit}] [{value  2: Red vs. } {type text}]]}]]}]
[{title The Snow White Murder Case} {year 2014} {score 5} {highlights [[{score 1.3525336980819702} {path title} {texts [[{value The } {type text}] [{value Snow} {type hit}] [{value  White Murder Case} {type text}]]}]]}]
[{title Snow on the Blades} {year 2014} {score 5} {highlights [[{score 1.3766303062438965} {path title} {texts [[{value Snow} {type hit}] [{value  on the Blades} {type text}]]}]]}]
[{year 2013} {title The Secret Life of Walter Mitty} {score 0} {highlights []}]
[{title Jurassic World} {year 2015} {score 0} {highlights []}]
[{title Action Jackson} {year 2014} {score 0} {highlights []}]
[{year 2013} {title In Secret} {score 0} {highlights []}]
[{title The Stanford Prison Experiment} {year 2015} {score 0} {highlights []}]
[{year 2014} {title The Giver} {score 0} {highlights []}]

オプションを使用して、スコアを変更する Atlas Search`boost` 複合クエリを実行します。

compound-boost-query.goという名前のファイルを作成します。

コード例をコピーして、 compound-boost-query.goファイルに貼り付けます。

コード例では、次のタスクを実行します。

mongodb パッケージと依存関係をインポートします。
Atlas クラスターへの接続を確立します。
カーソルを反復処理して、クエリに一致するドキュメントを出力します。

クエリは、次のパイプラインステージを使用します。

$search ステージを使用して、コレクションをクエリします。クエリでは以下の操作が実行されます。
- 次のcompound句を使用して、コレクションをクエリします。
  - must 句を範囲演算子とともに使用すると、 2013から2015年の間の映画が検索されます。
  - should 句をテキスト演算子とともに使用して、 titleフィールド内のsnowというタームをクエリし、 boostオプションを使用してscoreを変更します。 boostオプションは、検索タームの結果の基本スコアに2を乗じます。
- クエリに一致するtitleフィールドからテキストスニペットを返すには、ハイライトオプションを指定します。スニペットには、 type: 'hit'で指定された一致するテキストと、 type: 'text'で指定された連続したテキストが含まれます。

出力を10の結果に制限する$limitステージ
$projectステージから次の操作へ。
- titleとyearを除くすべてのフィールドを除外
- scoreとhighlightsという名前の 2 つのフィールドを追加します

1 package main
2 
3 import (
4 	"context"
5 	"fmt"
6 	"time"
7 
8 	"go.mongodb.org/mongo-driver/bson"
9 	"go.mongodb.org/mongo-driver/mongo"
10 	"go.mongodb.org/mongo-driver/mongo/options"
11 )
12 
13 // define structure of movies collection
14 type MovieCollection struct {
15 	title string `bson:"Title,omitempty"`
16 }
17 
18 func main() {
19 	var err error
20 	// connect to the Atlas cluster
21 	ctx := context.Background()
22 	client, err := mongo.Connect(ctx, options.Client().ApplyURI("<connection-string>"))
23 	if err != nil {
24 		panic(err)
25 	}
26 	defer client.Disconnect(ctx)
27 	// set namespace
28 	collection := client.Database("sample_mflix").Collection("movies")
29 	// define pipeline
30 	searchStage := bson.D{{"$search", bson.M{
31 		"index": "compound-query-custom-score-tutorial",
32 		"compound": bson.M{
33 			"must": bson.M{
34 				"range": bson.M{
35 					"path": "year", "gte": 2013, "lte": 2015,
36 				},
37 			},
38 			"should": bson.D{
39 				{"text", bson.M{
40 					"path": "title", "query": "snow", "score": bson.M{
41 						"boost": bson.D{{"value", 2}},
42 					},
43 				}},
44 			},
45 		},
46 	}}}
47 	limitStage := bson.D{{"$limit", 10}}
48 	projectStage := bson.D{{"$project", bson.D{{"title", 1}, {"year", 1}, {"_id", 0}, {"score", bson.D{{"$meta", "searchScore"}}}}}}
49 	// specify the amount of time the operation can run on the server
50 	opts := options.Aggregate().SetMaxTime(5 * time.Second)
51 	// run pipeline
52 	cursor, err := collection.Aggregate(ctx, mongo.Pipeline{searchStage, limitStage, projectStage}, opts)
53 	if err != nil {
54 		panic(err)
55 	}
56 	// print results
57 	var results []bson.D
58 	if err = cursor.All(context.TODO(), &results); err != nil {
59 		panic(err)
60 	}
61 	for _, result := range results {
62 		fmt.Println(result)
63 	}
64 }

このクエリでは、次のパイプラインステージを使用します。

$search ステージを使用して、コレクションをクエリします。クエリでは以下の操作が実行されます。
- 一部のフィールドを他のフィールドよりも優先して使用するには、 boostオプションとともにcompound演算子句を使用します。
  - must 句をテキスト演算子とともに使用すると、ジャンルcomedyが最も優先度が高く、その後にtitleフィールドの用語snowが優先されます。 boostオプションはフィールドに重みを適用します。
  - should 句を範囲演算子とともに使用すると、 2013から2015年の間の映画が検索されます。
  注意
  boostオプションは、フィールドにさまざまな重みを適用して、フィールドを優先します。

出力を10の結果に制限する$limitステージ
$projectステージから次の操作へ。
- titleとyearを除くすべてのフィールドを除外
- scoreとhighlightsという名前の 2 つのフィールドを追加します

1 package main
2 
3 import (
4 	"context"
5 	"fmt"
6 	"time"
7 
8 	"go.mongodb.org/mongo-driver/bson"
9 	"go.mongodb.org/mongo-driver/mongo"
10 	"go.mongodb.org/mongo-driver/mongo/options"
11 )
12 
13 // define structure of movies collection
14 type MovieCollection struct {
15 	title string `bson:"Title,omitempty"`
16 }
17 
18 func main() {
19 	var err error
20 	// connect to the Atlas cluster
21 	ctx := context.Background()
22 	client, err := mongo.Connect(ctx, options.Client().ApplyURI("<connection-string>"))
23 	if err != nil {
24 		panic(err)
25 	}
26 	defer client.Disconnect(ctx)
27 	// set namespace
28 	collection := client.Database("sample_mflix").Collection("movies")
29 	// define pipeline
30 	searchStage := bson.D{{"$search", bson.M{
31 		"index": "compound-query-custom-score-tutorial",
32 		"compound": bson.M{
33 			"must": bson.A{
34 				bson.M{
35 					"text": bson.M{
36 						"path": "genres", "query": "comedy", "score": bson.M{
37 							"boost": bson.D{{"value", 9}},
38 						},
39 					},
40 				},
41 				bson.M{
42 					"text": bson.M{
43 						"path": "title", "query": "snow", "score": bson.M{
44 							"boost": bson.D{{"value", 5}},
45 						},
46 					},
47 				},
48 			},
49 			"should": bson.M{
50 				"range": bson.M{
51 					"path": "year", "gte": 2013, "lte": 2015, "score": bson.M{
52 						"boost": bson.D{{"value", 3}},
53 					},
54 				},
55 			},
56 		},
57 	}}}
58 	limitStage := bson.D{{"$limit", 10}}
59 	projectStage := bson.D{{"$project", bson.D{{"title", 1}, {"year", 1}, {"genres", 1}, {"_id", 0}, {"score", bson.D{{"$meta", "searchScore"}}}}}}
60 	// specify the amount of time the operation can run on the server
61 	opts := options.Aggregate().SetMaxTime(5 * time.Second)
62 	// run pipeline
63 	cursor, err := collection.Aggregate(ctx, mongo.Pipeline{searchStage, limitStage, projectStage}, opts)
64 	if err != nil {
65 		panic(err)
66 	}
67 	// print results
68 	var results []bson.D
69 	if err = cursor.All(context.TODO(), &results); err != nil {
70 		panic(err)
71 	}
72 	for _, result := range results {
73 		fmt.Println(result)
74 	}
75 }

サンプルを実行する前に、<connection-string> をAtlas接続stringに置き換えます。接続stringにデータベースユーザーの認証情報が含まれていることを確認します。詳しくは、「ドライバーによる接続」を参照してください。

次のコマンドを実行して、コレクションをクエリします。

go run compound-boost-query.go

[{title Snow in Paradise} {year 2014} {score 6.7722930908203125} {highlights [[{score 1.382846713066101} {path title} {texts [[{value Snow} {type hit}] [{value  in Paradise} {type text}]]}]]}]
[{title Snow on the Blades} {year 2014} {score 6.063445568084717} {highlights [[{score 1.3766303062438965} {path title} {texts [[{value Snow} {type hit}] [{value  on the Blades} {type text}]]}]]}]
[{title The Snow White Murder Case} {year 2014} {score 5.509652137756348} {highlights [[{score 1.3525336980819702} {path title} {texts [[{value The } {type text}] [{value Snow} {type hit}] [{value  White Murder Case} {type text}]]}]]}]
[{title Dead Snow 2: Red vs. Dead} {year 2014} {score 5.065053939819336} {highlights [[{score 1.3924485445022583} {path title} {texts [[{value Dead } {type text}] [{value Snow} {type hit}] [{value  2: Red vs. } {type text}]]}]]}]
[{year 2013} {title The Secret Life of Walter Mitty} {score 1} {highlights []}]
[{title Jurassic World} {year 2015} {score 1} {highlights []}]
[{title Action Jackson} {year 2014} {score 1} {highlights []}]
[{year 2013} {title In Secret} {score 1} {highlights []}]
[{title The Stanford Prison Experiment} {year 2015} {score 1} {highlights []}]
[{year 2014} {title The Giver} {score 1} {highlights []}]

go run compound-boost-query.go

  [
    {
      genres: [ 'Comedy', 'Horror' ],
      title: 'Dead Snow',
      year: 2009,
      score: 21.872983932495117
    },
    {
      year: 2000,
      genres: [ 'Adventure', 'Comedy', 'Family' ],
      title: 'Snow Day',
      score: 21.043487548828125
    },
    {
      genres: [ 'Adventure', 'Comedy', 'Family' ],
      title: 'Snow Dogs',
      year: 2002,
      score: 21.043487548828125
    },
    {
      year: 1999,
      genres: [ 'Comedy', 'Romance' ],
      title: 'Let It Snow',
      score: 19.523927688598633
    },
    {
      genres: [ 'Action', 'Comedy', 'Horror' ],
      title: 'Dead Snow 2: Red vs. Dead',
      year: 2014,
      score: 17.426334381103516
    },
    {
      genres: [ 'Comedy', 'Drama' ],
      title: 'Snow White and Russian Red',
      year: 2009,
      score: 16.367326736450195
    },
    {
      genres: [ 'Comedy', 'Drama', 'Romance' ],
      title: 'The Tiger and the Snow',
      year: 2005,
      score: 15.537829399108887
    },
    {
      genres: [ 'Adventure', 'Comedy', 'Family' ],
      title: 'Snow White and the Three Stooges',
      year: 1961,
      score: 14.4263334274292
    }
  ]

オプションを使用して、スコアを変更する Atlas Search`function` 複合クエリを実行します。

compound-boost-query.goという名前のファイルを作成します。

コード例をコピーして、 compound-function-query.goファイルに貼り付けます。

このコード例では、次のタスクを実行します。

mongodb パッケージと依存関係をインポートします。
Atlas クラスターへの接続を確立します。
次のcompound演算子句を使用します。
- must 句を範囲演算子とともに使用すると、 2013から2015年の間の映画が検索されます。
- should 句をテキスト演算子とともに使用して、 titleフィールド内のsnowというタームをクエリし、 functionオプションを使用してscoreを変更します。 functionオプションは、算術式を使用して以下を追加します。
  - 検索タームのクエリの関連性スコア
  - imdb.ratingという名前の数値フィールドの値、またはimdb.ratingフィールドがないドキュメントの数値2 。
クエリに一致するtitleフィールドからテキストスニペットを返すには、ハイライトオプションを指定します。スニペットには、 type: 'hit'で指定された一致するテキストと、 type: 'text'で指定された連続したテキストが含まれます。
次のパイプラインステージを使用します。
- 出力を10の結果に制限する$limitステージ
- $projectステージから次の操作へ。
  - titleとyearを除くすべてのフィールドを除外
  - scoreとhighlightsという名前の 2 つのフィールドを追加します
カーソルを反復処理して、クエリに一致するドキュメントを出力します。

1 package main
2 
3 import (
4 	"context"
5 	"fmt"
6 	"time"
7 
8 	"go.mongodb.org/mongo-driver/bson"
9 	"go.mongodb.org/mongo-driver/mongo"
10 	"go.mongodb.org/mongo-driver/mongo/options"
11 )
12 
13 func main() {
14 	// connect to your Atlas cluster
15 	client, err := mongo.Connect(context.TODO(), options.Client().ApplyURI("<connection-string>"))
16 	if err != nil {
17 		panic(err)
18 	}
19 	defer client.Disconnect(context.TODO())
20 
21 	// set namespace
22 	collection := client.Database("sample_mflix").Collection("movies")
23 
24 	// define pipeline
25 	searchStage := bson.D{{"$search", bson.M{
26 		"index": "compound-query-custom-score-tutorial",
27 		"compound": bson.M{
28 			"must": bson.M{
29 				"range": bson.M{
30 					"path": "year", "gte": 2013, "lte": 2015,
31 				},
32 			},
33 			"should": bson.D{
34 				{"text", bson.M{
35 					"path": "title", "query": "snow", "score": bson.M{
36 						"function": bson.D{{"add", bson.A{
37 							bson.D{{"path", bson.D{
38 								{"value", "imdb.rating"}, {"undefined", 2},
39 							}}},
40 							bson.D{{"score", "relevance"}},
41 						}}},
42 					}}}},
43 		},
44 		"highlight": bson.D{{"path", "title"}},
45 	}}}
46 	limitStage := bson.D{{"$limit", 10}}
47 	projectStage := bson.D{{"$project", bson.D{{"title", 1}, {"year", 1}, {"_id", 0}, {"score", bson.D{{"$meta", "searchScore"}}}, {"highlights", bson.D{{"$meta", "searchHighlights"}}}}}}
48 
49 	// specify the amount of time the operation can run on the server
50 	opts := options.Aggregate().SetMaxTime(5 * time.Second)
51 
52 	// run pipeline
53 	cursor, err := collection.Aggregate(context.TODO(), mongo.Pipeline{searchStage, limitStage, projectStage}, opts)
54 	if err != nil {
55 		panic(err)
56 	}
57 
58 	// print results
59 	var results []bson.D
60 	if err = cursor.All(context.TODO(), &results); err != nil {
61 		panic(err)
62 	}
63 	for _, result := range results {
64 		fmt.Println(result)
65 	}
66 }

サンプルを実行する前に、<connection-string> をAtlas接続stringに置き換えます。接続stringにデータベースユーザーの認証情報が含まれていることを確認します。詳しくは、「ドライバーによる接続」を参照してください。

次のコマンドを実行して、コレクションをクエリします。

go run compound-function-query.go

[{title The Snow White Murder Case} {year 2014} {score 10.454826354980469} {highlights [[{score 1.3525336980819702} {path title} {texts [[{value The } {type text}] [{value Snow} {type hit}] [{value  White Murder Case} {type text}]]}]]}]
[{title Snow on the Blades} {year 2014} {score 10.3317232131958} {highlights [[{score 1.3766303062438965} {path title} {texts [[{value Snow} {type hit}] [{value  on the Blades} {type text}]]}]]}]
[{title Dead Snow 2: Red vs. Dead} {year 2014} {score 10.032526969909668} {highlights [[{score 1.3924485445022583} {path title} {texts [[{value Dead } {type text}] [{value Snow} {type hit}] [{value  2: Red vs. } {type text}]]}]]}]
[{title Snow in Paradise} {year 2014} {score 8.386146545410156} {highlights [[{score 1.382846713066101} {path title} {texts [[{value Snow} {type hit}] [{value  in Paradise} {type text}]]}]]}]
[{year 2013} {title The Secret Life of Walter Mitty} {score 1} {highlights []}]
[{title Jurassic World} {year 2015} {score 1} {highlights []}]
[{title Action Jackson} {year 2014} {score 1} {highlights []}]
[{year 2013} {title In Secret} {score 1} {highlights []}]
[{title The Stanford Prison Experiment} {year 2015} {score 1} {highlights []}]
[{year 2014} {title The Giver} {score 1} {highlights []}]

`CLASSPATH`に次のライブラリが含まれていることを確認します。

`junit`	4.11以降のバージョン
`mongodb-driver-sync`	4.3.0以降のバージョン
`slf4j-log4j12`	1.7.30以降のバージョン

オプションを使用して、スコアを変更する Atlas Search`constant` 複合クエリを実行します。

CompoundConstantQuery.javaという名前のファイルを作成します。

以下のコードをコピーして、ファイルに貼り付けます。

このコード例では、次のタスクを実行します。

mongodb パッケージと依存関係をインポートします。
Atlas クラスターへの接続を確立します。
次の複合句を使用して、コレクションをクエリします。
- filter 句を範囲演算子とともに使用すると、 2013から2015年の間の映画が検索されます。
- should 句をテキスト演算子とともに使用して、 titleフィールド内のsnowというタームをクエリし、 constantオプションを使用してscoreを変更します。 constantオプションは、検索タームのすべてのスコア結果を5に置き換えます。
クエリに一致するtitleフィールドからテキストスニペットを返すには、ハイライトオプションを指定します。スニペットには、 type: 'hit'で指定された一致するテキストと、 type: 'text'で指定された連続したテキストが含まれます。
次のパイプラインステージを使用します。
- 出力を10の結果に制限する$limitステージ
- $projectステージから次の操作へ。
  - titleとyearを除くすべてのフィールドを除外
  - scoreとhighlightsという名前の 2 つのフィールドを追加します
カーソルを反復処理して、クエリに一致するドキュメントを出力します。

1 import java.util.Arrays;
2 import java.util.List;
3 
4 import static com.mongodb.client.model.Aggregates.limit;
5 import static com.mongodb.client.model.Aggregates.project;
6 import static com.mongodb.client.model.Projections.*;
7 import com.mongodb.client.MongoClient;
8 import com.mongodb.client.MongoClients;
9 import com.mongodb.client.MongoCollection;
10 import com.mongodb.client.MongoDatabase;
11 
12 import org.bson.Document;
13 
14 public class CompoundConstantQuery {
15   public static void main( String[] args ) {
16     // define clauses
17     List<Document> mustClauses =
18         List.of(
19             new Document(
20                 "range", new Document("path", "year")
21                 .append("gte", 2013)
22                 .append("lte", 2015)));
23     List<Document> shouldClauses =
24         List.of(
25             new Document("text",
26                 new Document("query", "snow")
27                     .append("path", "title")
28                     .append("score", new Document("constant", new Document("value", 5)))));
29     Document highlightOption = new Document("path", "title");
30     // define query
31     Document agg =
32         new Document("$search",
33             new Document("index", "compound-query-custom-score-tutorial")
34             .append("compound",
35                 new Document("must", mustClauses).append("should", shouldClauses))
36             .append("highlight", highlightOption));
37     // specify connection
38     String uri = "<connection-string>";
39     // establish connection and set namespace
40     try (MongoClient mongoClient = MongoClients.create(uri)) {
41       MongoDatabase database = mongoClient.getDatabase("sample_mflix");
42       MongoCollection<Document> collection = database.getCollection("movies");
43 	  // run query and print results		
44       collection.aggregate(Arrays.asList(agg, 
45         limit(10), 
46         project(fields(
47           excludeId(), 
48           include("title", "year"), 
49           computed("score", new Document("$meta", "searchScore")), 
50           computed("highlights", new Document("$meta", "searchHighlights"))))))
51       .forEach(doc -> System.out.println(doc.toJson()));	
52     }
53   }
54 }

注意

Maven 環境でサンプルコードを実行するには、ファイルのインポートステートメントの上に以下を追加します。

package com.mongodb.drivers;

サンプルを実行する前に、<connection-string> をAtlas接続stringに置き換えます。接続stringにデータベースユーザーの認証情報が含まれていることを確認します。詳しくは、「ドライバーによる接続」を参照してください。

CompoundConstantQuery.javaファイルをコンパイルして実行します。

javac CompoundConstantQuery.java
java CompoundConstantQuery

{"title": "Snow in Paradise", "year": 2014, "score": 5.0, "highlights": [{"score": 1.382846713066101, "path": "title", "texts": [{"value": "Snow", "type": "hit"}, {"value": " in Paradise", "type": "text"}]}]}
{"title": "Dead Snow 2: Red vs. Dead", "year": 2014, "score": 5.0, "highlights": [{"score": 1.3924485445022583, "path": "title", "texts": [{"value": "Dead ", "type": "text"}, {"value": "Snow", "type": "hit"}, {"value": " 2: Red vs. ", "type": "text"}]}]}
{"title": "The Snow White Murder Case", "year": 2014, "score": 5.0, "highlights": [{"score": 1.3525336980819702, "path": "title", "texts": [{"value": "The ", "type": "text"}, {"value": "Snow", "type": "hit"}, {"value": " White Murder Case", "type": "text"}]}]}
{"title": "Snow on the Blades", "year": 2014, "score": 5.0, "highlights": [{"score": 1.3766303062438965, "path": "title", "texts": [{"value": "Snow", "type": "hit"}, {"value": " on the Blades", "type": "text"}]}]}
{"year": 2013, "title": "The Secret Life of Walter Mitty", "score": 0.0, "highlights": []}
{"title": "Jurassic World", "year": 2015, "score": 0.0, "highlights": []}
{"title": "Action Jackson", "year": 2014, "score": 0.0, "highlights": []}
{"year": 2013, "title": "In Secret", "score": 0.0, "highlights": []}
{"title": "The Stanford Prison Experiment", "year": 2015, "score": 0.0, "highlights": []}
{"year": 2014, "title": "The Giver", "score": 0.0, "highlights": []}

Atlas Search`boost`オプションを使用して、スコアを変更する複合クエリを実行します。

CompoundBoostQuery.javaという名前のファイルを作成します。

以下のコードをコピーして、ファイルに貼り付けます。

このコード例では、次のタスクを実行します。

mongodb パッケージと依存関係をインポートします。
Atlas クラスターへの接続を確立します。
カーソルを反復処理して、クエリに一致するドキュメントを出力します。

クエリは、次のパイプラインステージを使用します。

$search ステージを使用して、コレクションをクエリします。クエリでは以下の操作が実行されます。
- 次のcompound演算子句を使用します。
  - must 句を範囲演算子とともに使用すると、 2013から2015年の間の映画が検索されます。
  - should 句をテキスト演算子とともに使用して、 titleフィールド内のsnowというタームをクエリし、 boostオプションを使用してscoreを変更します。 boostオプションは、検索タームの結果の基本スコアに2を乗じます。
クエリに一致するtitleフィールドからテキストスニペットを返すには、ハイライトオプションを指定します。スニペットには、 type: 'hit'で指定された一致するテキストと、 type: 'text'で指定された連続したテキストが含まれます。

出力を10の結果に制限する$limitステージ
$projectステージから次の操作へ。
- titleとyearを除くすべてのフィールドを除外
- scoreとhighlightsという名前の 2 つのフィールドを追加します

1 import java.util.Arrays;
2 import java.util.List;
3 
4 import static com.mongodb.client.model.Aggregates.limit;
5 import static com.mongodb.client.model.Aggregates.project;
6 import static com.mongodb.client.model.Projections.*;
7 import com.mongodb.client.MongoClient;
8 import com.mongodb.client.MongoClients;
9 import com.mongodb.client.MongoCollection;
10 import com.mongodb.client.MongoDatabase;
11 import org.bson.Document;
12 
13 public class CompoundBoostQuery {
14   public static void main( String[] args ) {
15     // define clauses
16     List<Document> mustClauses =
17         List.of(
18             new Document(
19                 "range", new Document("path", "year")
20                 .append("gte", 2013)
21                 .append("lte", 2015)));
22     List<Document> shouldClauses =
23         List.of(
24             new Document(
25                 "text",
26                 new Document("query", "snow")
27                     .append("path", "title")
28                     .append("score", new Document("boost", new Document("value", 2)))));
29     Document highlightOption = new Document("path", "title");
30     // define query
31     Document agg =
32         new Document("$search",
33             new Document("index", "compound-query-custom-score-tutorial")
34             .append("compound",
35                 new Document("must", mustClauses).append("should", shouldClauses))
36             .append("highlight", highlightOption));
37     // specify connection
38     String uri = "<connection-string>";
39     // establish connection and set namespace
40     try (MongoClient mongoClient = MongoClients.create(uri)) {
41       MongoDatabase database = mongoClient.getDatabase("sample_mflix");
42       MongoCollection<Document> collection = database.getCollection("movies");
43       // run query and print results
44       collection.aggregate(Arrays.asList(agg, 
45         limit(10), 
46         project(fields(
47           excludeId(), 
48           include("title", "year"), 
49           computed("score", new Document("$meta", "searchScore")), 
50           computed("highlights", new Document("$meta", "searchHighlights"))))))
51       .forEach(doc -> System.out.println(doc.toJson()));	
52     }
53   }
54 }

must 句をテキスト演算子とともに使用すると、ジャンルcomedyが最も優先度が高く、その後にtitleフィールドの用語snowが優先されます。 boostオプションはフィールドに重みを適用します。
should 句を範囲演算子とともに使用すると、 2013から2015年の間の映画が検索されます。

注意

boostオプションは、フィールドにさまざまな重みを適用して、フィールドを優先します。

1 import java.util.Arrays;
2 import static com.mongodb.client.model.Filters.eq;
3 import static com.mongodb.client.model.Aggregates.limit;
4 import static com.mongodb.client.model.Aggregates.project;
5 import static com.mongodb.client.model.Projections.computed;
6 import static com.mongodb.client.model.Projections.excludeId;
7 import static com.mongodb.client.model.Projections.fields;
8 import static com.mongodb.client.model.Projections.include;
9 import com.mongodb.client.MongoClient;
10 import com.mongodb.client.MongoClients;
11 import com.mongodb.client.MongoCollection;
12 import com.mongodb.client.MongoDatabase;
13 import org.bson.Document;
14 
15 public class CompoundBoostQuery {
16 	public static void main( String[] args ) {
17 		Document agg = new Document("index", "compound-query-custom-score-tutorial")
18               .append("must", Arrays.asList(new Document("text", 
19                 new Document("path", "genres")
20                 .append("query", "comedy")
21                 .append("score", 
22         new Document("boost", 
23         new Document("value", 9)))), 
24         new Document("text", 
25         new Document("path", "title")
26                 .append("query", "snow")
27                 .append("score", 
28         new Document("boost", 
29         new Document("value", 5))))))
30     .append("should", Arrays.asList(new Document("range", 
31         new Document("path", "year")
32                 .append("gte", 2013)
33                 .append("lte", 2015)
34                 .append("score", 
35         new Document("boost", 
36         new Document("value", 3))))));
37 		
38 		String uri = "<connection-string>";
39 
40 		try (MongoClient mongoClient = MongoClients.create(uri)) {
41 			MongoDatabase database = mongoClient.getDatabase("sample_mflix");
42 			MongoCollection<Document> collection = database.getCollection("movies");
43 					
44 			collection.aggregate(Arrays.asList(
45 					eq("$search", eq("compound", agg)), 
46 					limit(10), 
47 					project(fields(excludeId(), include("title", "year","genres"), computed("score", new Document("$meta", "searchScore")))))
48 			).forEach(doc -> System.out.println(doc.toJson()));	
49 		}
50 	}
51 }

注意

Maven 環境でサンプルコードを実行するには、ファイルのインポートステートメントの上に以下を追加します。

package com.mongodb.drivers;

サンプルを実行する前に、<connection-string> をAtlas接続stringに置き換えます。接続stringにデータベースユーザーの認証情報が含まれていることを確認します。詳しくは、「ドライバーによる接続」を参照してください。

CompoundBoostQuery.javaファイルをコンパイルして実行します。

javac CompoundBoostQuery.java
java CompoundBoostQuery

{"title": "Snow in Paradise", "year": 2014, "score": 6.7722930908203125, "highlights": [{"score": 1.382846713066101, "path": "title", "texts": [{"value": "Snow", "type": "hit"}, {"value": " in Paradise", "type": "text"}]}]}
{"title": "Snow on the Blades", "year": 2014, "score": 6.063445568084717, "highlights": [{"score": 1.3766303062438965, "path": "title", "texts": [{"value": "Snow", "type": "hit"}, {"value": " on the Blades", "type": "text"}]}]}
{"title": "The Snow White Murder Case", "year": 2014, "score": 5.509652137756348, "highlights": [{"score": 1.3525336980819702, "path": "title", "texts": [{"value": "The ", "type": "text"}, {"value": "Snow", "type": "hit"}, {"value": " White Murder Case", "type": "text"}]}]}
{"title": "Dead Snow 2: Red vs. Dead", "year": 2014, "score": 5.065053939819336, "highlights": [{"score": 1.3924485445022583, "path": "title", "texts": [{"value": "Dead ", "type": "text"}, {"value": "Snow", "type": "hit"}, {"value": " 2: Red vs. ", "type": "text"}]}]}
{"year": 2013, "title": "The Secret Life of Walter Mitty", "score": 1.0, "highlights": []}
{"title": "Jurassic World", "year": 2015, "score": 1.0, "highlights": []}
{"title": "Action Jackson", "year": 2014, "score": 1.0, "highlights": []}
{"year": 2013, "title": "In Secret", "score": 1.0, "highlights": []}
{"title": "The Stanford Prison Experiment", "year": 2015, "score": 1.0, "highlights": []}
{"year": 2014, "title": "The Giver", "score": 1.0, "highlights": []}

javac CompoundBoostQuery.java
java CompoundBoostQuery

{
    "genres": ["Comedy", "Horror"], 
    "title": "Dead Snow", 
    "year": 2009, 
    "score": 21.872983932495117
}
{
    "year": 2000, 
    "genres": ["Adventure", "Comedy", "Family"], 
    "title": "Snow Day", 
    "score": 21.043487548828125
}
{
    "genres": ["Adventure", "Comedy", "Family"], 
    "title": "Snow Dogs", 
    "year": 2002, 
    "score": 21.043487548828125
}
{
    "year": 1999, 
    "genres": ["Comedy", "Romance"], 
    "title": "Let It Snow", 
    "score": 19.523927688598633
}
{
    "genres": ["Action", "Comedy", "Horror"], 
    "title": "Dead Snow 2: Red vs. Dead", 
    "year": 2014, 
    "score": 17.426334381103516
}
{
    "genres": ["Comedy", "Drama"], 
    "title": "Snow White and Russian Red", 
    "year": 2009, 
    "score": 16.367326736450195}
{
    "genres": ["Comedy", "Drama", "Romance"], 
    "title": "The Tiger and the Snow", 
    "year": 2005, 
    "score": 15.537829399108887
}
{
    "genres": ["Adventure", "Comedy", "Family"], 
    "title": "Snow White and the Three Stooges", 
    "year": 1961, 
    "score": 14.4263334274292
}

オプションを使用して、スコアを変更する Atlas Search`function` 複合クエリを実行します。

CompoundFunctionQuery.javaという名前のファイルを作成します。

以下のコードをコピーして、ファイルに貼り付けます。

このコード例では、次のタスクを実行します。

mongodb パッケージと依存関係をインポートします。
Atlas クラスターへの接続を確立します。
次のパイプラインステージを使用して、コレクションをクエリします。
- must 句を範囲演算子とともに使用すると、 2013から2015年の間の映画が検索されます。
- should 句をテキスト演算子とともに使用して、 titleフィールド内のsnowというタームをクエリし、 functionオプションを使用してscoreを変更します。 functionオプションは、算術式を使用して以下を追加します。
  - 検索タームのクエリの関連性スコア
  - imdb.ratingという名前の数値フィールドの値、またはimdb.ratingフィールドがないドキュメントの数値2 。
次のパイプラインステージを使用します。
- 出力を10の結果に制限する$limitステージ
- $projectステージから次の操作へ。
  - titleとyearを除くすべてのフィールドを除外
  - scoreとhighlightsという名前の 2 つのフィールドを追加します
クエリに一致するtitleフィールドからテキストスニペットを返すには、ハイライトオプションを指定します。スニペットには、 type: 'hit'で指定された一致するテキストと、 type: 'text'で指定された連続したテキストが含まれます。
カーソルを反復処理して、クエリに一致するドキュメントを出力します。

1 import java.util.Arrays;
2 import java.util.List;
3 
4 import static com.mongodb.client.model.Aggregates.limit;
5 import static com.mongodb.client.model.Aggregates.project;
6 import static com.mongodb.client.model.Projections.*;
7 import com.mongodb.client.MongoClient;
8 import com.mongodb.client.MongoClients;
9 import com.mongodb.client.MongoCollection;
10 import com.mongodb.client.MongoDatabase;
11 import org.bson.Document;
12 
13 public class CompoundFunctionQuery {
14   public static void main( String[] args ) {
15     // define clauses
16     List<Document> mustClauses =
17         List.of(
18             new Document("range", new Document("path", "year")
19             .append("gte", 2013)
20             .append("lte", 2015)));
21     List<Document> shouldClauses =
22         List.of(
23             new Document("text",
24                 new Document("query", "snow")
25                     .append("path", "title")
26                     .append("score", new Document("function", 
27                         new Document("add", Arrays.asList(
28                             new Document("path", new Document("value", "imdb.rating")
29                             .append("undefined", 2)), new Document("score", "relevance")))))));
30     Document highlightOption = new Document("path", "title");
31     // define query
32     Document agg =
33         new Document("$search",
34             new Document("index", "compound-query-custom-score-tutorial")
35             .append("compound",
36                 new Document("must", mustClauses).append("should", shouldClauses))
37             .append("highlight", highlightOption));
38     // specify connection
39     String uri = "<connection-string>";
40     // establish connection and set namespace
41     try (MongoClient mongoClient = MongoClients.create(uri)) {
42       MongoDatabase database = mongoClient.getDatabase("sample_mflix");
43       MongoCollection<Document> collection = database.getCollection("movies");
44 	  // run query and print results
45       collection.aggregate(Arrays.asList(agg, 
46         limit(10),
47         project(fields(
48           excludeId(), 
49           include("title", "year"), 
50           computed("score", new Document("$meta", "searchScore")), 
51           computed("highlights", new Document("$meta", "searchHighlights"))))))
52       .forEach(doc -> System.out.println(doc.toJson()));	
53     }
54   }
55 }

注意

Maven 環境でサンプルコードを実行するには、ファイルのインポートステートメントの上に以下を追加します。

package com.mongodb.drivers;

サンプルを実行する前に、<connection-string> をAtlas接続stringに置き換えます。接続stringにデータベースユーザーの認証情報が含まれていることを確認します。詳しくは、「ドライバーによる接続」を参照してください。

CompoundFunctionQuery.javaファイルをコンパイルして実行します。

javac CompoundFunctionQuery.java
java CompoundFunctionQuery

{"title": "The Snow White Murder Case", "year": 2014, "score": 10.454826354980469, "highlights": [{"score": 1.3525336980819702, "path": "title", "texts": [{"value": "The ", "type": "text"}, {"value": "Snow", "type": "hit"}, {"value": " White Murder Case", "type": "text"}]}]}
{"title": "Snow on the Blades", "year": 2014, "score": 10.3317232131958, "highlights": [{"score": 1.3766303062438965, "path": "title", "texts": [{"value": "Snow", "type": "hit"}, {"value": " on the Blades", "type": "text"}]}]}
{"title": "Dead Snow 2: Red vs. Dead", "year": 2014, "score": 10.032526969909668, "highlights": [{"score": 1.3924485445022583, "path": "title", "texts": [{"value": "Dead ", "type": "text"}, {"value": "Snow", "type": "hit"}, {"value": " 2: Red vs. ", "type": "text"}]}]}
{"title": "Snow in Paradise", "year": 2014, "score": 8.386146545410156, "highlights": [{"score": 1.382846713066101, "path": "title", "texts": [{"value": "Snow", "type": "hit"}, {"value": " in Paradise", "type": "text"}]}]}
{"year": 2013, "title": "The Secret Life of Walter Mitty", "score": 1.0, "highlights": []}
{"title": "Jurassic World", "year": 2015, "score": 1.0, "highlights": []}
{"title": "Action Jackson", "year": 2014, "score": 1.0, "highlights": []}
{"year": 2013, "title": "In Secret", "score": 1.0, "highlights": []}
{"title": "The Stanford Prison Experiment", "year": 2015, "score": 1.0, "highlights": []}
{"year": 2014, "title": "The Giver", "score": 1.0, "highlights": []}

次の依存関係をプロジェクトに追加していることを確認してください。

`mongodb-driver-kotlin-coroutine`	4.10.0以降のバージョン

オプションを使用して、スコアを変更する Atlas Search`constant` 複合クエリを実行します。

CompoundConstantQuery.ktという名前のファイルを作成します。

以下のコードをコピーして、ファイルに貼り付けます。

このコード例では、次のタスクを実行します。

mongodb パッケージと依存関係をインポートします。
Atlas クラスターへの接続を確立します。
次の複合句を使用して、コレクションをクエリします。
- filter 句を範囲演算子とともに使用すると、 2013から2015年の間の映画が検索されます。
- should 句をテキスト演算子とともに使用して、 titleフィールド内のsnowというタームをクエリし、 constantオプションを使用してscoreを変更します。 constantオプションは、検索タームのすべてのスコア結果を5に置き換えます。
クエリに一致するtitleフィールドからテキストスニペットを返すには、ハイライトオプションを指定します。スニペットには、 type: 'hit'で指定された一致するテキストと、 type: 'text'で指定された連続したテキストが含まれます。
次のパイプラインステージを使用します。
- 出力を10の結果に制限する$limitステージ
- $projectステージから次の操作へ。
  - titleとyearを除くすべてのフィールドを除外
  - scoreとhighlightsという名前の 2 つのフィールドを追加します
クエリに一致するドキュメントをAggregateFlowインスタンスから出力します。

1 import com.mongodb.client.model.Aggregates.limit
2 import com.mongodb.client.model.Aggregates.project
3 import com.mongodb.client.model.Projections.*
4 import com.mongodb.kotlin.client.coroutine.MongoClient
5 import kotlinx.coroutines.runBlocking
6 import org.bson.Document
7 
8 fun main() {
9     // establish connection and set namespace
10     val uri = "<connection-string>"
11     val mongoClient = MongoClient.create(uri)
12     val database = mongoClient.getDatabase("sample_mflix")
13     val collection = database.getCollection<Document>("movies")
14 
15     runBlocking {
16         // define clauses
17         val mustClauses = listOf(
18             Document(
19                 "range", Document("path", "year")
20                     .append("gte", 2013)
21                     .append("lte", 2015)
22             )
23         )
24 
25         val shouldClauses = listOf(
26             Document(
27                 "text",
28                 Document("query", "snow")
29                     .append("path", "title")
30                     .append("score", Document("constant", Document("value", 5)))
31             )
32         )
33 
34         val highlightOption = Document("path", "title")
35 
36         // define pipeline
37         val agg = Document(
38             "\$search",
39             Document("index", "compound-query-custom-score-tutorial")
40                 .append(
41                     "compound",
42                     Document("must", mustClauses).append("should", shouldClauses)
43                 )
44                 .append("highlight", highlightOption)
45         )
46 
47         val resultsFlow = collection.aggregate<Document>(
48             listOf(
49                 agg,
50                 limit(10),
51                 project(fields(
52                     excludeId(),
53                     include("title", "year"),
54                     computed("score", Document("\$meta", "searchScore")),
55                     computed("highlights", Document("\$meta", "searchHighlights"))
56                 ))
57             )
58         )
59         resultsFlow.collect { println(it) }
60     }
61     mongoClient.close()
62 }

サンプルを実行する前に、<connection-string> をAtlas接続stringに置き換えます。接続stringにデータベースユーザーの認証情報が含まれていることを確認します。詳しくは、「ドライバーによる接続」を参照してください。

CompoundConstantQuery.ktファイルを実行します。

IDE でCompoundConstantQuery.ktプログラムを実行すると、次のドキュメントが出力されます。

Document{{title=Snow in Paradise, year=2014, score=6.0, highlights=[Document{{score=1.382846713066101, path=title, texts=[Document{{value=Snow, type=hit}}, Document{{value= in Paradise, type=text}}]}}]}}
Document{{title=Dead Snow 2: Red vs. Dead, year=2014, score=6.0, highlights=[Document{{score=1.3924485445022583, path=title, texts=[Document{{value=Dead , type=text}}, Document{{value=Snow, type=hit}}, Document{{value= 2: Red vs. , type=text}}]}}]}}
Document{{title=The Snow White Murder Case, year=2014, score=6.0, highlights=[Document{{score=1.3525336980819702, path=title, texts=[Document{{value=The , type=text}}, Document{{value=Snow, type=hit}}, Document{{value= White Murder Case, type=text}}]}}]}}
Document{{title=Snow on the Blades, year=2014, score=6.0, highlights=[Document{{score=1.3766303062438965, path=title, texts=[Document{{value=Snow, type=hit}}, Document{{value= on the Blades, type=text}}]}}]}}
Document{{year=2013, title=The Secret Life of Walter Mitty, score=1.0, highlights=[]}}
Document{{title=Jurassic World, year=2015, score=1.0, highlights=[]}}
Document{{title=Action Jackson, year=2014, score=1.0, highlights=[]}}
Document{{year=2013, title=In Secret, score=1.0, highlights=[]}}
Document{{title=The Stanford Prison Experiment, year=2015, score=1.0, highlights=[]}}
Document{{year=2014, title=The Giver, score=1.0, highlights=[]}}

Atlas Search`boost`オプションを使用して、スコアを変更する複合クエリを実行します。

CompoundBoostQuery.ktという名前のファイルを作成します。

以下のコードをコピーして、ファイルに貼り付けます。

このコード例では、次のタスクを実行します。

mongodb パッケージと依存関係をインポートします。
Atlas クラスターへの接続を確立します。
クエリに一致するドキュメントをAggregateFlowインスタンスから出力します。

クエリは、次のパイプラインステージを使用します。

$search ステージを使用して、コレクションをクエリします。クエリでは以下の操作が実行されます。
- 次のcompound演算子句を使用します。
  - must 句を範囲演算子とともに使用すると、 2013から2015年の間の映画が検索されます。
  - should 句をテキスト演算子とともに使用して、 titleフィールド内のsnowというタームをクエリし、 boostオプションを使用してscoreを変更します。 boostオプションは、検索タームの結果の基本スコアに2を乗じます。
クエリに一致するtitleフィールドからテキストスニペットを返すには、ハイライトオプションを指定します。スニペットには、 type: 'hit'で指定された一致するテキストと、 type: 'text'で指定された連続したテキストが含まれます。

出力を10の結果に制限する$limitステージ
$projectステージから次の操作へ。
- titleとyearを除くすべてのフィールドを除外
- scoreとhighlightsという名前の 2 つのフィールドを追加します

1 import com.mongodb.client.model.Aggregates.limit
2 import com.mongodb.client.model.Aggregates.project
3 import com.mongodb.client.model.Projections.*
4 import com.mongodb.kotlin.client.coroutine.MongoClient
5 import kotlinx.coroutines.runBlocking
6 import org.bson.Document
7 
8 fun main() {
9     // establish connection and set namespace
10     val uri = "<connection-string>"
11     val mongoClient = MongoClient.create(uri)
12 
13     val database = mongoClient.getDatabase("sample_mflix")
14     val collection = database.getCollection<Document>("movies")
15 
16     runBlocking {
17         // define clauses
18         val mustClauses = listOf(
19             Document(
20                 "range", Document("path", "year")
21                     .append("gte", 2013)
22                     .append("lte", 2015)
23             )
24         )
25 
26         val shouldClauses = listOf(
27             Document(
28                 "text",
29                 Document("query", "snow")
30                 .append("path", "title")
31                 .append("score", Document("boost", Document("value", 2)))
32             )
33         )
34 
35         val highlightOption = Document("path", "title")
36 
37         // define pipeline
38         val agg = Document(
39             "\$search",
40             Document("index", "compound-query-custom-score-tutorial")
41                 .append(
42                     "compound",
43                     Document("must", mustClauses).append("should", shouldClauses)
44                 )
45                 .append("highlight", highlightOption)
46         )
47 
48         // run query and print results
49         val resultsFlow = collection.aggregate<Document>(
50             listOf(
51                 agg,
52                 limit(10),
53                 project(fields(
54                     excludeId(),
55                     include("title", "year"),
56                     computed("score", Document("\$meta", "searchScore")),
57                     computed("highlights", Document("\$meta", "searchHighlights"))
58                 ))
59             )
60         )
61         resultsFlow.collect { println(it) }
62     }
63     mongoClient.close()
64 }

must 句をテキスト演算子とともに使用すると、ジャンルcomedyが最も優先度が高く、その後にtitleフィールドの用語snowが優先されます。 boostオプションはフィールドに重みを適用します。
should 句を範囲演算子とともに使用すると、 2013から2015年の間の映画が検索されます。

注意

boostオプションは、フィールドにさまざまな重みを適用して、フィールドを優先します。

1 import com.mongodb.client.model.Aggregates.limit
2 import com.mongodb.client.model.Aggregates.project
3 import com.mongodb.client.model.Projections.*
4 import com.mongodb.kotlin.client.coroutine.MongoClient
5 import kotlinx.coroutines.runBlocking
6 import org.bson.Document
7 
8 fun main() {
9     // establish connection and set namespace
10     val uri = "<connection-string>"
11     val mongoClient = MongoClient.create(uri)
12 
13     val database = mongoClient.getDatabase("sample_mflix")
14     val collection = database.getCollection<Document>("movies")
15 
16     runBlocking {
17         // define pipeline
18         val agg = Document(
19             "\$search",
20             Document("index", "compound-query-custom-score-tutorial")
21                 .append(
22                     "compound",
23                     Document(
24                         "must", listOf(
25                             Document(
26                                 "text",
27                                 Document("path", "genres")
28                                     .append("query", "comedy")
29                                     .append(
30                                         "score",
31                                         Document(
32                                             "boost",
33                                             Document("value", 9)
34                                         )
35                                     )
36                             ),
37                             Document(
38                                 "text",
39                                 Document("path", "title")
40                                     .append("query", "snow")
41                                     .append(
42                                         "score",
43                                         Document(
44                                             "boost",
45                                             Document("value", 5)
46                                         )
47                                     )
48                             )
49                         )
50                     )
51                         .append(
52                             "should", listOf(
53                                 Document(
54                                     "range",
55                                     Document("path", "year")
56                                         .append("gte", 2013)
57                                         .append("lte", 2015)
58                                         .append(
59                                             "score",
60                                             Document(
61                                                 "boost",
62                                                 Document("value", 3)
63                                             )
64                                         )
65                                 )
66                             )
67                         )
68                 )
69         )
70 
71         // run query and print results
72         val resultsFlow = collection.aggregate<Document>(
73             listOf(
74                 agg,
75                 limit(10),
76                 project(fields(
77                     excludeId(),
78                     include("title", "year","genres"),
79                     computed("score", Document("\$meta", "searchScore"))
80                 ))
81             )
82         )
83         resultsFlow.collect { println(it) }
84     }
85     mongoClient.close()
86 }

サンプルを実行する前に、<connection-string> をAtlas接続stringに置き換えます。接続stringにデータベースユーザーの認証情報が含まれていることを確認します。詳しくは、「ドライバーによる接続」を参照してください。

CompoundBoostQuery.ktファイルを実行します。

IDE でCompoundBoostQuery.ktプログラムを実行すると、次のドキュメントが出力されます。

Document{{title=Snow in Paradise, year=2014, score=6.784297466278076, highlights=[Document{{score=1.382846713066101, path=title, texts=[Document{{value=Snow, type=hit}}, Document{{value= in Paradise, type=text}}]}}]}}
Document{{title=Snow on the Blades, year=2014, score=6.073266506195068, highlights=[Document{{score=1.3766303062438965, path=title, texts=[Document{{value=Snow, type=hit}}, Document{{value= on the Blades, type=text}}]}}]}}
Document{{title=The Snow White Murder Case, year=2014, score=5.517906188964844, highlights=[Document{{score=1.3525336980819702, path=title, texts=[Document{{value=The , type=text}}, Document{{value=Snow, type=hit}}, Document{{value= White Murder Case, type=text}}]}}]}}
Document{{title=Dead Snow 2: Red vs. Dead, year=2014, score=5.072136878967285, highlights=[Document{{score=1.3924485445022583, path=title, texts=[Document{{value=Dead , type=text}}, Document{{value=Snow, type=hit}}, Document{{value= 2: Red vs. , type=text}}]}}]}}
Document{{year=2013, title=The Secret Life of Walter Mitty, score=1.0, highlights=[]}}
Document{{title=Jurassic World, year=2015, score=1.0, highlights=[]}}
Document{{title=Action Jackson, year=2014, score=1.0, highlights=[]}}
Document{{year=2013, title=In Secret, score=1.0, highlights=[]}}
Document{{title=The Stanford Prison Experiment, year=2015, score=1.0, highlights=[]}}
Document{{year=2014, title=The Giver, score=1.0, highlights=[]}}

IDE でCompoundBoostQuery.ktプログラムを実行すると、次のドキュメントが出力されます。

Document{{year=2000, genres=[Adventure, Comedy, Family], title=Snow Day, score=20.998544692993164}}
Document{{genres=[Adventure, Comedy, Family], title=Snow Dogs, year=2002, score=20.998544692993164}}
Document{{year=1999, genres=[Comedy, Romance], title=Let It Snow, score=19.45327377319336}}
Document{{genres=[Action, Comedy, Horror], title=Dead Snow 2: Red vs. Dead, year=2014, score=17.361087799072266}}
Document{{genres=[Comedy, Drama], title=Snow White and Russian Red, year=2009, score=16.287294387817383}}
Document{{genres=[Comedy, Drama, Romance], title=The Tiger and the Snow, year=2005, score=15.475509643554688}}
Document{{genres=[Adventure, Comedy, Family], title=Snow White and the Three Stooges, year=1961, score=14.361087799072266}}

オプションを使用して、スコアを変更する Atlas Search`function` 複合クエリを実行します。

CompoundFunctionQuery.ktという名前のファイルを作成します。

以下のコードをコピーして、ファイルに貼り付けます。

このコード例では、次のタスクを実行します。

mongodb パッケージと依存関係をインポートします。
Atlas クラスターへの接続を確立します。
次のパイプラインステージを使用して、コレクションをクエリします。
- must 句を範囲演算子とともに使用すると、 2013から2015年の間の映画が検索されます。
- should 句をテキスト演算子とともに使用して、 titleフィールド内のsnowというタームをクエリし、 functionオプションを使用してscoreを変更します。 functionオプションは、算術式を使用して以下を追加します。
  - 検索タームのクエリの関連性スコア
  - imdb.ratingという名前の数値フィールドの値、またはimdb.ratingフィールドがないドキュメントの数値2 。
次のパイプラインステージを使用します。
- 出力を10の結果に制限する$limitステージ
- $projectステージから次の操作へ。
  - titleとyearを除くすべてのフィールドを除外
  - scoreとhighlightsという名前の 2 つのフィールドを追加します
クエリに一致するtitleフィールドからテキストスニペットを返すには、ハイライトオプションを指定します。スニペットには、 type: 'hit'で指定された一致するテキストと、 type: 'text'で指定された連続したテキストが含まれます。
クエリに一致するドキュメントをAggregateFlowインスタンスから出力します。

1 import com.mongodb.client.model.Aggregates.limit
2 import com.mongodb.client.model.Aggregates.project
3 import com.mongodb.client.model.Projections.*
4 import com.mongodb.kotlin.client.coroutine.MongoClient
5 import kotlinx.coroutines.runBlocking
6 import org.bson.Document
7 
8 fun main() {
9     // establish connection and set namespace
10     val uri = "<connection-string>"
11     val mongoClient = MongoClient.create(uri)
12 
13     val database = mongoClient.getDatabase("sample_mflix")
14     val collection = database.getCollection<Document>("movies")
15 
16     runBlocking {
17         // define clauses
18         val mustClauses = listOf(
19             Document(
20                 "range", Document("path", "year")
21                     .append("gte", 2013)
22                     .append("lte", 2015)
23             )
24         )
25 
26         val shouldClauses = listOf(
27             Document("text", Document("query", "snow")
28                 .append("path", "title")
29                 .append("score",
30                     Document("function", Document("add", listOf(
31                         Document("path", Document("value", "imdb.rating").append("undefined", 2)),
32                         Document("score", "relevance")
33                     )))
34                 )
35             )
36         )
37 
38         val highlightOption = Document("path", "title")
39 
40         // define pipeline
41         val agg = Document(
42             "\$search",
43             Document("index", "compound-query-custom-score-tutorial")
44                 .append(
45                     "compound",
46                     Document("must", mustClauses).append("should", shouldClauses)
47                 )
48                 .append("highlight", highlightOption)
49         )
50 
51         // run query and print results
52         val resultsFlow = collection.aggregate<Document>(
53             listOf(
54                 agg,
55                 limit(10),
56                 project(fields(
57                     excludeId(),
58                     include("title", "year"),
59                     computed("score", Document("\$meta", "searchScore")),
60                     computed("highlights", Document("\$meta", "searchHighlights"))
61                 ))
62             )
63         )
64         resultsFlow.collect { println(it) }
65     }
66     mongoClient.close()
67 }

サンプルを実行する前に、<connection-string> をAtlas接続stringに置き換えます。接続stringにデータベースユーザーの認証情報が含まれていることを確認します。詳しくは、「ドライバーによる接続」を参照してください。

CompoundFunctionQuery.ktファイルを実行します。

IDE でCompoundFunctionQuery.ktプログラムを実行すると、次のドキュメントが出力されます。

Document{{title=The Snow White Murder Case, year=2014, score=10.458952903747559, highlights=[Document{{score=1.3525336980819702, path=title, texts=[Document{{value=The , type=text}}, Document{{value=Snow, type=hit}}, Document{{value= White Murder Case, type=text}}]}}]}}
Document{{title=Snow on the Blades, year=2014, score=10.336633682250977, highlights=[Document{{score=1.3766303062438965, path=title, texts=[Document{{value=Snow, type=hit}}, Document{{value= on the Blades, type=text}}]}}]}}
Document{{title=Dead Snow 2: Red vs. Dead, year=2014, score=10.036067962646484, highlights=[Document{{score=1.3924485445022583, path=title, texts=[Document{{value=Dead , type=text}}, Document{{value=Snow, type=hit}}, Document{{value= 2: Red vs. , type=text}}]}}]}}
Document{{title=Snow in Paradise, year=2014, score=8.392148971557617, highlights=[Document{{score=1.382846713066101, path=title, texts=[Document{{value=Snow, type=hit}}, Document{{value= in Paradise, type=text}}]}}]}}
Document{{year=2013, title=The Secret Life of Walter Mitty, score=1.0, highlights=[]}}
Document{{title=Jurassic World, year=2015, score=1.0, highlights=[]}}
Document{{title=Action Jackson, year=2014, score=1.0, highlights=[]}}
Document{{year=2013, title=In Secret, score=1.0, highlights=[]}}
Document{{title=The Stanford Prison Experiment, year=2015, score=1.0, highlights=[]}}
Document{{year=2014, title=The Giver, score=1.0, highlights=[]}}

オプションを使用して、スコアを変更する Atlas Search`constant` 複合クエリを実行します。

compound-constant-query.jsという名前のファイルを作成します。

コード例をコピーして、 compound-constant-query.jsファイルに貼り付けます。

このコード例では、次のタスクを実行します。

MongoDB の Node.js ドライバーであるmongodbをインポートします。
Atlas クラスターへの接続を確立するためのMongoClientクラスのインスタンスを作成します。
次の複合句を使用して、コレクションをクエリします。
- filter 句を範囲演算子とともに使用すると、 2013から2015年の間の映画が検索されます。
- should 句をテキスト演算子とともに使用して、 titleフィールド内のsnowというタームをクエリし、 constantオプションを使用してscoreを変更します。 constantオプションは、検索タームのすべてのスコア結果を5に置き換えます。
クエリに一致するtitleフィールドからテキストスニペットを返すには、ハイライトオプションを指定します。スニペットには、 type: 'hit'で指定された一致するテキストと、 type: 'text'で指定された連続したテキストが含まれます。
次のパイプラインステージを使用します。
- 出力を10の結果に制限する$limitステージ
- $projectステージから次の操作へ。
  - titleとyearを除くすべてのフィールドを除外
  - scoreとhighlightsという名前の 2 つのフィールドを追加します
カーソルを反復処理して、クエリに一致するドキュメントを出力します。

1 const MongoClient = require("mongodb").MongoClient;
2 const assert = require("assert");
3 
4 const agg = [
5   {
6     '$search': {
7       'index': 'compound-query-custom-score-tutorial',
8       'compound': {
9         'filter': [
10           {
11             'range': {
12               'path': 'year',
13               'gte': 2013,
14               'lte': 2015
15             }
16           }
17         ],
18         'should': [
19           {
20             'text': {
21               'query': 'snow',
22               'path': 'title',
23               'score': {
24                 'constant': {
25                   'value': 5
26                 }
27               }
28             }
29           }
30         ]
31       },
32       'highlight': {
33         'path': 'title'
34       }
35     }
36   }, {
37     '$limit': 10
38   }, {
39     '$project': {
40       '_id': 0,
41       'title': 1,
42       'year': 1,
43       'score': {
44         '$meta': 'searchScore'
45       },
46       'highlights': {
47         '$meta': 'searchHighlights'
48       }
49     }
50   }
51 ];
52 
53 MongoClient.connect(
54   "<connection-string>",
55   { useNewUrlParser: true, useUnifiedTopology: true },
56   async function (connectErr, client) {
57     assert.equal(null, connectErr);
58     const coll = client.db("sample_mflix").collection("movies");
59     let cursor = await coll.aggregate(agg);
60     await cursor.forEach((doc) => console.log(doc));
61     client.close();
62   }
63 );

サンプルを実行する前に、<connection-string> をAtlas接続stringに置き換えます。接続stringにデータベースユーザーの認証情報が含まれていることを確認します。詳しくは、「ドライバーによる接続」を参照してください。

次のコマンドを実行して、コレクションをクエリします。

node compound-constant-query.js

'{"title":"Snow in Paradise","year":2014,"score":5,"highlights":[{"score":1.382846713066101,"path":"title","texts":[{"value":"Snow","type":"hit"},{"value":" in Paradise","type":"text"}]}]}'
'{"title":"Dead Snow 2: Red vs. Dead","year":2014,"score":5,"highlights":[{"score":1.3924485445022583,"path":"title","texts":[{"value":"Dead ","type":"text"},{"value":"Snow","type":"hit"},{"value":" 2: Red vs. ","type":"text"}]}]}'
'{"title":"The Snow White Murder Case","year":2014,"score":5,"highlights":[{"score":1.3525336980819702,"path":"title","texts":[{"value":"The ","type":"text"},{"value":"Snow","type":"hit"},{"value":" White Murder Case","type":"text"}]}]}'
'{"title":"Snow on the Blades","year":2014,"score":5,"highlights":[{"score":1.3766303062438965,"path":"title","texts":[{"value":"Snow","type":"hit"},{"value":" on the Blades","type":"text"}]}]}'
'{"year":2013,"title":"The Secret Life of Walter Mitty","score":0,"highlights":[]}'
'{"title":"Jurassic World","year":2015,"score":0,"highlights":[]}'
'{"title":"Action Jackson","year":2014,"score":0,"highlights":[]}'
'{"year":2013,"title":"In Secret","score":0,"highlights":[]}'
'{"title":"The Stanford Prison Experiment","year":2015,"score":0,"highlights":[]}'
'{"year":2014,"title":"The Giver","score":0,"highlights":[]}'

オプションを使用して、スコアを変更する Atlas Search`boost` 複合クエリを実行します。

compound-boost-query.jsという名前のファイルを作成します。

コード例をコピーして、 compound-boost-query.jsファイルに貼り付けます。

このコード例では、次のタスクを実行します。

MongoDB の Node.js ドライバーであるmongodbをインポートします。
Atlas クラスターへの接続を確立するためのMongoClientクラスのインスタンスを作成します。
カーソルを反復処理して、クエリに一致するドキュメントを出力します。

クエリは、次のパイプラインステージを使用します。

$search ステージを使用して、コレクションをクエリします。クエリでは以下の操作が実行されます。
- 次のcompound演算子句を使用します。
  - must 句を範囲演算子とともに使用すると、 2013から2015年の間の映画が検索されます。
  - should 句をテキスト演算子とともに使用して、 titleフィールド内のsnowというタームをクエリし、 boostオプションを使用してscoreを変更します。 boostオプションは、検索タームの結果の基本スコアに2を乗じます。
- クエリに一致するtitleフィールドからテキストスニペットを返すには、ハイライトオプションを指定します。スニペットには、 type: 'hit'で指定された一致するテキストと、 type: 'text'で指定された連続したテキストが含まれます。

出力を10の結果に制限する$limitステージ
$projectステージから次の操作へ。
- titleとyearを除くすべてのフィールドを除外
- scoreとhighlightsという名前の 2 つのフィールドを追加します

1 const MongoClient = require("mongodb").MongoClient;
2 const assert = require("assert");
3 
4 const agg = [
5   {
6     '$search': {
7       'index': 'compound-query-custom-score-tutorial',
8       'compound': {
9         'must': [
10           {
11             'range': {
12               'path': 'year',
13               'gte': 2013,
14               'lte': 2015
15             }
16           }
17         ],
18         'should': [
19           {
20             'text': {
21               'query': 'snow',
22               'path': 'title',
23               'score': {
24                 'boost': {
25                   'value': 2
26                 }
27               }
28             }
29           }
30         ]
31       }
32     }
33   }, {
34     '$limit': 10
35   }, {
36     '$project': {
37       '_id': 0,
38       'title': 1,
39       'year': 1,
40       'score': {
41         '$meta': 'searchScore'
42       }
43     }
44   }
45 ];
46 
47 MongoClient.connect(
48   "<connection-string>",
49   { useNewUrlParser: true, useUnifiedTopology: true },
50   async function (connectErr, client) {
51     assert.equal(null, connectErr);
52     const coll = client.db("sample_mflix").collection("movies");
53     let cursor = await coll.aggregate(agg);
54     await cursor.forEach((doc) => console.log(doc));
55     client.close();
56   }
57 );

クエリは、次のパイプラインステージを使用します。

$search ステージを使用して、コレクションをクエリします。クエリでは以下の操作が実行されます。
- 次のcompound演算子句をboostオプションとともに使用して、一部のフィールドを他のフィールドよりも優先するようにします。
  - must 句をテキスト演算子とともに使用すると、ジャンルcomedyが最も優先度が高く、その後にtitleフィールドの用語snowが優先されます。 boostオプションはフィールドに重みを適用します。
  - should 句を範囲演算子とともに使用すると、 2013から2015年の間の映画が検索されます。
  注意
  boostオプションは、フィールドにさまざまな重みを適用して、フィールドを優先します。
- 出力を10の結果に制限する$limitステージ
- $projectステージから次の操作へ。
  - titleとyearを除くすべてのフィールドを除外
  - scoreとhighlightsという名前の 2 つのフィールドを追加します

1 const MongoClient = require("mongodb").MongoClient;
2 const assert = require("assert");
3 
4 const agg = [
5   {
6     '$search': {
7       'index': 'compound-query-custom-score-tutorial',
8       'compound': {
9         'must': [
10           {
11             'text': {
12               'path': 'genres',
13               'query': 'comedy',
14               'score': {
15                 'boost': {
16                   'value': 9
17                 }
18               }
19             }
20           }, {
21             'text': {
22               'path': 'title',
23               'query': 'snow',
24               'score': {
25                 'boost': {
26                   'value': 5
27                 }
28               }
29             }
30           }
31         ],
32         'should': [
33           {
34             'range': {
35               'path': 'year',
36               'gte': 2013,
37               'lte': 2015,
38               'score': {
39                 'boost': {
40                   'value': 3
41                 }
42               }
43             }
44           }
45         ]
46       }
47     }
48   }, {
49     '$limit': 10
50   }, {
51     '$project': {
52       '_id': 0,
53       'title': 1,
54       'year': 1,
55       'genres': 1,
56       'score': {
57         '$meta': 'searchScore'
58       }
59     }
60   }
61 ];
62 
63 MongoClient.connect(
64   "<connection-string>",
65   { useNewUrlParser: true, useUnifiedTopology: true },
66   async function (connectErr, client) {
67     assert.equal(null, connectErr);
68     const coll = client.db("sample_mflix").collection("movies");
69     let cursor = await coll.aggregate(agg);
70     await cursor.forEach((doc) => console.log(doc));
71     client.close();
72   }
73 );

サンプルを実行する前に、<connection-string> をAtlas接続stringに置き換えます。接続stringにデータベースユーザーの認証情報が含まれていることを確認します。詳しくは、「ドライバーによる接続」を参照してください。

次のコマンドを実行して、コレクションをクエリします。

node compound-boost-query.js

'{"title":"Snow in Paradise","year":2014,"score":6.7722930908203125,"highlights":[{"score":1.382846713066101,"path":"title","texts":[{"value":"Snow","type":"hit"},{"value":" in Paradise","type":"text"}]}]}'
'{"title":"Snow on the Blades","year":2014,"score":6.063445568084717,"highlights":[{"score":1.3766303062438965,"path":"title","texts":[{"value":"Snow","type":"hit"},{"value":" on the Blades","type":"text"}]}]}'
'{"title":"The Snow White Murder Case","year":2014,"score":5.509652137756348,"highlights":[{"score":1.3525336980819702,"path":"title","texts":[{"value":"The ","type":"text"},{"value":"Snow","type":"hit"},{"value":" White Murder Case","type":"text"}]}]}'
'{"title":"Dead Snow 2: Red vs. Dead","year":2014,"score":5.065053939819336,"highlights":[{"score":1.3924485445022583,"path":"title","texts":[{"value":"Dead ","type":"text"},{"value":"Snow","type":"hit"},{"value":" 2: Red vs. ","type":"text"}]}]}'
'{"year":2013,"title":"The Secret Life of Walter Mitty","score":1,"highlights":[]}'
'{"title":"Jurassic World","year":2015,"score":1,"highlights":[]}'
'{"title":"Action Jackson","year":2014,"score":1,"highlights":[]}'
'{"year":2013,"title":"In Secret","score":1,"highlights":[]}'
'{"title":"The Stanford Prison Experiment","year":2015,"score":1,"highlights":[]}'
'{"year":2014,"title":"The Giver","score":1,"highlights":[]}'

node compound-boost-query.js

  {
    genres: [ 'Comedy', 'Horror' ],
    title: 'Dead Snow',
    year: 2009,
    score: 21.872983932495117
  }
  {
    year: 2000,
    genres: [ 'Adventure', 'Comedy', 'Family' ],
    title: 'Snow Day',
    score: 21.043487548828125
  }
  {
    genres: [ 'Adventure', 'Comedy', 'Family' ],
    title: 'Snow Dogs',
    year: 2002,
    score: 21.043487548828125
  }
  {
    year: 1999,
    genres: [ 'Comedy', 'Romance' ],
    title: 'Let It Snow',
    score: 19.523927688598633
  }
  {
    genres: [ 'Action', 'Comedy', 'Horror' ],
    title: 'Dead Snow 2: Red vs. Dead',
    year: 2014,
    score: 17.426334381103516
  }
  {
    genres: [ 'Comedy', 'Drama' ],
    title: 'Snow White and Russian Red',
    year: 2009,
    score: 16.367326736450195
  }
  {
    genres: [ 'Comedy', 'Drama', 'Romance' ],
    title: 'The Tiger and the Snow',
    year: 2005,
    score: 15.537829399108887
  }
  {
    genres: [ 'Adventure', 'Comedy', 'Family' ],
    title: 'Snow White and the Three Stooges',
    year: 1961,
    score: 14.4263334274292
  }

オプションを使用して、スコアを変更する Atlas Search`function` 複合クエリを実行します。

compound-function-query.jsという名前のファイルを作成します。

コード例をコピーして、 compound-function-query.jsファイルに貼り付けます。

このコード例では、次のタスクを実行します。

MongoDB の Node.js ドライバーであるmongodbをインポートします。
Atlas クラスターへの接続を確立するためのMongoClientクラスのインスタンスを作成します。
次の複合句を使用して、コレクションをクエリします。
- must 句を範囲演算子とともに使用すると、 2013から2015年の間の映画が検索されます。
- should 句をテキスト演算子とともに使用して、 titleフィールド内のsnowというタームをクエリし、 functionオプションを使用してscoreを変更します。 functionオプションは、算術式を使用して以下を追加します。
  - 検索タームのクエリの関連性スコア
  - imdb.ratingという名前の数値フィールドの値、またはimdb.ratingフィールドがないドキュメントの数値2 。
クエリに一致するtitleフィールドからテキストスニペットを返すには、ハイライトオプションを指定します。スニペットには、 type: 'hit'で指定された一致するテキストと、 type: 'text'で指定された連続したテキストが含まれます。
次のパイプラインステージを使用します。
- 出力を10の結果に制限する$limitステージ
- $projectステージから次の操作へ。
  - titleとyearを除くすべてのフィールドを除外
  - scoreとhighlightsという名前の 2 つのフィールドを追加します
カーソルを反復処理して、クエリに一致するドキュメントを出力します。

1 const MongoClient = require("mongodb").MongoClient;
2 const assert = require("assert");
3 
4 const agg = [
5     {
6         '$search': {
7             'index': 'compound-query-custom-score-tutorial',
8             'compound': {
9                 'must': [
10                     {
11                         'range': {
12                             'path': 'year',
13                             'gte': 2013,
14                             'lte': 2015
15                         }
16                     }
17                 ],
18                 'should': [
19                     {
20                         'text': {
21                             'query': 'snow',
22                             'path': 'title',
23                             'score': {
24                                 'function': {
25                                     'add': [
26                                         {
27                                             'path': {
28                                                 'value': 'imdb.rating',
29                                                 'undefined': 2
30                                             }
31                                         }, {
32                                             'score': 'relevance'
33                                         }
34                                     ]
35                                 }
36                             }
37                         }
38                     }
39                 ]
40             }
41         }
42     }, {
43         '$limit': 10
44     }, {
45       '$project': {
46         '_id': 0,
47         'title': 1,
48         'year': 1,
49         'score': {
50           '$meta': 'searchScore'
51         },
52         'highlights': {
53           '$meta': 'searchHighlights'
54         }
55       }
56     }
57 ];
58 
59 MongoClient.connect(
60   "<connection-string>",
61   { useNewUrlParser: true, useUnifiedTopology: true },
62   async function (connectErr, client) {
63     assert.equal(null, connectErr);
64     const coll = client.db("sample_mflix").collection("movies");
65     let cursor = await coll.aggregate(agg);
66     await cursor.forEach((doc) => console.log(doc));
67     client.close();
68   }
69 );

サンプルを実行する前に、<connection-string> をAtlas接続stringに置き換えます。接続stringにデータベースユーザーの認証情報が含まれていることを確認します。詳しくは、「ドライバーによる接続」を参照してください。

次のコマンドを実行して、コレクションをクエリします。

node compound-function-query.js

'{"title":"The Snow White Murder Case","year":2014,"score":10.454826354980469,"highlights":[{"score":1.3525336980819702,"path":"title","texts":[{"value":"The ","type":"text"},{"value":"Snow","type":"hit"},{"value":" White Murder Case","type":"text"}]}]}'
'{"title":"Snow on the Blades","year":2014,"score":10.3317232131958,"highlights":[{"score":1.3766303062438965,"path":"title","texts":[{"value":"Snow","type":"hit"},{"value":" on the Blades","type":"text"}]}]}'
'{"title":"Dead Snow 2: Red vs. Dead","year":2014,"score":10.032526969909668,"highlights":[{"score":1.3924485445022583,"path":"title","texts":[{"value":"Dead ","type":"text"},{"value":"Snow","type":"hit"},{"value":" 2: Red vs. ","type":"text"}]}]}'
'{"title":"Snow in Paradise","year":2014,"score":8.386146545410156,"highlights":[{"score":1.382846713066101,"path":"title","texts":[{"value":"Snow","type":"hit"},{"value":" in Paradise","type":"text"}]}]}'
'{"year":2013,"title":"The Secret Life of Walter Mitty","score":1,"highlights":[]}'
'{"title":"Jurassic World","year":2015,"score":1,"highlights":[]}'
'{"title":"Action Jackson","year":2014,"score":1,"highlights":[]}'
'{"year":2013,"title":"In Secret","score":1,"highlights":[]}'
'{"title":"The Stanford Prison Experiment","year":2015,"score":1,"highlights":[]}'
'{"year":2014,"title":"The Giver","score":1,"highlights":[]}'

オプションを使用して、スコアを変更する Atlas Search`constant` 複合クエリを実行します。

compound-constant-query.pyという名前のファイルを作成します。

コード例をコピーして、 compound-constant.pyファイルに貼り付けます。

次のコード例では、次を行います。

pymongo、MongoDB の Python ドライバー、およびDNSシードリスト接続文字列を使用してpymongo をAtlas に接続するために必要なdns モジュールをインポートします。
Atlas クラスターへの接続を確立するためのMongoClientクラスのインスタンスを作成します。
次の複合句を使用して、コレクションをクエリします。
- filter 句を範囲演算子とともに使用すると、 2013から2015年の間の映画が検索されます。
- should 句をテキスト演算子とともに使用して、 titleフィールド内のsnowというタームをクエリし、 constantオプションを使用してscoreを変更します。 constantオプションは、検索タームのすべてのスコア結果を5に置き換えます。
クエリに一致するtitleフィールドからテキストスニペットを返すには、ハイライトオプションを指定します。スニペットには、 type: 'hit'で指定された一致するテキストと、 type: 'text'で指定された連続したテキストが含まれます。
次のパイプラインステージを使用します。
- 出力を10の結果に制限する$limitステージ
- $projectステージから次の操作へ。
  - titleとyearを除くすべてのフィールドを除外
  - scoreとhighlightsという名前の 2 つのフィールドを追加します
カーソルを反復処理して、クエリに一致するドキュメントを出力します。

1 import pymongo
2 
3 # connect to your Atlas cluster
4 client = pymongo.MongoClient('<connection-string>')
5 
6 # define pipeline
7 pipeline = [
8   {'$search': {
9       'index': 'compound-query-custom-score-tutorial',
10       'compound': {
11         'filter': [{'range': {'path': 'year', 'gte': 2013, 'lte': 2015}}],
12         'should': [{'text': {'query': 'snow', 'path': 'title', 'score': {'constant': {'value': 5}}}}]},
13       'highlight': {'path': 'title'}}},
14   {'$limit': 10}, 
15   {'$project': {'_id': 0, 'title': 1, 'year': 1, 
16     'score': {'$meta': 'searchScore'}, "highlights": {"$meta": "searchHighlights"}}}
17 ]
18 
19 # run pipeline
20 result = client['sample_mflix']['movies'].aggregate(pipeline)
21 
22 # print results
23 for i in result:
24     print(i)

サンプルを実行する前に、<connection-string> をAtlas接続stringに置き換えます。接続stringにデータベースユーザーの認証情報が含まれていることを確認します。詳しくは、「ドライバーによる接続」を参照してください。

次のコマンドを実行して、コレクションをクエリします。

python compound-constant-query.py

{'highlights': [{'path': 'title', 'score': 1.382846713066101, 'texts': [{'type': 'hit', 'value': 'Snow'}, {'type': 'text', 'value': ' in Paradise'}]}], 'year': 2014, 'score': 5.0, 'title': 'Snow in Paradise'}
{'highlights': [{'path': 'title', 'score': 1.3924485445022583, 'texts': [{'type': 'text', 'value': 'Dead '}, {'type': 'hit', 'value': 'Snow'}, {'type': 'text', 'value': ' 2: Red vs. '}]}], 'year': 2014, 'score': 5.0, 'title': 'Dead Snow 2: Red vs. Dead'}
{'highlights': [{'path': 'title', 'score': 1.3525336980819702, 'texts': [{'type': 'text', 'value': 'The '}, {'type': 'hit', 'value': 'Snow'}, {'type': 'text', 'value': ' White Murder Case'}]}], 'year': 2014, 'score': 5.0, 'title': 'The Snow White Murder Case'}
{'highlights': [{'path': 'title', 'score': 1.3766303062438965, 'texts': [{'type': 'hit', 'value': 'Snow'}, {'type': 'text', 'value': ' on the Blades'}]}], 'year': 2014, 'score': 5.0, 'title': 'Snow on the Blades'}
{'highlights': [], 'title': 'The Secret Life of Walter Mitty', 'score': 0.0, 'year': 2013}
{'highlights': [], 'year': 2015, 'score': 0.0, 'title': 'Jurassic World'}
{'highlights': [], 'year': 2014, 'score': 0.0, 'title': 'Action Jackson'}
{'highlights': [], 'title': 'In Secret', 'score': 0.0, 'year': 2013}
{'highlights': [], 'year': 2015, 'score': 0.0, 'title': 'The Stanford Prison Experiment'}
{'highlights': [], 'title': 'The Giver', 'score': 0.0, 'year': 2014}

オプションを使用して、スコアを変更する Atlas Search`boost` 複合クエリを実行します。

compound-boost-query.pyという名前のファイルを作成します。

コード例をコピーして、 compound-boost-query.pyファイルに貼り付けます。

次のコード例では、次を行います。

pymongo、MongoDB の Python ドライバー、およびDNSシードリスト接続文字列を使用してpymongo をAtlas に接続するために必要なdns モジュールをインポートします。
Atlas クラスターへの接続を確立するためのMongoClientクラスのインスタンスを作成します。
カーソルを反復処理して、クエリに一致するドキュメントを出力します。

クエリは、次のパイプラインステージを使用します。

$search ステージを使用して、コレクションをクエリします。クエリでは以下の操作が実行されます。
- 次のcompound演算子句を使用します。
  - must 句を範囲演算子とともに使用すると、 2013から2015年の間の映画が検索されます。
  - should 句をテキスト演算子とともに使用して、 titleフィールド内のsnowというタームをクエリし、 boostオプションを使用してscoreを変更します。 boostオプションは、検索タームの結果の基本スコアに2を乗じます。
  - クエリに一致するtitleフィールドからテキストスニペットを返すには、ハイライトオプションを指定します。スニペットには、 type: 'hit'で指定された一致するテキストと、 type: 'text'で指定された連続したテキストが含まれます。

出力を10の結果に制限する$limitステージ
$projectステージから次の操作へ。
- titleとyearを除くすべてのフィールドを除外
- scoreとhighlightsという名前の 2 つのフィールドを追加します

1 import pymongo
2 
3 # connect to your Atlas cluster
4 client = pymongo.MongoClient('<connection-string>')
5 
6 # define pipeline
7 pipeline = [
8   {'$search': {
9       'index': 'compound-query-custom-score-tutorial',
10       'compound': {
11         'must': [{'range': {'path': 'year', 'gte': 2013, 'lte': 2015}}],
12         'should': [{'text': {'query': 'snow', 'path': 'title', 'score': {'boost': {'value': 2}}}}]}, 
13       'highlight': {'path': 'title'}}},
14   {'$limit': 10}, 
15   {'$project': {'_id': 0, 'title': 1, 'year': 1, 'score': {'$meta': 'searchScore'}, "highlights": {"$meta": "searchHighlights"}}}
16 ]
17 
18 # run pipeline
19 result = client['sample_mflix']['movies'].aggregate(pipeline)
20 
21 # print results
22 for i in result:
23     print(i)

クエリは、次のパイプラインステージを使用します。

コレクションをクエリするには、 $searchステージを使用します。クエリでは、次のcompound演算子句をboostオプションとともに使用して、一部のフィールドを他のフィールドよりも優先してください。
- must 句をテキスト演算子とともに使用すると、ジャンルcomedyが最も優先度が高く、その後にtitleフィールドの用語snowが優先されます。 boostオプションはフィールドに重みを適用します。
- should 句を範囲演算子とともに使用すると、 2013から2015年の間の映画が検索されます。
注意
boostオプションは、フィールドにさまざまな重みを適用して、フィールドを優先します。
$limitステージを使用して、出力を10の結果に制限します。
$project stageを次のように設定します。
- すべてのフィールドを除外title 、 year 、 genres
- 次のフィールドを追加: score

import pymongo
import dns
client = pymongo.MongoClient('<connection-string>')
result = client['sample_mflix']['movies'].aggregate([
    {
        '$search': {
            'index': 'compound-query-custom-score-tutorial',
            'compound': {
                'must': [
                    {
                        'text': {
                            'path': 'genres',
                            'query': 'comedy',
                            'score': {
                                'boost': {
                                    'value': 9
                                }
                            }
                        }
                    }, {
                        'text': {
                            'path': 'title',
                            'query': 'snow',
                            'score': {
                                'boost': {
                                    'value': 5
                                }
                            }
                        }
                    }
                ],
                'should': [
                    {
                        'range': {
                            'path': 'year',
                            'gte': 2013,
                            'lte': 2015,
                            'score': {
                                'boost': {
                                    'value': 3
                                }
                            }
                        }
                    }
                ]
            }
        }
    }, {
        '$limit': 10
    }, {
        '$project': {
            '_id': 0,
            'title': 1,
            'year': 1,
            'genres': 1,
            'score': {
                '$meta': 'searchScore'
            }
        }
    }
])
for i in result:
    print(i)

サンプルを実行する前に、<connection-string> をAtlas接続stringに置き換えます。接続stringにデータベースユーザーの認証情報が含まれていることを確認します。詳しくは、「ドライバーによる接続」を参照してください。

次のコマンドを実行して、コレクションをクエリします。

python compound-boost-query.py

{'highlights': [{'path': 'title', 'score': 1.382846713066101, 'texts': [{'type': 'hit', 'value': 'Snow'}, {'type': 'text', 'value': ' in Paradise'}]}], 'year': 2014, 'score': 6.7722930908203125, 'title': 'Snow in Paradise'}
{'highlights': [{'path': 'title', 'score': 1.3766303062438965, 'texts': [{'type': 'hit', 'value': 'Snow'}, {'type': 'text', 'value': ' on the Blades'}]}], 'year': 2014, 'score': 6.063445568084717, 'title': 'Snow on the Blades'}
{'highlights': [{'path': 'title', 'score': 1.3525336980819702, 'texts': [{'type': 'text', 'value': 'The '}, {'type': 'hit', 'value': 'Snow'}, {'type': 'text', 'value': ' White Murder Case'}]}], 'year': 2014, 'score': 5.509652137756348, 'title': 'The Snow White Murder Case'}
{'highlights': [{'path': 'title', 'score': 1.3924485445022583, 'texts': [{'type': 'text', 'value': 'Dead '}, {'type': 'hit', 'value': 'Snow'}, {'type': 'text', 'value': ' 2: Red vs. '}]}], 'year': 2014, 'score': 5.065053939819336, 'title': 'Dead Snow 2: Red vs. Dead'}
{'highlights': [], 'title': 'The Secret Life of Walter Mitty', 'score': 1.0, 'year': 2013}
{'highlights': [], 'year': 2015, 'score': 1.0, 'title': 'Jurassic World'}
{'highlights': [], 'year': 2014, 'score': 1.0, 'title': 'Action Jackson'}
{'highlights': [], 'title': 'In Secret', 'score': 1.0, 'year': 2013}
{'highlights': [], 'year': 2015, 'score': 1.0, 'title': 'The Stanford Prison Experiment'}
{'highlights': [], 'title': 'The Giver', 'score': 1.0, 'year': 2014}

python compound-boost-query.py

{
    'genres': ['Comedy', 'Horror'], 
    'title': 'Dead Snow', 
    'year': 2009, 
    'score': 21.872983932495117
}
{
    'year': 2000, 
    'genres': ['Adventure', 'Comedy', 'Family'], 
    'title': 'Snow Day', 
    'score': 21.043487548828125
}
{
    'genres': ['Adventure', 'Comedy', 'Family'], 
    'title': 'Snow Dogs', 
    'year': 2002, 
    'score': 21.043487548828125
}
{
    'year': 1999, 
    'genres': ['Comedy', 'Romance'], 
    'title': 'Let It Snow', 
    'score': 19.523927688598633
}
{
    'genres': ['Action', 'Comedy', 'Horror'], 
    'title': 'Dead Snow 2: Red vs. Dead', 
    'year': 2014, 
    'score': 17.426334381103516
}
{
    'genres': ['Comedy', 'Drama'], 
    'title': 'Snow White and Russian Red', 
    'year': 2009, 
    'score': 16.367326736450195
}
{
    'genres': ['Comedy', 'Drama', 'Romance'], 
    'title': 'The Tiger and the Snow', 
    'year': 2005, 
    'score': 15.537829399108887
}
{
    'genres': ['Adventure', 'Comedy', 'Family'], 
    'title': 'Snow White and the Three Stooges', 
    'year': 1961, 
    'score': 14.4263334274292
}

オプションを使用して、スコアを変更する Atlas Search`function` 複合クエリを実行します。

compound-function-query.pyという名前のファイルを作成します。

コード例をコピーして、 compound-function-query.pyファイルに貼り付けます。

次のコード例では、次を行います。

pymongo、MongoDB の Python ドライバー、およびDNSシードリスト接続文字列を使用してpymongo をAtlas に接続するために必要なdns モジュールをインポートします。
Atlas クラスターへの接続を確立するためのMongoClientクラスのインスタンスを作成します。
次の複合句を使用して、コレクションをクエリします。
- must 句を範囲演算子とともに使用すると、 2013から2015年の間の映画が検索されます。
- should 句をテキスト演算子とともに使用して、 titleフィールド内のsnowというタームをクエリし、 functionオプションを使用してscoreを変更します。 functionオプションは、算術式を使用して以下を追加します。
  - 検索タームのクエリの関連性スコア
  - imdb.ratingという名前の数値フィールドの値、またはimdb.ratingフィールドがないドキュメントの数値2 。
クエリに一致するtitleフィールドからテキストスニペットを返すには、ハイライトオプションを指定します。スニペットには、 type: 'hit'で指定された一致するテキストと、 type: 'text'で指定された連続したテキストが含まれます。
次のパイプラインステージを使用します。
- 出力を10の結果に制限する$limitステージ
- $projectステージから次の操作へ。
  - titleとyearを除くすべてのフィールドを除外
  - scoreとhighlightsという名前の 2 つのフィールドを追加します
カーソルを反復処理して、クエリに一致するドキュメントを出力します。

1 import pymongo
2 
3 # connect to your Atlas cluster
4 client = pymongo.MongoClient('<connection-string>')
5 
6 # define pipeline
7 pipeline = [
8   {'$search': {
9       'index': 'compound-query-custom-score-tutorial',
10       'compound': {
11         'must': [{'range': {'path': 'year', 'gte': 2013, 'lte': 2015}}],
12         'should': [{'text': {'query': 'snow', 'path': 'title', 
13                     'score': {'function': {
14                         'add': [{'path': {'value': 'imdb.rating','undefined': 2}}, {'score': 'relevance'}]}}}}]},
15       'highlight': {'path': 'title'}}},
16   {'$limit': 10}, 
17   {'$project': {'_id': 0, 'title': 1, 'year': 1, 'score': {'$meta': 'searchScore'}, "highlights": {"$meta": "searchHighlights"}}}
18 ]
19 
20 # run pipeline
21 result = client['sample_mflix']['movies'].aggregate(pipeline)
22 
23 # print results
24 for i in result:
25     print(i)

サンプルを実行する前に、<connection-string> をAtlas接続stringに置き換えます。接続stringにデータベースユーザーの認証情報が含まれていることを確認します。詳しくは、「ドライバーによる接続」を参照してください。

次のコマンドを実行して、コレクションをクエリします。

python compound-function-query.py

{'highlights': [{'path': 'title', 'score': 1.3525336980819702, 'texts': [{'type': 'text', 'value': 'The '}, {'type': 'hit', 'value': 'Snow'}, {'type': 'text', 'value': ' White Murder Case'}]}], 'year': 2014, 'score': 10.454826354980469, 'title': 'The Snow White Murder Case'}
{'highlights': [{'path': 'title', 'score': 1.3766303062438965, 'texts': [{'type': 'hit', 'value': 'Snow'}, {'type': 'text', 'value': ' on the Blades'}]}], 'year': 2014, 'score': 10.3317232131958, 'title': 'Snow on the Blades'}
{'highlights': [{'path': 'title', 'score': 1.3924485445022583, 'texts': [{'type': 'text', 'value': 'Dead '}, {'type': 'hit', 'value': 'Snow'}, {'type': 'text', 'value': ' 2: Red vs. '}]}], 'year': 2014, 'score': 10.032526969909668, 'title': 'Dead Snow 2: Red vs. Dead'}
{'highlights': [{'path': 'title', 'score': 1.382846713066101, 'texts': [{'type': 'hit', 'value': 'Snow'}, {'type': 'text', 'value': ' in Paradise'}]}], 'year': 2014, 'score': 8.386146545410156, 'title': 'Snow in Paradise'}
{'highlights': [], 'title': 'The Secret Life of Walter Mitty', 'score': 1.0, 'year': 2013}
{'highlights': [], 'year': 2015, 'score': 1.0, 'title': 'Jurassic World'}
{'highlights': [], 'year': 2014, 'score': 1.0, 'title': 'Action Jackson'}
{'highlights': [], 'title': 'In Secret', 'score': 1.0, 'year': 2013}
{'highlights': [], 'year': 2015, 'score': 1.0, 'title': 'The Stanford Prison Experiment'}
{'highlights': [], 'title': 'The Giver', 'score': 1.0, 'year': 2014}

複合クエリを実行して結果を埋め込む

このセクションでは、Atlas クラスターに接続し、 sample_mflixデータベースのmoviesコレクションにあるtitle 、 plot 、およびgenresフィールドに対してサンプルクエリを実行します。サンプルクエリでは、ネストされた複合演算子句を使用して次の検索を実行します。

「ghost」という単語を含むすべての映画を検索しますが、コマンドライン映画のスコアを50 % 減らします
「ghost」という単語を含むすべての映画を検索しますが、指定された ObjectId を持つ映画のスコアを50 % ずつ減らします。

GoにSearch Tester します。

クラスターの詳細を表示するには、クラスター名をクリックします。
[Atlas Search] タブをクリックします。
クエリするインデックスの右側にある [ Query ] ボタンをクリックします。

クエリ構文を表示および編集します。

[ Edit Queryをクリックすると、 JSON形式のデフォルトのクエリ構文サンプルが表示されます。

`movies` コレクションに対して `compound` 演算子を使用してAtlas Search

次のクエリをコピーして、 Query Editorに貼り付けます。

クエリは、 $search compound演算子should句を使用して、次のアクションを実行するcompound演算子クエリをネストします。

プロットまたはタイトルにghostというタームが含まれ（ must句）、かつcomedyジャンルではない映画を検索します（ mustNot句）。
プロットまたはタイトルにghostというタームが含まれている映画を検索します（ must句）が、 comedyジャンルの映画について（ 50 0.5 boostスコアを減らしますタイトルまたはプロットのghostというターム。

1 [
2   {
3     "$search": {
4       "index": "compound-query-custom-score-tutorial",
5       "compound": {
6         "should":[ {
7           "compound":{
8             "must":[ 
9               {
10                 "text": {
11                   "query": "ghost",
12                   "path": ["plot","title"]
13                 }
14               } 
15             ],
16             "mustNot":[ 
17               {
18                 "text": {
19                   "query": "Comedy",
20                   "path": ["genres"]
21                 }
22               } 
23             ]
24           }
25         },
26         {
27           "compound":{
28             "must":[ 
29               {
30                 "text": {
31                   "query": "ghost",
32                   "path": ["plot","title"]
33                 }
34               } 
35             ],
36             "filter":[ 
37               {
38                 "text": {
39                   "query": "Comedy",
40                   "path": ["genres"]
41                 }
42               } 
43             ],
44             "score":{ "boost": { "value": 0.5} }
45             }
46           } 
47         ]
48       }
49     }
50   }
51 ]

クエリは、 $search compound演算子should句を使用して、次のアクションを実行するcompound演算子クエリをネストします。

プロットまたはタイトルにghostというタームが含まれ、かつ指定された ObjectId がない映画を検索します（ must mustNot句）。
プロットまたはタイトルにghostというタームが含まれている映画を検索します（ must句）が、指定された ObjectId（句）スコアを50 %（ 0.5 boost減らしますfilter句）。

1 [
2   {
3     "$search": {
4       "index": "compound-query-custom-score-tutorial",        
5       "compound": {
6         "should":[ 
7           {
8             "compound":{
9               "must":[ 
10                 {
11                   "text": {
12                     "query": "ghost",
13                     "path": ["plot","title"]
14                   }
15                 } 
16               ],
17               "mustNot":[ 
18                 {
19                   "in": {
20                     "value": [ObjectId('573a13cdf29313caabd83c08'), ObjectId('573a13cef29313caabd873a2')],
21                     "path": "_id"
22                   }
23                 } 
24               ]
25             }
26           },
27           {
28             "compound":{
29               "must":[ 
30                 {
31                   "text": {
32                     "query": "ghost",
33                     "path": ["plot","title"]
34                   }
35                 } 
36               ],
37               "filter":[ 
38                 {
39                   "in": {
40                     "value": [ObjectId('573a13cdf29313caabd83c08'), ObjectId('573a13cef29313caabd873a2')],
41                     "path": "_id"
42                   }
43                 } 
44               ],
45               "score":{ "boost": { "value": 0.5} }
46             }
47           } 
48         ]
49       }
50     }
51   }
52 ]

Query EditorでSearchボタンをクリックします。

1 SCORE: 5.909613132476807
2 _id:  “573a139af29313caabcefcce”
3 plot: "Adaption of the famous Oscar Wilde tale about a young American girl th…"
4 genres: Array (3)
5 runtime: 92
6 
7 SCORE: 5.367666244506836
8 _id:  “573a13d8f29313caabda5dc1”
9 plot: "The Little Ghost lives in the castle over looking a small town and awa…"
10 genres: Array (2)
11 runtime: 92
12 
13 SCORE: 4.676314353942871
14 _id:  “573a13c0f29313caabd6139d”
15 plot: "Renowned "ghost hunter", Carter Simms is paid to conduct a paranormal …"
16 genres: Array (2)
17 runtime: 107
18 
19 SCORE: 3.9638845920562744
20 _id:  “573a1398f29313caabcebf6f”
21 plot: "After an accident leaves a young man dead, his spirit stays behind to …"
22 genres: Array (3)
23 runtime: 127
24 
25 SCORE: 3.9638845920562744
26 _id:  “573a13cdf29313caabd83c08”
27 plot: "A man tries to solve his lover's murder by communicating with her spir…"
28 genres: Array (3)
29 runtime: 115
30 
31 SCORE: 3.9638845920562744
32 _id:  “573a13cef29313caabd873a2”
33 plot: "A man tries to solve his lover's murder by communicating with her spir…"
34 genres: Array (3)
35 runtime: 115
36 
37 SCORE: 3.526711940765381
38 _id:  “573a13c3f29313caabd6a149”
39 plot: "What kind of scenes in a horror film scares you the most? When a ghost…"
40 genres: Array (2)
41 runtime: 95
42 
43 SCORE: 3.3177831172943115
44 _id:  “573a1397f29313caabce7ea1”
45 plot: "Four successful elderly gentlemen, members of the Chowder Society, sha…"
46 genres: Array (3)
47 runtime: 110
48 
49 SCORE: 3.3177831172943115
50 _id:  “573a13a4f29313caabd117df”
51 fullplot: "When the motorcyclist Johnny Blaze finds that his father Barton Blaze …"
52 imdb: Object
53 year: 2007
54 
55 SCORE: 3.3177831172943115
56 _id:  “573a13a6f29313caabd185dc”
57 fullplot: "After discovering a passenger ship missing since 1962 floating adrift …"
58 imdb: Object
59 year: 2002

結果内の映画ドキュメントのghost plottitleComedyフィールドまたはフィールドにクエリ用語が含まれており、ジャンルではありません。Atlas Search では、Comedy フィールドまたはghost plottitleフィールドに10 というタームを含む50 ジャンルのドキュメントは返されませんでした。それらのドキュメントは上位のドキュメントにランク付けされなかったためです。これらのドキュメントは % によって選出されます。

1 SCORE: 5.909613132476807
2 _id:  “573a139af29313caabcefcce”
3 plot: "Adaption of the famous Oscar Wilde tale about a young American girl th…"
4 genres: Array (3)
5 runtime: 92
6 
7 SCORE: 5.367666244506836
8 _id:  “573a13d8f29313caabda5dc1”
9 plot: "The Little Ghost lives in the castle over looking a small town and awa…"
10 genres: Array (2)
11 runtime: 92
12 
13 SCORE: 4.676314353942871
14 _id:  “573a13c0f29313caabd6139d”
15 plot: "Renowned "ghost hunter", Carter Simms is paid to conduct a paranormal …"
16 genres: Array (2)
17 runtime: 107
18 
19 SCORE: 3.9638845920562744
20 _id:  “573a1398f29313caabcebf6f”
21 plot: "After an accident leaves a young man dead, his spirit stays behind to …"
22 genres: Array (3)
23 runtime: 127
24 
25 SCORE: 3.526711940765381
26 _id:  “573a13c3f29313caabd6a149”
27 plot: "What kind of scenes in a horror film scares you the most? When a ghost…"
28 genres:Array (2)
29 runtime: 95
30 
31 SCORE: 3.5241782665252686
32 _id:  “573a1398f29313caabce912c”
33 plot: "Three unemployed parapsychology professors set up shop as a unique gho…"
34 genres: Array (2)
35 runtime: 105
36 
37 SCORE: 3.5241782665252686
38 _id:  “573a139cf29313caabcf5a48”
39 plot: "Casper, a ghost, teams up with Wendy, a witch, against an evil warlock…"
40 genres: Array (3)
41 runtime: 90
42 
43 SCORE: 3.4605300426483154
44 _id:  “573a13bdf29313caabd58274”
45 plot: "Banku, his mother, Anjali Sharma and father move in to their new house…"
46 genres: Array (3)
47 runtime: 150
48 
49 SCORE: 3.3177831172943115
50 _id:  “573a1397f29313caabce7ea1”
51 plot: "Four successful elderly gentlemen, members of the Chowder Society, sha…"
52 genres: Array (3)
53 runtime: 110
54 
55 SCORE: 3.3177831172943115
56 _id:  “573a1398f29313caabcebf79”
57 plot: "Elliot Hopper is a widower with three children, he is currently workin…"
58 genres: Array (3)
59 runtime: 83

結果内の映画ドキュメントの、フィールドまたはフィールドにクエリ用語ghost が含まれており、plot titleフィールドに指定された ObjectId_id がありません。Atlas Search では、指定された ObjectsId を含むドキュメントは、 titleフィールドにクエリ用語ghostが含まれているにもかかわらず、返されませんでした。クエリではこれらのドキュメントのスコアが50 % 減少し、これらのドキュメントは次のようになります上位の10ドキュメントにはランク付けされていない

`mongosh`のクラスターに接続します。

ターミナルウィンドウでmongoshを開き、クラスターに接続します。接続の詳細な手順については、「 mongosh経由での接続」を参照してください。

`sample_mflix`データベースを使用します。

use sample_mflix

switched to db sample_mflix

Atlas Search`compound`コレクションに対して次の`movies` 演算子クエリを実行します。

このクエリでは、次のパイプラインステージを使用します。

`$search`	プロットまたはタイトルに`ghost`というタームが含まれ（ `must`句）、かつ`comedy`ジャンルではない映画を検索します（ `mustNot`句）。プロットまたはタイトルに`ghost`というタームが含まれ（ `must`句）、かつ`comedy`ジャンル（ `filter`句）に含まれる映画を検索しますが、 `score`は50 %（ `boost` ）。
`$limit`	結果数を`10`ドキュメントに制限します。
`$project`	結果にはドキュメントの`_id` 、 `title` 、 `plot` 、 `genres`フィールドのみが結果に含まれます。結果にスコアを表示する`score`という名前のフィールドを追加します。

1 db.movies.aggregate([
2     {
3       "$search": {
4         "index": "compound-query-custom-score-tutorial",
5         "compound": {
6           "should": [ 
7             {
8               "compound":{
9                 "must": [ 
10                   {
11                     "text": {
12                       "query": "ghost",
13                       "path": ["plot","title"]
14                     }
15                   } 
16                 ],
17                 "mustNot": [ 
18                   {
19                     "text": {
20                       "query": "Comedy",
21                       "path": ["genres"]
22                     }
23                   } 
24                 ]
25               }
26             },
27             {
28               "compound":{
29                 "must":[ 
30                   {
31                     "text": {
32                       "query": "ghost",
33                       "path": ["plot","title"]
34                     }
35                   } 
36                 ],
37                 "filter": [ 
38                   {
39                     "text": {
40                       "query": "Comedy",
41                       "path": ["genres"]
42                     }
43                   } 
44                 ],
45                 "score": { "boost": { "value": 0.5} }
46               }
47             } 
48           ]
49         }
50       }
51     },
52     {
53       "$limit": 10
54     },
55     {
56       "$project": {
57         "_id": 1,
58         "title": 1,
59         "plot": 1,
60         "genres": 1,
61         "score": { "$meta": "searchScore" }
62       }
63     }
64 ])

このクエリでは、次のパイプラインステージを使用します。

`$search`	プロットまたはタイトルに`ghost`というタームが含まれ、かつ指定された ObjectId がない映画を検索します（ `must` `mustNot`句）。プロットまたはタイトルに`ghost`というタームが含まれ（ `must`句）、指定された ObjectId がある映画を検索します（ `filter`句）、ただし`score`を50 %（ `boost` ）減らします。
`$limit`	結果数を`10`ドキュメントに制限します。
`$project`	ドキュメントの`title` 、 `plot` 、 `_id`フィールドのみが結果に含まれます。結果にドキュメントのスコアを表示する`score`という名前のフィールドを追加します。

1 db.movies.aggregate([
2   {
3     "$search": {
4       "compound": {
5         "index": "compound-query-custom-score-tutorial",
6         "should": [ 
7           {
8             "compound": {
9               "must": [ 
10                 {
11                   "text": {
12                     "query": "ghost",
13                     "path": ["plot","title"]
14                   }
15                 } 
16               ],
17               "mustNot": [ 
18                 {
19                   "in": {
20                     "value": [ObjectId('573a13cdf29313caabd83c08'), ObjectId('573a13cef29313caabd873a2')],
21                     "path": "_id"
22                   }
23                 } 
24               ]
25             }
26           },
27           {
28             "compound": {
29               "must": [ 
30                 {
31                   "text": {
32                     "query": "ghost",
33                     "path": ["plot","title"]
34                   }
35                 } 
36               ],
37               "filter": [ 
38                 {
39                   "in": {
40                     "value": [ObjectId('573a13cdf29313caabd83c08'), ObjectId('573a13cef29313caabd873a2')],
41                     "path": "_id"
42                   }
43                 } 
44               ],
45               "score": { "boost": { "value": 0.5} }
46             }
47           } 
48         ]
49       }
50     }
51   },
52   {
53     "$limit": 10
54   },
55   {
56     "$project": {
57       "_id": 1,
58       "title": 1,
59       "plot": 1,
60       "score": { "$meta": "searchScore" }
61     }
62   }
63 ])

MongoDB Compass のクラスターに接続します。

MongoDB Compass を開き、クラスターに接続します。接続の詳細な手順については、「 Compass 経由での接続」を参照してください。

`moviessample_mflix`データベースのコレクションを使用します。

Database画面で、 sample_mflixデータベースをクリックし、 moviesコレクションをクリックします。

コレクションに対して次の Atlas Search`movies` クエリを実行します。

このクエリでは、次のパイプラインステージを使用します。

`$search`	プロットまたはタイトルに`ghost`というタームが含まれ（ `must`句）、かつ`comedy`ジャンルではない映画を検索します（ `mustNot`句）。プロットまたはタイトルに`ghost`というタームが含まれ（ `must`句）、かつ`comedy`ジャンル（ `filter`句）に含まれる映画を検索しますが、 `score`は50 %（ `boost` ）。
`$limit`	結果数を`10`ドキュメントに制限します。
`$project`	結果にはドキュメントの`_id` 、 `title` 、 `plot` 、 `genres`フィールドのみが結果に含まれます。結果にスコアを表示する`score`という名前のフィールドを追加します。

このクエリでは、次のパイプラインステージを使用します。

`$search`	プロットまたはタイトルに`ghost`というタームが含まれ、かつ指定された ObjectId がない映画を検索します（ `must` `mustNot`句）。プロットまたはタイトルに`ghost`というタームが含まれ（ `must`句）、指定された ObjectId がある映画を検索します（ `filter`句）、ただし`score`を50 %（ `boost` ）減らします。
`$limit`	結果数を`10`ドキュメントに制限します。
`$project`	ドキュメントの`title` 、 `plot` 、 `_id`フィールドのみが結果に含まれます。結果にドキュメントのスコアを表示する`score`という名前のフィールドを追加します。

このクエリを実行するには、MongoDB Compass で次の手順を実行します。

[Aggregations] タブをクリックします。

Select...をクリックし、ドロップダウンからステージを選択し、そのステージのクエリを追加して、次の各パイプラインステージを構成します。

Tip

ステージを追加するには、 Add Stageをクリックします。

パイプラインステージ

クエリ

$search

{
  "index": "compound-query-custom-score-tutorial",
  "compound": {
    "should": [
      {
        "compound":{
          "must": [
            {
              "text": {
                "query": "ghost",
                "path": ["plot","title"]
              }
            }
          ],
          "mustNot": [
            {
              "text": {
                "query": "Comedy",
                "path": ["genres"]
              }
            }
          ]
        }
      },
      {
        "compound":{
          "must":[
            {
              "text": {
                "query": "ghost",
                "path": ["plot","title"]
              }
            }
          ],
          "filter": [
            {
              "text": {
                "query": "Comedy",
                "path": ["genres"]
              }
            }
          ],
          "score": { "boost": { "value": 0.5} }
        }
      }
    ]
  }
}

$limit

$project

{
   "_id": 1,
   "title": 1,
   "plot": 1,
   "genres": 1,
   "score": { "$meta": "searchScore" }
}

Auto Previewを有効にした場合、MongoDB Compass は$projectパイプラインステージの横に次のドキュメントを表示します。

1 _id: ObjectId('573a139af29313caabcefcce'),
2 plot: 'Adaption of the famous Oscar Wilde tale about a young American girl that helps a British ghost find rest and forgiveness.',
3 genres: [ 'Family', 'Drama', 'Fantasy' ],
4 title: 'The Canterville Ghost',
5 score: 5.909613132476807
6 
7 _id: ObjectId('573a13d8f29313caabda5dc1'),
8 plot: 'The Little Ghost lives in the castle over looking a small town and awakens for precisely one hour after the clock strikes midnight. Follow him on this adventure to see his first sunrise ever!',
9 genres: [ 'Family', 'Fantasy' ],
10 title: 'The Little Ghost',
11 score: 5.367666244506836
12 
13 _id: ObjectId('573a13c0f29313caabd6139d'),
14 plot: 'Renowned "ghost hunter", Carter Simms is paid to conduct a paranormal investigation of a supposedly haunted house. Along with a cameraman, a reporter, and a spiritual advocate, she embarks on a three night journey into terror.',
15 genres: [ 'Horror', 'Thriller' ],
16 title: 'Death of a Ghost Hunter',
17 score: 4.676314353942871
18 
19 _id: ObjectId('573a1398f29313caabcebf6f'),
20 plot: 'After an accident leaves a young man dead, his spirit stays behind to warn his lover of impending danger, with the help of a reluctant psychic.',
21 genres: [ 'Drama', 'Fantasy', 'Romance' ],
22 title: 'Ghost',
23 score: 3.9638845920562744
24 
25 _id: ObjectId('573a13cdf29313caabd83c08'),
26 plot: "A man tries to solve his lover's murder by communicating with her spirit through the help of a medium.",
27 genres: [ 'Drama', 'Fantasy', 'Mystery' ],
28 title: 'Ghost',
29 score: 3.9638845920562744
30 
31 _id: ObjectId('573a13cef29313caabd873a2'),
32 plot: "A man tries to solve his lover's murder by communicating with her spirit through the help of a medium.",
33 genres: [ 'Drama', 'Fantasy', 'Mystery' ],
34 title: 'Ghost',
35 score: 3.9638845920562744
36 
37 _id: ObjectId('573a13c3f29313caabd6a149'),
38 plot: 'What kind of scenes in a horror film scares you the most? When a ghost appears totally unexpectedly? When the main character does not see the ghost sneaking up behind him? When at the very ...',
39 genres: [ 'Horror', 'Thriller' ],
40 title: 'Coming Soon',
41 score: 3.526711940765381
42 
43 _id: ObjectId('573a1397f29313caabce7ea1'),
44 plot: "Four successful elderly gentlemen, members of the Chowder Society, share a gruesome, 50-year old secret. When one of Edward Wanderley's twin sons dies in a bizarre accident, the group ...",
45 genres: [ 'Drama', 'Horror', 'Thriller' ],
46 title: 'Ghost Story',
47 score: 3.3177831172943115
48 
49 _id: ObjectId('573a13a4f29313caabd117df'),
50 plot: 'Stunt motorcyclist Johnny Blaze gives up his soul to become a hellblazing vigilante, to fight against power hungry Blackheart, the son of the devil himself.',
51 genres: [ 'Action', 'Fantasy', 'Thriller' ],
52 title: 'Ghost Rider',
53 score: 3.3177831172943115
54 
55 _id: ObjectId('573a13a6f29313caabd185dc'),
56 plot: 'A salvage crew that discovers a long-lost 1962 passenger ship floating lifeless in a remote region of the Bering Sea soon notices, as they prepare to tow it back to land, that "strange things" happen...',
57 genres: [ 'Horror', 'Mystery' ],
58 title: 'Ghost Ship',
59 score: 3.3177831172943115

パイプラインステージ

クエリ

$search

{
  "index": "compound-query-custom-score-tutorial",
  "compound": {
    "should": [
      {
        "compound":{
          "must": [
            {
              "text": {
                "query": "ghost",
                "path": ["plot","title"]
              }
            }
          ],
          "mustNot": [
            {
              "in": {
                "value": [ObjectId('573a13cdf29313caabd83c08'), ObjectId('573a13cef29313caabd873a2')],
                "path": "_id"
              }
            }
          ]
        }
      },
      {
        "compound":{
          "must":[
            {
              "text": {
                "query": "ghost",
                "path": ["plot","title"]
              }
            }
          ],
          "filter": [
            {
              "in": {
                "value": [ObjectId('573a13cdf29313caabd83c08'), ObjectId('573a13cef29313caabd873a2')],
                "path": "_id"
              }
            }
          ],
          "score": { "boost": { "value": 0.5} }
        }
      }
    ]
  }
}

$limit

$project

{
   "_id": 1,
   "title": 1,
   "plot": 1,
   "score": { "$meta": "searchScore" }
}

Auto Previewを有効にした場合、MongoDB Compass は$projectパイプラインステージの横に次のドキュメントを表示します。

1 _id: ObjectId('573a139af29313caabcefcce'),
2 plot: 'Adaption of the famous Oscar Wilde tale about a young American girl that helps a British ghost find rest and forgiveness.',
3 title: 'The Canterville Ghost',
4 score: 5.909613132476807
5 
6 _id: ObjectId('573a13d8f29313caabda5dc1'),
7 plot: 'The Little Ghost lives in the castle over looking a small town and awakens for precisely one hour after the clock strikes midnight. Follow him on this adventure to see his first sunrise ever!',
8 title: 'The Little Ghost',
9 score: 5.367666244506836
10 
11 _id: ObjectId('573a13c0f29313caabd6139d'),
12 plot: 'Renowned "ghost hunter", Carter Simms is paid to conduct a paranormal investigation of a supposedly haunted house. Along with a cameraman, a reporter, and a spiritual advocate, she embarks on a three night journey into terror.',
13 title: 'Death of a Ghost Hunter',
14 score: 4.676314353942871
15 
16 _id: ObjectId('573a1398f29313caabcebf6f'),
17 plot: 'After an accident leaves a young man dead, his spirit stays behind to warn his lover of impending danger, with the help of a reluctant psychic.',
18 title: 'Ghost',
19 score: 3.9638845920562744
20 
21 _id: ObjectId('573a13c3f29313caabd6a149'),
22 plot: 'What kind of scenes in a horror film scares you the most? When a ghost appears totally unexpectedly? When the main character does not see the ghost sneaking up behind him? When at the very ...',
23 title: 'Coming Soon',
24 score: 3.526711940765381
25 
26 _id: ObjectId('573a1398f29313caabce912c'),
27 plot: 'Three unemployed parapsychology professors set up shop as a unique ghost removal service.',
28 title: 'Ghostbusters',
29 score: 3.5241782665252686
30 
31 _id: ObjectId('573a139cf29313caabcf5a48'),
32 plot: 'Casper, a ghost, teams up with Wendy, a witch, against an evil warlock.',
33 title: 'Casper Meets Wendy',
34 score: 3.5241782665252686
35 
36 _id: ObjectId('573a13bdf29313caabd58274'),
37 plot: 'Banku, his mother, Anjali Sharma and father move in to their new house -- the Nath villa, unaware of the fact that the house is inhabited by a ghost. It is learnt the ghost is not too happy...',
38 title: 'Bhoothnath',
39 score: 3.4605300426483154
40 
41 _id: ObjectId('573a1397f29313caabce7ea1'),
42 plot: "Four successful elderly gentlemen, members of the Chowder Society, share a gruesome, 50-year old secret. When one of Edward Wanderley's twin sons dies in a bizarre accident, the group ...",
43 title: 'Ghost Story',
44 score: 3.3177831172943115
45 
46 _id: ObjectId('573a1398f29313caabcebf79'),
47 plot: 'Elliot Hopper is a widower with three children, he is currently working on a deal. It seems like his wife illness was very costly and this deal could put them out of the red. However he ...',
48 title: 'Ghost Dad',
49 score: 3.3177831172943115

クエリの .NET/C# プロジェクトを設定して初期化します。

compound-bury-results という新しいディレクトリを作成し、dotnet new コマンドでプロジェクトを初期化します。
```
mkdir compound-bury-results
cd compound-bury-results
dotnet new console
```
.NET/C# ドライバーを依存関係としてプロジェクトに追加します。
```
dotnet add package MongoDB.Driver
```

クエリをコピーして、`Program.cs` ファイルに貼り付けます。

このクエリでは、次のパイプラインステージを使用します。

`$search`	プロットまたはタイトルに`ghost`というタームが含まれ（ `must`句）、かつ`comedy`ジャンルではない映画を検索します（ `mustNot`句）。プロットまたはタイトルに`ghost`というタームが含まれ（ `must`句）、かつ`comedy`ジャンル（ `filter`句）に含まれる映画を検索しますが、 `score`は50 %（ `boost` ）。
`$limit`	結果数を`10`ドキュメントに制限します。
`$project`	結果にはドキュメントの`_id` 、 `title` 、 `plot` 、 `genres`フィールドのみが結果に含まれます。結果にスコアを表示する`score`という名前のフィールドを追加します。

1 using MongoDB.Bson;
2 using MongoDB.Bson.Serialization.Attributes;
3 using MongoDB.Bson.Serialization.Conventions;
4 using MongoDB.Driver;
5 using MongoDB.Driver.Search;
6 
7 public class BuryGenreCompoundExample
8 {
9     private const string MongoConnectionString = "<connection-string>";
10 
11     public static void Main(string[] args)
12     {
13         // allow automapping of the camelCase database fields to our MovieDocument
14         var camelCaseConvention = new ConventionPack { new CamelCaseElementNameConvention() };
15         ConventionRegistry.Register("CamelCase", camelCaseConvention, type => true);
16 
17         // connect to your Atlas cluster
18         var mongoClient = new MongoClient(MongoConnectionString);
19         var mflixDatabase = mongoClient.GetDatabase("sample_mflix");
20         var moviesCollection = mflixDatabase.GetCollection<MovieDocument>("movies");
21 
22         // define and run pipeline
23         var results = moviesCollection.Aggregate()
24             .Search(Builders<MovieDocument>.Search.Compound()
25                 .Should(Builders<MovieDocument>.Search.Compound()
26                     .Must(Builders<MovieDocument>.Search.Text(
27                         Builders<MovieDocument>.SearchPath.Multi(movie => movie.Title, movie => movie.Plot), "ghost"))
28                     .MustNot(Builders<MovieDocument>.Search.Text(movie => movie.Genres, "Comedy"))
29                 )
30                 .Should(Builders<MovieDocument>.Search.Compound()
31                     .Must(Builders<MovieDocument>.Search.Text(
32                         Builders<MovieDocument>.SearchPath.Multi(movie => movie.Title, movie => movie.Plot), "ghost"))
33                     .Filter(Builders<MovieDocument>.Search.Text(movie => movie.Genres, "Comedy", score: new SearchScoreDefinitionBuilder<MovieDocument>().Boost(0.5)))
34                 ),
35                 indexName: "compound-query-custom-score-tutorial")
36             .Project<MovieDocument>(Builders<MovieDocument>.Projection
37                 .Include(movie => movie.Plot)
38                 .Include(movie => movie.Title)
39                 .Include(movie => movie.Id)
40                 .Include(movie => movie.Genres)
41                 .MetaSearchScore("score"))
42             .Limit(10)
43             .ToList();
44 
45         // print results
46         foreach (var movie in results)
47         {
48             Console.WriteLine(movie.ToJson());
49         }
50     }
51 }
52 
53 [BsonIgnoreExtraElements]
54 public class MovieDocument
55 {
56     [BsonIgnoreIfDefault]
57     public ObjectId Id { get; set; }
58     public string Plot { get; set; }
59     public string Title { get; set; }
60     public string[] Genres { get; set; }
61     public double Score { get; set; }
62 }

このクエリでは、次のパイプラインステージを使用します。

`$search`	プロットまたはタイトルに`ghost`というタームが含まれ、かつ指定された ObjectId がない映画を検索します（ `must` `mustNot`句）。プロットまたはタイトルに`ghost`というタームが含まれ（ `must`句）、指定された ObjectId がある映画を検索します（ `filter`句）、ただし`score`を50 %（ `boost` ）減らします。
`$limit`	結果数を`10`ドキュメントに制限します。
`$project`	ドキュメントの`title` 、 `plot` 、 `_id`フィールドのみが結果に含まれます。結果にドキュメントのスコアを表示する`score`という名前のフィールドを追加します。

1 using MongoDB.Bson;
2 using MongoDB.Bson.Serialization.Attributes;
3 using MongoDB.Bson.Serialization.Conventions;
4 using MongoDB.Driver;
5 using MongoDB.Driver.Search;
6 
7 public class BuryDocumentCompoundExample
8 {
9     private const string MongoConnectionString = "<connection-string>";
10 
11     public static void Main(string[] args)
12     {
13         // allow automapping of the camelCase database fields to our MovieDocument
14         var camelCaseConvention = new ConventionPack { new CamelCaseElementNameConvention() };
15         ConventionRegistry.Register("CamelCase", camelCaseConvention, type => true);
16 
17         // connect to your Atlas cluster
18         var mongoClient = new MongoClient(MongoConnectionString);
19         var mflixDatabase = mongoClient.GetDatabase("sample_mflix");
20         var moviesCollection = mflixDatabase.GetCollection<MovieDocument>("movies");
21 
22         string id1 = "573a13cef29313caabd873a2";
23         string id2 = "573a13cdf29313caabd83c08";
24 
25         // define and run pipeline
26         var results = moviesCollection.Aggregate()
27             .Search(Builders<MovieDocument>.Search.Compound()
28                 .Should(Builders<MovieDocument>.Search.Compound()
29                     .Must(Builders<MovieDocument>.Search.Text(
30                         Builders<MovieDocument>.SearchPath.Multi(movie => movie.Title, movie => movie.Plot), "ghost"))
31                     .MustNot(Builders<MovieDocument>.Search.In(movie => movie.Id, new[] {ObjectId.Parse(id1), ObjectId.Parse(id2)}))
32                 )
33                 .Should(Builders<MovieDocument>.Search.Compound()
34                     .Must(Builders<MovieDocument>.Search.Text(
35                         Builders<MovieDocument>.SearchPath.Multi(movie => movie.Title, movie => movie.Plot), "ghost"))
36                     .Filter(Builders<MovieDocument>.Search.In(movie => movie.Id, new[] {ObjectId.Parse(id1), ObjectId.Parse(id2)}, score: new SearchScoreDefinitionBuilder<MovieDocument>().Boost(0.5)))
37                 ),
38                 indexName: "compound-query-custom-score-tutorial")
39             .Project<MovieDocument>(Builders<MovieDocument>.Projection
40                 .Include(movie => movie.Plot)
41                 .Include(movie => movie.Title)
42                 .Include(movie => movie.Id)
43                 .MetaSearchScore("score"))
44             .Limit(10)
45             .ToList();
46 
47         // print results
48         foreach (var movie in results)
49         {
50             Console.WriteLine(movie.ToJson());
51         }
52     }
53 }
54 
55 [BsonIgnoreExtraElements]
56 public class MovieDocument
57 {
58     [BsonIgnoreIfDefault]
59     public ObjectId Id { get; set; }
60     public string Plot { get; set; }
61     public string Title { get; set; }
62     public double Score { get; set; }
63 }

`<connection-string>`クエリ内のを置き換え、ファイルを保存します。

接続stringにデータベースユーザーの認証情報が含まれていることを確認します。詳しくは、「ドライバーによる接続」を参照してください。

`Program.cs`ファイルをコンパイルして実行します。

dotnet run compound-bury-results.csproj

{ "_id" : ObjectId("573a139af29313caabcefcce"), "plot" : "Adaption of the famous Oscar Wilde tale about a young American girl that helps a British ghost find rest and forgiveness.", "title" : "The Canterville Ghost", "genres" : ["Family", "Drama", "Fantasy"], "score" : 5.9096131324768066 }
{ "_id" : ObjectId("573a13d8f29313caabda5dc1"), "plot" : "The Little Ghost lives in the castle over looking a small town and awakens for precisely one hour after the clock strikes midnight. Follow him on this adventure to see his first sunrise ever!", "title" : "The Little Ghost", "genres" : ["Family", "Fantasy"], "score" : 5.3676662445068359 }
{ "_id" : ObjectId("573a13c0f29313caabd6139d"), "plot" : "Renowned \"ghost hunter\", Carter Simms is paid to conduct a paranormal investigation of a supposedly haunted house. Along with a cameraman, a reporter, and a spiritual advocate, she embarks on a three night journey into terror.", "title" : "Death of a Ghost Hunter", "genres" : ["Horror", "Thriller"], "score" : 4.6763143539428711 }
{ "_id" : ObjectId("573a1398f29313caabcebf6f"), "plot" : "After an accident leaves a young man dead, his spirit stays behind to warn his lover of impending danger, with the help of a reluctant psychic.", "title" : "Ghost", "genres" : ["Drama", "Fantasy", "Romance"], "score" : 3.9638845920562744 }
{ "_id" : ObjectId("573a13cdf29313caabd83c08"), "plot" : "A man tries to solve his lover's murder by communicating with her spirit through the help of a medium.", "title" : "Ghost", "genres" : ["Drama", "Fantasy", "Mystery"], "score" : 3.9638845920562744 }
{ "_id" : ObjectId("573a13cef29313caabd873a2"), "plot" : "A man tries to solve his lover's murder by communicating with her spirit through the help of a medium.", "title" : "Ghost", "genres" : ["Drama", "Fantasy", "Mystery"], "score" : 3.9638845920562744 }
{ "_id" : ObjectId("573a13c3f29313caabd6a149"), "plot" : "What kind of scenes in a horror film scares you the most? When a ghost appears totally unexpectedly? When the main character does not see the ghost sneaking up behind him? When at the very ...", "title" : "Coming Soon", "genres" : ["Horror", "Thriller"], "score" : 3.5267119407653809 }
{ "_id" : ObjectId("573a1398f29313caabce912c"), "plot" : "Three unemployed parapsychology professors set up shop as a unique ghost removal service.", "title" : "Ghostbusters", "genres" : ["Comedy", "Fantasy"], "score" : 3.5241782665252686 }
{ "_id" : ObjectId("573a139cf29313caabcf5a48"), "plot" : "Casper, a ghost, teams up with Wendy, a witch, against an evil warlock.", "title" : "Casper Meets Wendy", "genres" : ["Adventure", "Comedy", "Family"], "score" : 3.5241782665252686 }
{ "_id" : ObjectId("573a13bdf29313caabd58274"), "plot" : "Banku, his mother, Anjali Sharma and father move in to their new house -- the Nath villa, unaware of the fact that the house is inhabited by a ghost. It is learnt the ghost is not too happy...", "title" : "Bhoothnath", "genres" : ["Comedy", "Drama", "Fantasy"], "score" : 3.4605300426483154 }

dotnet run compound-bury-results.csproj

{ "_id" : ObjectId("573a139af29313caabcefcce"), "plot" : "Adaption of the famous Oscar Wilde tale about a young American girl that helps a British ghost find rest and forgiveness.", "title" : "The Canterville Ghost", "score" : 5.9096131324768066 }
{ "_id" : ObjectId("573a13d8f29313caabda5dc1"), "plot" : "The Little Ghost lives in the castle over looking a small town and awakens for precisely one hour after the clock strikes midnight. Follow him on this adventure to see his first sunrise ever!", "title" : "The Little Ghost", "score" : 5.3676662445068359 }
{ "_id" : ObjectId("573a13c0f29313caabd6139d"), "plot" : "Renowned \"ghost hunter\", Carter Simms is paid to conduct a paranormal investigation of a supposedly haunted house. Along with a cameraman, a reporter, and a spiritual advocate, she embarks on a three night journey into terror.", "title" : "Death of a Ghost Hunter", "score" : 4.6763143539428711 }
{ "_id" : ObjectId("573a1398f29313caabcebf6f"), "plot" : "After an accident leaves a young man dead, his spirit stays behind to warn his lover of impending danger, with the help of a reluctant psychic.", "title" : "Ghost", "score" : 3.9638845920562744 }
{ "_id" : ObjectId("573a13cdf29313caabd83c08"), "plot" : "A man tries to solve his lover's murder by communicating with her spirit through the help of a medium.", "title" : "Ghost", "score" : 3.9638845920562744 }
{ "_id" : ObjectId("573a13cef29313caabd873a2"), "plot" : "A man tries to solve his lover's murder by communicating with her spirit through the help of a medium.", "title" : "Ghost", "score" : 3.9638845920562744 }
{ "_id" : ObjectId("573a13c3f29313caabd6a149"), "plot" : "What kind of scenes in a horror film scares you the most? When a ghost appears totally unexpectedly? When the main character does not see the ghost sneaking up behind him? When at the very ...", "title" : "Coming Soon", "score" : 3.5267119407653809 }
{ "_id" : ObjectId("573a1398f29313caabce912c"), "plot" : "Three unemployed parapsychology professors set up shop as a unique ghost removal service.", "title" : "Ghostbusters", "score" : 3.5241782665252686 }
{ "_id" : ObjectId("573a139cf29313caabcf5a48"), "plot" : "Casper, a ghost, teams up with Wendy, a witch, against an evil warlock.", "title" : "Casper Meets Wendy", "score" : 3.5241782665252686 }
{ "_id" : ObjectId("573a13bdf29313caabd58274"), "plot" : "Banku, his mother, Anjali Sharma and father move in to their new house -- the Nath villa, unaware of the fact that the house is inhabited by a ghost. It is learnt the ghost is not too happy...", "title" : "Bhoothnath", "score" : 3.4605300426483154 }

次のファイルを作成します: `compound-bury-results.go`

クエリをコピーして、`compound-bury-results.go` ファイルに貼り付けます。

このクエリでは、次のパイプラインステージを使用します。

`$search`	プロットまたはタイトルに`ghost`というタームが含まれ（ `must`句）、かつ`comedy`ジャンルではない映画を検索します（ `mustNot`句）。プロットまたはタイトルに`ghost`というタームが含まれ（ `must`句）、かつ`comedy`ジャンル（ `filter`句）に含まれる映画を検索しますが、 `score`は50 %（ `boost` ）。
`$limit`	結果数を`10`ドキュメントに制限します。
`$project`	結果にはドキュメントの`_id` 、 `title` 、 `plot` 、 `genres`フィールドのみが結果に含まれます。結果にスコアを表示する`score`という名前のフィールドを追加します。

1 package main
2 
3 import (
4 	"context"
5 	"fmt"
6 	"time"
7 
8 	"go.mongodb.org/mongo-driver/bson"
9 	"go.mongodb.org/mongo-driver/mongo"
10 	"go.mongodb.org/mongo-driver/mongo/options"
11 )
12 
13 // define structure of movies collection
14 type MovieCollection struct {
15 	title string `bson:"Title,omitempty"`
16 	plot  string `bson:"Plot,omitempty"`
17 }
18 
19 func main() {
20 	var err error
21 	// connect to the Atlas cluster
22 	ctx := context.Background()
23 	client, err := mongo.Connect(ctx, options.Client().ApplyURI("<connection-string>"))
24 	if err != nil {
25 		panic(err)
26 	}
27 	defer client.Disconnect(ctx)
28 	// set namespace
29 	collection := client.Database("sample_mflix").Collection("movies")
30 	// define pipeline
31 	searchStage := bson.D{{"$search", bson.D{
32 		{"index", "compound-query-custom-score-tutorial"},
33 		{"compound", bson.D{
34 		  {"should", bson.A{
35 			bson.D{{"compound", bson.D{
36 				{"must", bson.A{
37 				  bson.D{{"text", bson.D{
38 					  {"query", "ghost"},
39 					  {"path", bson.A{ "plot", "title" }},
40 				  }}},
41 				}},
42 				{"mustNot", bson.A{
43 				  bson.D{{"text", bson.D{
44 					  {"query", "Comedy"},
45 					  {"path", bson.A{ "genres" }},
46 				  }}},
47 				}},
48 			}}},
49 			bson.D{{"compound", bson.D{
50 				{"must", bson.A{
51 				  bson.D{{"text", bson.D{
52 					  {"query", "ghost"},
53 				      {"path", bson.A{ "plot", "title" }},
54 				  }}},
55 				}},
56 				{"filter", bson.A{
57 				  bson.D{{"text", bson.D{
58 					  {"query", "Comedy"},
59 					  {"path", bson.A{ "genres" }},
60 				  }}},
61 				}},
62 				{"score", bson.D{{"boost", bson.D{{"value", 0.5}}}}},
63 			}}},
64 		}},
65 	  }},
66 	}}}
67 	limitStage := bson.D{{"$limit", 10}}
68 	projectStage := bson.D{{"$project", bson.D{{"title", 1}, {"plot", 1}, {"_id", 0}, {"genres", 1}, {"score", bson.D{{"$meta", "searchScore"}}}}}}
69 	// specify the amount of time the operation can run on the server
70 	opts := options.Aggregate().SetMaxTime(5 * time.Second)
71 	// run pipeline
72 	cursor, err := collection.Aggregate(ctx, mongo.Pipeline{searchStage, limitStage, projectStage}, opts)
73 	if err != nil {
74 		panic(err)
75 	}
76 	// print results
77 	var results []bson.D
78 	if err = cursor.All(context.TODO(), &results); err != nil {
79 		panic(err)
80 	}
81 	for _, result := range results {
82 		fmt.Println(result)
83 	}
84 }

このクエリでは、次のパイプラインステージを使用します。

`$search`	プロットまたはタイトルに`ghost`というタームが含まれ、かつ指定された ObjectId がない映画を検索します（ `must` `mustNot`句）。プロットまたはタイトルに`ghost`というタームが含まれ（ `must`句）、指定された ObjectId がある映画を検索します（ `filter`句）、ただし`score`を50 %（ `boost` ）減らします。
`$limit`	結果数を`10`ドキュメントに制限します。
`$project`	ドキュメントの`title` 、 `plot` 、 `_id`フィールドのみが結果に含まれます。結果にドキュメントのスコアを表示する`score`という名前のフィールドを追加します。

1 package main
2 
3 import (
4     "context"
5     "fmt"
6     "time"
7     "log"
8 
9     "go.mongodb.org/mongo-driver/bson"
10     "go.mongodb.org/mongo-driver/mongo"
11     "go.mongodb.org/mongo-driver/mongo/options"
12     "go.mongodb.org/mongo-driver/bson/primitive"
13 )
14 
15 // define structure of movies collection
16 type MovieCollection struct {
17     title string `bson:"Title,omitempty"`
18     plot  string `bson:"Plot,omitempty"`
19 }
20 
21 func main() {
22     var err error
23     // connect to the Atlas cluster
24     ctx := context.Background()
25     client, err := mongo.Connect(ctx, options.Client().ApplyURI("<connection-string>"))
26     if err != nil {
27         panic(err)
28     }
29     defer client.Disconnect(ctx)
30     // set namespace
31     collection := client.Database("sample_mflix").Collection("movies")
32     // define variable 
33     var objectIDFromHex = func(hex string) primitive.ObjectID {
34         objectID, err := primitive.ObjectIDFromHex(hex)
35         if err != nil {
36             log.Fatal(err)
37         }
38         return objectID
39     }
40     // define pipeline
41     searchStage := bson.D{{"$search", bson.D{
42         {"index", "compound-query-custom-score-tutorial"},
43 		{"compound", bson.D{
44             {"should", bson.A{
45                 bson.D{{"compound", bson.D{
46                     {"must", bson.A{
47                         bson.D{{"text", bson.D{
48                             {"query", "ghost"},
49                             {"path", bson.A{ "plot", "title" }},
50                         }}},
51                     }},
52                     {"mustNot", bson.A{
53                         bson.D{{"in", bson.D{
54                             {"value", bson.A{objectIDFromHex("573a13cdf29313caabd83c08"), objectIDFromHex("573a13cef29313caabd873a2") }},
55                             {"path", "_id"},
56                         }}},
57                     }},
58                 }}},
59                 bson.D{{"compound", bson.D{
60                     {"must", bson.A{
61                         bson.D{{"text", bson.D{
62                             {"query", "ghost"},
63                             {"path", bson.A{ "plot", "title" }},
64                          }}},
65                     }},
66                     {"filter", bson.A{
67                         bson.D{{"in", bson.D{
68                             {"value", bson.A{ objectIDFromHex("573a13cdf29313caabd83c08"), objectIDFromHex("573a13cef29313caabd873a2")}},
69                             {"path", "_id"},
70                         }}},
71                     }},
72                     {"score", bson.D{{"boost", bson.D{{"value", 0.5}}}}},
73                  }}},
74              }},
75         }},
76     }}}
77 
78     limitStage := bson.D{{"$limit", 10}}
79     projectStage := bson.D{{"$project", bson.D{{"title", 1}, {"plot", 1}, {"_id", 0}, {"score", bson.D{{"$meta", "searchScore"}}}}}}
80     // specify the amount of time the operation can run on the server
81     opts := options.Aggregate().SetMaxTime(5 * time.Second)
82     // run pipeline
83     cursor, err := collection.Aggregate(ctx, mongo.Pipeline{searchStage, limitStage, projectStage}, opts)
84     if err != nil {
85         panic(err)
86     }
87     // print results
88     var results []bson.D
89     if err = cursor.All(context.TODO(), &results); err != nil {
90         panic(err)
91     }
92     for _, result := range results {
93         fmt.Println(result)
94     }
95 }

`<connection-string>`クエリ内のを置き換え、ファイルを保存します。

接続stringにデータベースユーザーの認証情報が含まれていることを確認します。詳しくは、「ドライバーによる接続」を参照してください。

コマンドを実行して、コレクションをクエリします。

go run compound-bury-results.go

[{plot Adaption of the famous Oscar Wilde tale about a young American girl that helps a British ghost find rest and forgiveness.} {genres [Family Drama Fantasy]} {title The Canterville Ghost} {score 5.909613132476807}]
[{plot The Little Ghost lives in the castle over looking a small town and awakens for precisely one hour after the clock strikes midnight. Follow him on this adventure to see his first sunrise ever!} {genres [Family Fantasy]} {title The Little Ghost} {score 5.367666244506836}]
[{plot Renowned "ghost hunter", Carter Simms is paid to conduct a paranormal investigation of a supposedly haunted house. Along with a cameraman, a reporter, and a spiritual advocate, she embarks on a three night journey into terror.} {genres [Horror Thriller]} {title Death of a Ghost Hunter} {score 4.676314353942871}]
[{plot After an accident leaves a young man dead, his spirit stays behind to warn his lover of impending danger, with the help of a reluctant psychic.} {genres [Drama Fantasy Romance]} {title Ghost} {score 3.9638845920562744}]
[{plot A man tries to solve his lover's murder by communicating with her spirit through the help of a medium.} {genres [Drama Fantasy Mystery]} {title Ghost} {score 3.9638845920562744}]
[{plot A man tries to solve his lover's murder by communicating with her spirit through the help of a medium.} {genres [Drama Fantasy Mystery]} {title Ghost} {score 3.9638845920562744}]
[{plot What kind of scenes in a horror film scares you the most? When a ghost appears totally unexpectedly? When the main character does not see the ghost sneaking up behind him? When at the very ...} {genres [Horror Thriller]} {title Coming Soon} {score 3.526711940765381}]
[{plot Four successful elderly gentlemen, members of the Chowder Society, share a gruesome, 50-year old secret. When one of Edward Wanderley's twin sons dies in a bizarre accident, the group ...} {genres [Drama Horror Thriller]} {title Ghost Story} {score 3.3177831172943115}]
[{plot Stunt motorcyclist Johnny Blaze gives up his soul to become a hellblazing vigilante, to fight against power hungry Blackheart, the son of the devil himself.} {genres [Action Fantasy Thriller]} {title Ghost Rider} {score 3.3177831172943115}]
[{plot A salvage crew that discovers a long-lost 1962 passenger ship floating lifeless in a remote region of the Bering Sea soon notices, as they prepare to tow it back to land, that "strange things" happen...} {genres [Horror Mystery]} {title Ghost Ship} {score 3.3177831172943115}]

go run compound-bury-results.go

[{plot Adaption of the famous Oscar Wilde tale about a young American girl that helps a British ghost find rest and forgiveness.} {title The Canterville Ghost} {score 5.909613132476807}]
[{plot The Little Ghost lives in the castle over looking a small town and awakens for precisely one hour after the clock strikes midnight. Follow him on this adventure to see his first sunrise ever!} {title The Little Ghost} {score 5.367666244506836}]
[{plot Renowned "ghost hunter", Carter Simms is paid to conduct a paranormal investigation of a supposedly haunted house. Along with a cameraman, a reporter, and a spiritual advocate, she embarks on a three night journey into terror.} {title Death of a Ghost Hunter} {score 4.676314353942871}]
[{plot After an accident leaves a young man dead, his spirit stays behind to warn his lover of impending danger, with the help of a reluctant psychic.} {title Ghost} {score 3.9638845920562744}]
[{plot What kind of scenes in a horror film scares you the most? When a ghost appears totally unexpectedly? When the main character does not see the ghost sneaking up behind him? When at the very ...} {title Coming Soon} {score 3.526711940765381}]
[{plot Three unemployed parapsychology professors set up shop as a unique ghost removal service.} {title Ghostbusters} {score 3.5241782665252686}]
[{plot Casper, a ghost, teams up with Wendy, a witch, against an evil warlock.} {title Casper Meets Wendy} {score 3.5241782665252686}]
[{plot Banku, his mother, Anjali Sharma and father move in to their new house -- the Nath villa, unaware of the fact that the house is inhabited by a ghost. It is learnt the ghost is not too happy...} {title Bhoothnath} {score 3.4605300426483154}]
[{plot Four successful elderly gentlemen, members of the Chowder Society, share a gruesome, 50-year old secret. When one of Edward Wanderley's twin sons dies in a bizarre accident, the group ...} {title Ghost Story} {score 3.3177831172943115}]
[{plot Elliot Hopper is a widower with three children, he is currently working on a deal. It seems like his wife illness was very costly and this deal could put them out of the red. However he ...} {title Ghost Dad} {score 3.3177831172943115}]

`CLASSPATH`に次のライブラリが含まれていることを確認します。

`junit`	4.11以降のバージョン
`mongodb-driver-sync`	4.3.0以降のバージョン
`slf4j-log4j12`	1.7.30以降のバージョン

`CompoundBuryQuery.java`という名前のファイルを作成します。

クエリをコピーして、`CompoundBuryQuery.java` ファイルに貼り付けます。

このクエリでは、次のパイプラインステージを使用します。

`$search`	プロットまたはタイトルに`ghost`というタームが含まれ（ `must`句）、かつ`comedy`ジャンルではない映画を検索します（ `mustNot`句）。プロットまたはタイトルに`ghost`というタームが含まれ（ `must`句）、かつ`comedy`ジャンル（ `filter`句）に含まれる映画を検索しますが、 `score`は50 %（ `boost` ）。
`$limit`	結果数を`10`ドキュメントに制限します。
`$project`	結果にはドキュメントの`_id` 、 `title` 、 `plot` 、 `genres`フィールドのみが結果に含まれます。結果にスコアを表示する`score`という名前のフィールドを追加します。

1 import java.util.Arrays;
2 import static com.mongodb.client.model.Aggregates.limit;
3 import static com.mongodb.client.model.Aggregates.project;
4 import static com.mongodb.client.model.Projections.*;
5 import com.mongodb.client.MongoClient;
6 import com.mongodb.client.MongoClients;
7 import com.mongodb.client.MongoCollection;
8 import com.mongodb.client.MongoDatabase;
9 
10 import org.bson.Document;
11 
12 public class CompoundBuryQuery {
13   public static void main( String[] args ) {
14     // define query
15     Document agg =
16         new Document("$search", 
17             new Document("index", "compound-query-custom-score-tutorial")
18             .append("compound", 
19                 new Document("should", Arrays.asList(new Document("compound", 
20         		    new Document("must", Arrays.asList(new Document("text", 
21         			    new Document("query", "ghost")
22         			    .append("path", Arrays.asList("plot", "title")))))
23         		    .append("mustNot", Arrays.asList(new Document("text", 
24         			    new Document("query", "Comedy")
25         			    .append("path", Arrays.asList("genres")))))
26         		), 
27         	new Document("compound", 
28         		new Document("must", Arrays.asList(new Document("text", 
29         			new Document("query", "ghost")
30         			.append("path", Arrays.asList("plot", "title")))))
31         		.append("filter", Arrays.asList(new Document("text", 
32         			new Document("query", "Comedy")
33         			.append("path", Arrays.asList("genres")))))
34         		.append("score", new Document("boost", 
35         			new Document("value", 0.5d))))))
36                 )
37         );
38     // specify connection
39     String uri = "<connection-string>";
40     // establish connection and set namespace
41     try (MongoClient mongoClient = MongoClients.create(uri)) {
42       MongoDatabase database = mongoClient.getDatabase("sample_mflix");
43       MongoCollection<Document> collection = database.getCollection("movies");
44 	// run query and print results		
45       collection.aggregate(Arrays.asList(agg, 
46         limit(10), 
47         project(fields(
48           include("title", "plot", "genres", "_id"), 
49           computed("score", new Document("$meta", "searchScore"))))))
50       .forEach(doc -> System.out.println(doc.toJson()));	
51     }
52   }
53 }

このクエリでは、次のパイプラインステージを使用します。

`$search`	プロットまたはタイトルに`ghost`というタームが含まれ、かつ指定された ObjectId がない映画を検索します（ `must` `mustNot`句）。プロットまたはタイトルに`ghost`というタームが含まれ（ `must`句）、指定された ObjectId がある映画を検索します（ `filter`句）、ただし`score`を50 %（ `boost` ）減らします。
`$limit`	結果数を`10`ドキュメントに制限します。
`$project`	ドキュメントの`title` 、 `plot` 、 `_id`フィールドのみが結果に含まれます。結果にドキュメントのスコアを表示する`score`という名前のフィールドを追加します。

1 import java.util.Arrays;
2 import static com.mongodb.client.model.Aggregates.limit;
3 import static com.mongodb.client.model.Aggregates.project;
4 import static com.mongodb.client.model.Projections.*;
5 import com.mongodb.client.MongoClient;
6 import com.mongodb.client.MongoClients;
7 import com.mongodb.client.MongoCollection;
8 import com.mongodb.client.MongoDatabase;
9 import org.bson.types.ObjectId;
10 
11 import org.bson.Document;
12 
13 public class CompoundBuryQuery {
14   public static void main( String[] args ) {
15     // define query
16     Document agg =
17         new Document("$search", 
18         	new Document("index", "compound-query-custom-score-tutorial")
19             .append("compound", 
20             	new Document("should", Arrays.asList(
21             	    new Document("compound", 
22                         new Document("must", Arrays.asList(new Document("text", 
23                             new Document("query", "ghost")
24                             .append("path", Arrays.asList("plot", "title")))))
25                         .append("mustNot", Arrays.asList(new Document("in", 
26                             new Document("value", Arrays.asList(new ObjectId("573a13cdf29313caabd83c08"), 
27                                 new ObjectId("573a13cef29313caabd873a2")))
28                                 .append("path", "_id"))))), 
29                     new Document("compound", 
30                         new Document("must", Arrays.asList(new Document("text", 
31                             new Document("query", "ghost")
32                             .append("path", Arrays.asList("plot", "title")))))
33                         .append("filter", Arrays.asList(new Document("in", 
34                             new Document("value", Arrays.asList(new ObjectId("573a13cdf29313caabd83c08"), 
35                                 new ObjectId("573a13cef29313caabd873a2")))
36                         .append("path", "_id"))))
37                         .append("score", new Document("boost", 
38                             new Document("value", 0.5d)))))
39             	)
40             )
41          );
42     // specify connection
43     String uri = "<connection-string>";
44     // establish connection and set namespace
45     try (MongoClient mongoClient = MongoClients.create(uri)) {
46       MongoDatabase database = mongoClient.getDatabase("sample_mflix");
47       MongoCollection<Document> collection = database.getCollection("movies");
48 	// run query and print results		
49       collection.aggregate(Arrays.asList(agg, 
50         limit(10), 
51         project(fields(
52           include("title", "plot", "_id"), 
53           computed("score", new Document("$meta", "searchScore"))))))
54       .forEach(doc -> System.out.println(doc.toJson()));	
55     }
56   }
57 }

`<connection-string>`クエリ内のを置き換え、ファイルを保存します。

接続stringにデータベースユーザーの認証情報が含まれていることを確認します。詳しくは、「ドライバーによる接続」を参照してください。

`CompoundBuryQuery.java`ファイルをコンパイルして実行します。

javac CompoundBuryQuery.java

{"_id": {"$oid": "573a139af29313caabcefcce"}, "plot": "Adaption of the famous Oscar Wilde tale about a young American girl that helps a British ghost find rest and forgiveness.", "genres": ["Family", "Drama", "Fantasy"], "title": "The Canterville Ghost", "score": 5.909613132476807}
{"_id": {"$oid": "573a13d8f29313caabda5dc1"}, "plot": "The Little Ghost lives in the castle over looking a small town and awakens for precisely one hour after the clock strikes midnight. Follow him on this adventure to see his first sunrise ever!", "genres": ["Family", "Fantasy"], "title": "The Little Ghost", "score": 5.367666244506836}
{"_id": {"$oid": "573a13c0f29313caabd6139d"}, "plot": "Renowned \"ghost hunter\", Carter Simms is paid to conduct a paranormal investigation of a supposedly haunted house. Along with a cameraman, a reporter, and a spiritual advocate, she embarks on a three night journey into terror.", "genres": ["Horror", "Thriller"], "title": "Death of a Ghost Hunter", "score": 4.676314353942871}
{"_id": {"$oid": "573a1398f29313caabcebf6f"}, "plot": "After an accident leaves a young man dead, his spirit stays behind to warn his lover of impending danger, with the help of a reluctant psychic.", "genres": ["Drama", "Fantasy", "Romance"], "title": "Ghost", "score": 3.9638845920562744}
{"_id": {"$oid": "573a13cdf29313caabd83c08"}, "plot": "A man tries to solve his lover's murder by communicating with her spirit through the help of a medium.", "genres": ["Drama", "Fantasy", "Mystery"], "title": "Ghost", "score": 3.9638845920562744}
{"_id": {"$oid": "573a13cef29313caabd873a2"}, "plot": "A man tries to solve his lover's murder by communicating with her spirit through the help of a medium.", "genres": ["Drama", "Fantasy", "Mystery"], "title": "Ghost", "score": 3.9638845920562744}
{"_id": {"$oid": "573a13c3f29313caabd6a149"}, "plot": "What kind of scenes in a horror film scares you the most? When a ghost appears totally unexpectedly? When the main character does not see the ghost sneaking up behind him? When at the very ...", "genres": ["Horror", "Thriller"], "title": "Coming Soon", "score": 3.526711940765381}
{"_id": {"$oid": "573a1397f29313caabce7ea1"}, "plot": "Four successful elderly gentlemen, members of the Chowder Society, share a gruesome, 50-year old secret. When one of Edward Wanderley's twin sons dies in a bizarre accident, the group ...", "genres": ["Drama", "Horror", "Thriller"], "title": "Ghost Story", "score": 3.3177831172943115}
{"_id": {"$oid": "573a13a4f29313caabd117df"}, "plot": "Stunt motorcyclist Johnny Blaze gives up his soul to become a hellblazing vigilante, to fight against power hungry Blackheart, the son of the devil himself.", "genres": ["Action", "Fantasy", "Thriller"], "title": "Ghost Rider", "score": 3.3177831172943115}
{"_id": {"$oid": "573a13a6f29313caabd185dc"}, "plot": "A salvage crew that discovers a long-lost 1962 passenger ship floating lifeless in a remote region of the Bering Sea soon notices, as they prepare to tow it back to land, that \"strange things\" happen...", "genres": ["Horror", "Mystery"], "title": "Ghost Ship", "score": 3.3177831172943115}

javac CompoundBuryQuery.java

{"_id": {"$oid": "573a139af29313caabcefcce"}, "plot": "Adaption of the famous Oscar Wilde tale about a young American girl that helps a British ghost find rest and forgiveness.", "title": "The Canterville Ghost", "score": 5.909613132476807}
{"_id": {"$oid": "573a13d8f29313caabda5dc1"}, "plot": "The Little Ghost lives in the castle over looking a small town and awakens for precisely one hour after the clock strikes midnight. Follow him on this adventure to see his first sunrise ever!", "title": "The Little Ghost", "score": 5.367666244506836}
{"_id": {"$oid": "573a13c0f29313caabd6139d"}, "plot": "Renowned \"ghost hunter\", Carter Simms is paid to conduct a paranormal investigation of a supposedly haunted house. Along with a cameraman, a reporter, and a spiritual advocate, she embarks on a three night journey into terror.", "title": "Death of a Ghost Hunter", "score": 4.676314353942871}
{"_id": {"$oid": "573a1398f29313caabcebf6f"}, "plot": "After an accident leaves a young man dead, his spirit stays behind to warn his lover of impending danger, with the help of a reluctant psychic.", "title": "Ghost", "score": 3.9638845920562744}
{"_id": {"$oid": "573a13c3f29313caabd6a149"}, "plot": "What kind of scenes in a horror film scares you the most? When a ghost appears totally unexpectedly? When the main character does not see the ghost sneaking up behind him? When at the very ...", "title": "Coming Soon", "score": 3.526711940765381}
{"_id": {"$oid": "573a1398f29313caabce912c"}, "plot": "Three unemployed parapsychology professors set up shop as a unique ghost removal service.", "title": "Ghostbusters", "score": 3.5241782665252686}
{"_id": {"$oid": "573a139cf29313caabcf5a48"}, "plot": "Casper, a ghost, teams up with Wendy, a witch, against an evil warlock.", "title": "Casper Meets Wendy", "score": 3.5241782665252686}
{"_id": {"$oid": "573a13bdf29313caabd58274"}, "plot": "Banku, his mother, Anjali Sharma and father move in to their new house -- the Nath villa, unaware of the fact that the house is inhabited by a ghost. It is learnt the ghost is not too happy...", "title": "Bhoothnath", "score": 3.4605300426483154}
{"_id": {"$oid": "573a1397f29313caabce7ea1"}, "plot": "Four successful elderly gentlemen, members of the Chowder Society, share a gruesome, 50-year old secret. When one of Edward Wanderley's twin sons dies in a bizarre accident, the group ...", "title": "Ghost Story", "score": 3.3177831172943115}
{"_id": {"$oid": "573a1398f29313caabcebf79"}, "plot": "Elliot Hopper is a widower with three children, he is currently working on a deal. It seems like his wife illness was very costly and this deal could put them out of the red. However he ...", "title": "Ghost Dad", "score": 3.3177831172943115}

次の依存関係をプロジェクトに追加していることを確認してください。

`mongodb-driver-kotlin-coroutine`	4.10.0以降のバージョン

`CompoundBuryQuery.kt`という名前のファイルを作成します。

次のコードをコピーして、`CompoundBuryQuery.kt` ファイルに貼り付けます。

このクエリでは、次のパイプラインステージを使用します。

`$search`	プロットまたはタイトルに`ghost`というタームが含まれ（ `must`句）、かつ`comedy`ジャンルではない映画を検索します（ `mustNot`句）。プロットまたはタイトルに`ghost`というタームが含まれ（ `must`句）、かつ`comedy`ジャンル（ `filter`句）に含まれる映画を検索しますが、 `score`は50 %（ `boost` ）。
`$limit`	結果数を`10`ドキュメントに制限します。
`$project`	結果にはドキュメントの`_id` 、 `title` 、 `plot` 、 `genres`フィールドのみが結果に含まれます。結果にスコアを表示する`score`という名前のフィールドを追加します。

1 import com.mongodb.client.model.Aggregates.limit
2 import com.mongodb.client.model.Aggregates.project
3 import com.mongodb.client.model.Projections.*
4 import com.mongodb.kotlin.client.coroutine.MongoClient
5 import kotlinx.coroutines.runBlocking
6 import org.bson.Document
7 
8 fun main() {
9     // establish connection and set namespace
10     val uri = "<connection-string>"
11     val mongoClient = MongoClient.create(uri)
12     val database = mongoClient.getDatabase("sample_mflix")
13     val collection = database.getCollection<Document>("movies")
14 
15     runBlocking {
16         // define clauses
17         val mustClause = listOf(
18             Document("text",
19                 Document("query", "ghost")
20                     .append("path", listOf("plot","title"))
21             )
22         )
23 
24         val mustNotClauseAndFilterClause = listOf(
25             Document("text",
26                 Document("query", "Comedy")
27                     .append("path", listOf("genres"))
28             )
29         )
30 
31         val compound1 = Document("must", mustClause)
32             .append("mustNot", mustNotClauseAndFilterClause)
33 
34         val compound2 = Document("must", mustClause)
35             .append("filter", mustNotClauseAndFilterClause)
36             .append("score",
37                 Document("boost",
38                     Document("value", 0.5)
39                 )
40             )
41 
42         val agg = Document("\$search",
43             Document("index", "compound-query-custom-score-tutorial")
44                 .append("compound", Document("should", listOf(
45                     Document("compound", compound1),
46                     Document("compound", compound2)
47                 )))
48         )
49 
50         val resultsFlow = collection.aggregate<Document>(
51             listOf(
52                 agg,
53                 limit(10),
54                 project(fields(
55                     include("title", "plot", "genres"),
56                     computed("score", Document("\$meta", "searchScore"))
57                 ))
58             )
59         )
60         resultsFlow.collect { println(it) }
61     }
62     mongoClient.close()
63 }

このクエリでは、次のパイプラインステージを使用します。

`$search`	プロットまたはタイトルに`ghost`というタームが含まれ、かつ指定された ObjectId がない映画を検索します（ `must` `mustNot`句）。プロットまたはタイトルに`ghost`というタームが含まれ（ `must`句）、指定された ObjectId がある映画を検索します（ `filter`句）、ただし`score`を50 %（ `boost` ）減らします。
`$limit`	結果数を`10`ドキュメントに制限します。
`$project`	ドキュメントの`title` 、 `plot` 、 `_id`フィールドのみが結果に含まれます。結果にドキュメントのスコアを表示する`score`という名前のフィールドを追加します。

1 import com.mongodb.client.model.Aggregates.limit
2 import com.mongodb.client.model.Aggregates.project
3 import com.mongodb.client.model.Projections.*
4 import com.mongodb.kotlin.client.coroutine.MongoClient
5 import kotlinx.coroutines.runBlocking
6 import org.bson.Document
7 import org.bson.types.ObjectId
8 
9 fun main() {
10     // establish connection and set namespace
11     val uri = "<connection-string>"
12     val mongoClient = MongoClient.create(uri)
13     val database = mongoClient.getDatabase("sample_mflix")
14     val collection = database.getCollection<Document>("movies")
15 
16     runBlocking {
17         // define clauses
18         val mustClause = listOf(
19             Document("text",
20                 Document("query", "ghost")
21                     .append("path", listOf("plot","title"))
22             )
23         )
24 
25         val mustNotClauseAndFilterClause = listOf(
26             Document("in",
27                 Document("value", listOf(ObjectId("573a13cdf29313caabd83c08"), ObjectId("573a13cef29313caabd873a2")))
28                     .append("path", "_id")
29             )
30         )
31 
32         val compound1 = Document("must", mustClause)
33             .append("mustNot", mustNotClauseAndFilterClause)
34 
35         val compound2 = Document("must", mustClause)
36             .append("filter", mustNotClauseAndFilterClause)
37             .append("score",
38                 Document("boost",
39                     Document("value", 0.5)
40                 )
41             )
42 
43         val agg = Document("\$search",
44             Document("index", "compound-query-custom-score-tutorial")
45                 .append("compound", Document("should", listOf(
46                     Document("compound", compound1),
47                     Document("compound", compound2)
48                 )))
49         )
50 
51         val resultsFlow = collection.aggregate<Document>(
52             listOf(
53                 agg,
54                 limit(10),
55                 project(fields(
56                     include("title", "plot", "_id"),
57                     computed("score", Document("\$meta", "searchScore"))
58                 ))
59             )
60         )
61         resultsFlow.collect { println(it) }
62     }
63     mongoClient.close()
64 }

`<connection-string>`クエリ内のを置き換え、ファイルを保存します。

接続stringにデータベースユーザーの認証情報が含まれていることを確認します。詳しくは、「ドライバーによる接続」を参照してください。

`CompoundBuryQuery.kt`ファイルを実行します。

IDE でCompoundBuryQuery.ktプログラムを実行すると、次のドキュメントが出力されます。

dotnet run compound-bury-results.csproj

Document{{_id=573a139af29313caabcefcce, plot=Adaption of the famous Oscar Wilde tale about a young American girl that helps a British ghost find rest and forgiveness., genres=[Family, Drama, Fantasy], title=The Canterville Ghost, score=5.909613132476807}}
Document{{_id=573a13d8f29313caabda5dc1, plot=The Little Ghost lives in the castle over looking a small town and awakens for precisely one hour after the clock strikes midnight. Follow him on this adventure to see his first sunrise ever!, genres=[Family, Fantasy], title=The Little Ghost, score=5.367666244506836}}
Document{{_id=573a13c0f29313caabd6139d, plot=Renowned "ghost hunter", Carter Simms is paid to conduct a paranormal investigation of a supposedly haunted house. Along with a cameraman, a reporter, and a spiritual advocate, she embarks on a three night journey into terror., genres=[Horror, Thriller], title=Death of a Ghost Hunter, score=4.676314353942871}}
Document{{_id=573a1398f29313caabcebf6f, plot=After an accident leaves a young man dead, his spirit stays behind to warn his lover of impending danger, with the help of a reluctant psychic., genres=[Drama, Fantasy, Romance], title=Ghost, score=3.9638845920562744}}
Document{{_id=573a13cdf29313caabd83c08, plot=A man tries to solve his lover's murder by communicating with her spirit through the help of a medium., genres=[Drama, Fantasy, Mystery], title=Ghost, score=3.9638845920562744}}
Document{{_id=573a13cef29313caabd873a2, plot=A man tries to solve his lover's murder by communicating with her spirit through the help of a medium., genres=[Drama, Fantasy, Mystery], title=Ghost, score=3.9638845920562744}}
Document{{_id=573a13c3f29313caabd6a149, plot=What kind of scenes in a horror film scares you the most? When a ghost appears totally unexpectedly? When the main character does not see the ghost sneaking up behind him? When at the very ..., genres=[Horror, Thriller], title=Coming Soon, score=3.526711940765381}}
Document{{_id=573a1397f29313caabce7ea1, plot=Four successful elderly gentlemen, members of the Chowder Society, share a gruesome, 50-year old secret. When one of Edward Wanderley's twin sons dies in a bizarre accident, the group ..., genres=[Drama, Horror, Thriller], title=Ghost Story, score=3.3177831172943115}}
Document{{_id=573a13a4f29313caabd117df, plot=Stunt motorcyclist Johnny Blaze gives up his soul to become a hellblazing vigilante, to fight against power hungry Blackheart, the son of the devil himself., genres=[Action, Fantasy, Thriller], title=Ghost Rider, score=3.3177831172943115}}
Document{{_id=573a13a6f29313caabd185dc, plot=A salvage crew that discovers a long-lost 1962 passenger ship floating lifeless in a remote region of the Bering Sea soon notices, as they prepare to tow it back to land, that "strange things" happen..., genres=[Horror, Mystery], title=Ghost Ship, score=3.3177831172943115}}

dotnet run compound-bury-results.csproj

Document{{_id=573a139af29313caabcefcce, plot=Adaption of the famous Oscar Wilde tale about a young American girl that helps a British ghost find rest and forgiveness., title=The Canterville Ghost, score=5.909613132476807}}
Document{{_id=573a13d8f29313caabda5dc1, plot=The Little Ghost lives in the castle over looking a small town and awakens for precisely one hour after the clock strikes midnight. Follow him on this adventure to see his first sunrise ever!, title=The Little Ghost, score=5.367666244506836}}
Document{{_id=573a13c0f29313caabd6139d, plot=Renowned "ghost hunter", Carter Simms is paid to conduct a paranormal investigation of a supposedly haunted house. Along with a cameraman, a reporter, and a spiritual advocate, she embarks on a three night journey into terror., title=Death of a Ghost Hunter, score=4.676314353942871}}
Document{{_id=573a1398f29313caabcebf6f, plot=After an accident leaves a young man dead, his spirit stays behind to warn his lover of impending danger, with the help of a reluctant psychic., title=Ghost, score=3.9638845920562744}}
Document{{_id=573a13c3f29313caabd6a149, plot=What kind of scenes in a horror film scares you the most? When a ghost appears totally unexpectedly? When the main character does not see the ghost sneaking up behind him? When at the very ..., title=Coming Soon, score=3.526711940765381}}
Document{{_id=573a1398f29313caabce912c, plot=Three unemployed parapsychology professors set up shop as a unique ghost removal service., title=Ghostbusters, score=3.5241782665252686}}
Document{{_id=573a139cf29313caabcf5a48, plot=Casper, a ghost, teams up with Wendy, a witch, against an evil warlock., title=Casper Meets Wendy, score=3.5241782665252686}}
Document{{_id=573a13bdf29313caabd58274, plot=Banku, his mother, Anjali Sharma and father move in to their new house -- the Nath villa, unaware of the fact that the house is inhabited by a ghost. It is learnt the ghost is not too happy..., title=Bhoothnath, score=3.4605300426483154}}
Document{{_id=573a1397f29313caabce7ea1, plot=Four successful elderly gentlemen, members of the Chowder Society, share a gruesome, 50-year old secret. When one of Edward Wanderley's twin sons dies in a bizarre accident, the group ..., title=Ghost Story, score=3.3177831172943115}}
Document{{_id=573a1398f29313caabcebf79, plot=Elliot Hopper is a widower with three children, he is currently working on a deal. It seems like his wife illness was very costly and this deal could put them out of the red. However he ..., title=Ghost Dad, score=3.3177831172943115}}

`compound-bury-results.js`という名前のファイルを作成します。

サンプルクエリをコピーして、`compound-bury-results.js` ファイルに貼り付けます。

このクエリでは、次のパイプラインステージを使用します。

`$search`	プロットまたはタイトルに`ghost`というタームが含まれ（ `must`句）、かつ`comedy`ジャンルではない映画を検索します（ `mustNot`句）。プロットまたはタイトルに`ghost`というタームが含まれ（ `must`句）、かつ`comedy`ジャンル（ `filter`句）に含まれる映画を検索しますが、 `score`は50 %（ `boost` ）。
`$limit`	結果数を`10`ドキュメントに制限します。
`$project`	結果にはドキュメントの`_id` 、 `title` 、 `plot` 、 `genres`フィールドのみが結果に含まれます。結果にスコアを表示する`score`という名前のフィールドを追加します。

1 const { MongoClient } = require("mongodb");
2 
3 // connect to your Atlas cluster
4 const uri = "<connection-string>";
5 const client = new MongoClient(uri);
6 
7 async function run() {
8   try {
9     await client.connect();
10 
11     // set namespace
12     const database = client.db("sample_mflix");
13     const coll = database.collection("movies");
14 
15     // define pipeline
16     const agg = [
17       {
18         "$search": {
19             "index": "compound-query-custom-score-tutorial", 
20             "compound": {
21             "should": [
22               {
23                 "compound": {
24                   "must": [
25                     {
26                       "text": {
27                         "query": "ghost", 
28                         "path": [
29                           "plot", "title"
30                         ]
31                       }
32                     }
33                   ], 
34                   "mustNot": [
35                     {
36                       "text": {
37                         "query": "Comedy", 
38                         "path": [
39                           "genres"
40                         ]
41                       }
42                     }
43                   ]
44                 }
45               }, {
46                 "compound": {
47                   "must": [
48                     {
49                       "text": {
50                         "query": "ghost", 
51                         "path": [
52                           "plot", "title"
53                         ]
54                       }
55                     }
56                   ], 
57                   "filter": [
58                     {
59                       "text": {
60                         "query": "Comedy", 
61                         "path": [
62                           "genres"
63                         ]
64                       }
65                     }
66                   ], 
67                   "score": { "boost": { "value": 0.5 } }
68                 }
69               }
70             ]
71           }
72         }
73       }, {
74         "$limit": 10
75       }, {
76         "$project": {
77           "_id": 1, 
78           "title": 1, 
79           "plot": 1, 
80           "genres": 1, 
81           "score": { "$meta": "searchScore" }
82         }
83       }
84     ];
85 
86   // run pipeline
87    const result = coll.aggregate(agg);
88 
89   // print results
90    await result.forEach((doc) => console.dir(JSON.stringify(doc)));
91   } finally {
92     await client.close();
93   }
94 }
95 run().catch(console.dir);

このクエリでは、次のパイプラインステージを使用します。

`$search`	プロットまたはタイトルに`ghost`というタームが含まれ、かつ指定された ObjectId がない映画を検索します（ `must` `mustNot`句）。プロットまたはタイトルに`ghost`というタームが含まれ（ `must`句）、指定された ObjectId がある映画を検索します（ `filter`句）、ただし`score`を50 %（ `boost` ）減らします。
`$limit`	結果数を`10`ドキュメントに制限します。
`$project`	ドキュメントの`title` 、 `plot` 、 `_id`フィールドのみが結果に含まれます。結果にドキュメントのスコアを表示する`score`という名前のフィールドを追加します。

1 const { MongoClient } = require("mongodb");
2 const { ObjectId } = require("mongodb");
3 
4 // connect to your Atlas cluster
5 const uri = "<connection-string>";
6 const client = new MongoClient(uri);
7 
8 async function run() {
9   try {
10     await client.connect();
11 
12     // set namespace
13     const database = client.db("sample_mflix");
14     const coll = database.collection("movies");
15 
16     // define pipeline
17     const agg = [
18       {
19         '$search': {
20           'index': 'compound-query-custom-score-tutorial',
21           'compound': {
22             'should': [
23               {
24                 'compound': {
25                   'must': [
26                     {
27                       'text': {
28                         'query': 'ghost', 
29                         'path': [ 'plot', 'title' ]
30                       }
31                     }
32                   ], 
33                   'mustNot': [
34                     {
35                       'in': {
36                         'value': [ new ObjectId('573a13cdf29313caabd83c08'), new ObjectId('573a13cef29313caabd873a2')  ], 
37                         'path': '_id'
38                       }
39                     }
40                   ]
41                 }
42               }, {
43                 'compound': {
44                   'must': [
45                     {
46                       'text': {
47                         'query': 'ghost', 
48                         'path': [ 'plot', 'title' ]
49                       }
50                     }
51                   ], 
52                   'filter': [
53                     {
54                       'in': {
55                         'value': [ new ObjectId('573a13cdf29313caabd83c08'), new ObjectId('573a13cef29313caabd873a2') ], 
56                         'path': '_id'
57                       }
58                     }
59                   ], 
60                   'score': {
61                     'boost': { 'value': 0.5 }
62                   }
63                 }
64               }
65             ]
66           }
67         }
68       }, {
69         '$limit': 10
70       }, {
71         '$project': {
72           '_id': 1, 
73           'title': 1, 
74           'plot': 1, 
75           'score': { '$meta': 'searchScore' }
76         }
77       }
78     ];
79 
80   // run pipeline
81     const result = coll.aggregate(agg);
82 
83   // print results
84     await result.forEach((doc) => console.dir(JSON.stringify(doc)));
85   } finally {
86     await client.close();
87   }
88 }
89 run().catch(console.dir);

`<connection-string>`クエリ内のを置き換え、ファイルを保存します。

接続stringにデータベースユーザーの認証情報が含まれていることを確認します。詳しくは、「ドライバーによる接続」を参照してください。

コレクションをクエリします。

次のコマンドを実行して、コレクションをクエリします。

node compound-bury-results.js

{"_id":"573a139af29313caabcefcce","plot":"Adaption of the famous Oscar Wilde tale about a young American girl that helps a British ghost find rest and forgiveness.","genres":["Family","Drama","Fantasy"],"title":"The Canterville Ghost","score":5.909613132476807}
{"_id":"573a13d8f29313caabda5dc1","plot":"The Little Ghost lives in the castle over looking a small town and awakens for precisely one hour after the clock strikes midnight. Follow him on this adventure to see his first sunrise ever!","genres":["Family","Fantasy"],"title":"The Little Ghost","score":5.367666244506836}
{"_id":"573a13c0f29313caabd6139d","plot":"Renowned \\"ghost hunter\\", Carter Simms is paid to conduct a paranormal investigation of a supposedly haunted house. Along with a cameraman, a reporter, and a spiritual advocate, she embarks on a three night journey into terror.","genres":["Horror","Thriller"],"title":"Death of a Ghost Hunter","score":4.676314353942871}
{"_id":"573a1398f29313caabcebf6f","plot":"After an accident leaves a young man dead, his spirit stays behind to warn his lover of impending danger, with the help of a reluctant psychic.","genres":["Drama","Fantasy","Romance"],"title":"Ghost","score":3.9638845920562744}
{"_id":"573a13cdf29313caabd83c08","plot":"A man tries to solve his lovers murder by communicating with her spirit through the help of a medium.","genres":["Drama","Fantasy","Mystery"],"title":"Ghost","score":3.9638845920562744}
{"_id":"573a13cef29313caabd873a2","plot":"A man tries to solve his lovers murder by communicating with her spirit through the help of a medium.","genres":["Drama","Fantasy","Mystery"],"title":"Ghost","score":3.9638845920562744}
{"_id":"573a13c3f29313caabd6a149","plot":"What kind of scenes in a horror film scares you the most? When a ghost appears totally unexpectedly? When the main character does not see the ghost sneaking up behind him? When at the very ...","genres":["Horror","Thriller"],"title":"Coming Soon","score":3.526711940765381}
{"_id":"573a1397f29313caabce7ea1","plot":"Four successful elderly gentlemen, members of the Chowder Society, share a gruesome, 50-year old secret. When one of Edward Wanderleys twin sons dies in a bizarre accident, the group ...","genres":["Drama","Horror","Thriller"],"title":"Ghost Story","score":3.3177831172943115}
{"_id":"573a13a4f29313caabd117df","plot":"Stunt motorcyclist Johnny Blaze gives up his soul to become a hellblazing vigilante, to fight against power hungry Blackheart, the son of the devil himself.","genres":["Action","Fantasy","Thriller"],"title":"Ghost Rider","score":3.3177831172943115}
{"_id":"573a13a6f29313caabd185dc","plot":"A salvage crew that discovers a long-lost 1962 passenger ship floating lifeless in a remote region of the Bering Sea soon notices, as they prepare to tow it back to land, that \\"strange things\\" happen...","genres":["Horror","Mystery"],"title":"Ghost Ship","score":3.3177831172943115}

node compound-bury-results.js

{"_id":"573a139af29313caabcefcce","plot":"Adaption of the famous Oscar Wilde tale about a young American girl that helps a British ghost find rest and forgiveness.","title":"The Canterville Ghost","score":5.909613132476807}
{"_id":"573a13d8f29313caabda5dc1","plot":"The Little Ghost lives in the castle over looking a small town and awakens for precisely one hour after the clock strikes midnight. Follow him on this adventure to see his first sunrise ever!","title":"The Little Ghost","score":5.367666244506836}
{"_id":"573a13c0f29313caabd6139d","plot":"Renowned \\"ghost hunter\\", Carter Simms is paid to conduct a paranormal investigation of a supposedly haunted house. Along with a cameraman, a reporter, and a spiritual advocate, she embarks on a three night journey into terror.","title":"Death of a Ghost Hunter","score":4.676314353942871}
{"_id":"573a1398f29313caabcebf6f","plot":"After an accident leaves a young man dead, his spirit stays behind to warn his lover of impending danger, with the help of a reluctant psychic.","title":"Ghost","score":3.9638845920562744}
{"_id":"573a13c3f29313caabd6a149","plot":"What kind of scenes in a horror film scares you the most? When a ghost appears totally unexpectedly? When the main character does not see the ghost sneaking up behind him? When at the very ...","title":"Coming Soon","score":3.526711940765381}
{"_id":"573a1398f29313caabce912c","plot":"Three unemployed parapsychology professors set up shop as a unique ghost removal service.","title":"Ghostbusters","score":3.5241782665252686}
{"_id":"573a139cf29313caabcf5a48","plot":"Casper, a ghost, teams up with Wendy, a witch, against an evil warlock.","title":"Casper Meets Wendy","score":3.5241782665252686}
{"_id":"573a13bdf29313caabd58274","plot":"Banku, his mother, Anjali Sharma and father move in to their new house -- the Nath villa, unaware of the fact that the house is inhabited by a ghost. It is learnt the ghost is not too happy...","title":"Bhoothnath","score":3.4605300426483154}
{"_id":"573a1397f29313caabce7ea1","plot":"Four successful elderly gentlemen, members of the Chowder Society, share a gruesome, 50-year old secret. When one of Edward Wanderleys twin sons dies in a bizarre accident, the group ...","title":"Ghost Story","score":3.3177831172943115}
{"_id":"573a1398f29313caabcebf79","plot":"Elliot Hopper is a widower with three children, he is currently working on a deal. It seems like his wife illness was very costly and this deal could put them out of the red. However he ...","title":"Ghost Dad","score":3.3177831172943115}

`compound-bury-results.py`という名前のファイルを作成します。

クエリをコピーして、`compound-bury-results.py` ファイルに貼り付けます。

このクエリでは、次のパイプラインステージを使用します。

`$search`	プロットまたはタイトルに`ghost`というタームが含まれ（ `must`句）、かつ`comedy`ジャンルではない映画を検索します（ `mustNot`句）。プロットまたはタイトルに`ghost`というタームが含まれ（ `must`句）、かつ`comedy`ジャンル（ `filter`句）に含まれる映画を検索しますが、 `score`は50 %（ `boost` ）。
`$limit`	結果数を`10`ドキュメントに制限します。
`$project`	結果にはドキュメントの`_id` 、 `title` 、 `plot` 、 `genres`フィールドのみが結果に含まれます。結果にスコアを表示する`score`という名前のフィールドを追加します。

1 import pymongo
2 import dns
3 
4 client = pymongo.MongoClient('<connection-string>')
5 result = client['sample_mflix']['movies'].aggregate([
6   {
7     '$search': {
8       'index': 'compound-query-custom-score-tutorial',
9       'compound': {
10         'should': [
11           {
12             'compound': {
13               'must': [
14                 {
15                   'text': {
16                     'query': 'ghost', 
17                     'path': [ 'plot', 'title' ]
18                   }
19                 }
20               ], 
21               'mustNot': [
22                 {
23                   'text': {
24                     'query': 'Comedy', 
25                     'path': [ 'genres' ]
26                   }
27                 }
28               ]
29             }
30           }, {
31             'compound': {
32               'must': [
33                 {
34                   'text': {
35                     'query': 'ghost', 
36                     'path': [ 'plot', 'title' ]
37                   }
38                 }
39               ], 
40               'filter': [
41                 {
42                   'text': {
43                     'query': 'Comedy', 
44                     'path': [ 'genres' ]
45                   }
46                 }
47               ], 
48               'score': { 'boost': { 'value': 0.5 } }
49             }
50           }
51         ]
52       }
53     }
54   }, {
55     '$limit': 10
56   }, {
57     '$project': {
58       '_id': 1, 
59       'title': 1, 
60       'plot': 1, 
61       'genres': 1, 
62       'score': { '$meta': 'searchScore' }
63     }
64   }
65 ])
66 
67 for i in result:
68     print(i)

このクエリでは、次のパイプラインステージを使用します。

`$search`	プロットまたはタイトルに`ghost`というタームが含まれ、かつ指定された ObjectId がない映画を検索します（ `must` `mustNot`句）。プロットまたはタイトルに`ghost`というタームが含まれ（ `must`句）、指定された ObjectId がある映画を検索します（ `filter`句）、ただし`score`を50 %（ `boost` ）減らします。
`$limit`	結果数を`10`ドキュメントに制限します。
`$project`	ドキュメントの`title` 、 `plot` 、 `_id`フィールドのみが結果に含まれます。結果にドキュメントのスコアを表示する`score`という名前のフィールドを追加します。

1 import pymongo
2 import dns
3 from bson import ObjectId
4 
5 client = pymongo.MongoClient('<connection-string>')
6 result = client['sample_mflix']['movies'].aggregate([
7   {
8     '$search': {
9       'index': 'compound-query-custom-score-tutorial',
10       'compound': {
11         'should': [
12           {
13             'compound': {
14               'must': [
15                 {
16                   'text': {
17                     'query': 'ghost', 
18                     'path': [ 'plot', 'title' ]
19                   }
20                 }
21               ], 
22               'mustNot': [
23                 {
24                   'in': {
25                     'value': [ ObjectId('573a13cdf29313caabd83c08'), ObjectId('573a13cef29313caabd873a2') ], 
26                     'path': '_id'
27                   }
28                 }
29               ]
30             }
31           }, {
32             'compound': {
33               'must': [
34                 {
35                   'text': {
36                     'query': 'ghost', 
37                     'path': [ 'plot', 'title' ]
38                   }
39                 }
40               ], 
41               'filter': [
42                 {
43                   'in': {
44                     'value': [ ObjectId('573a13cdf29313caabd83c08'), ObjectId('573a13cef29313caabd873a2') ], 
45                     'path': '_id'
46                   }
47                 }
48               ], 
49               'score': { 'boost': { 'value': 0.5 } }
50             }
51           }
52         ]
53       }
54     }
55   }, {
56     '$limit': 10
57   }, {
58     '$project': {
59       '_id': 1, 
60       'title': 1, 
61       'plot': 1, 
62       'score': { '$meta': 'searchScore' }
63     }
64   }
65 ])
66 
67 for i in result:
68     print(i)

`<connection-string>`クエリ内のを置き換え、ファイルを保存します。

接続stringにデータベースユーザーの認証情報が含まれていることを確認します。詳しくは、「ドライバーによる接続」を参照してください。

コマンドを実行して、コレクションをクエリします。

python compound-bury-results.csproj

{'_id': ObjectId('573a139af29313caabcefcce'), 'plot': 'Adaption of the famous Oscar Wilde tale about a young American girl that helps a British ghost find rest and forgiveness.', 'genres': ['Family', 'Drama', 'Fantasy'], 'title': 'The Canterville Ghost', 'score': 5.909613132476807}
{'_id': ObjectId('573a13d8f29313caabda5dc1'), 'plot': 'The Little Ghost lives in the castle over looking a small town and awakens for precisely one hour after the clock strikes midnight. Follow him on this adventure to see his first sunrise ever!', 'genres': ['Family', 'Fantasy'], 'title': 'The Little Ghost', 'score': 5.367666244506836}
{'_id': ObjectId('573a13c0f29313caabd6139d'), 'plot': 'Renowned "ghost hunter", Carter Simms is paid to conduct a paranormal investigation of a supposedly haunted house. Along with a cameraman, a reporter, and a spiritual advocate, she embarks on a three night journey into terror.', 'genres': ['Horror', 'Thriller'], 'title': 'Death of a Ghost Hunter', 'score': 4.676314353942871}
{'_id': ObjectId('573a1398f29313caabcebf6f'), 'plot': 'After an accident leaves a young man dead, his spirit stays behind to warn his lover of impending danger, with the help of a reluctant psychic.', 'genres': ['Drama', 'Fantasy', 'Romance'], 'title': 'Ghost', 'score': 3.9638845920562744}
{'_id': ObjectId('573a13cdf29313caabd83c08'), 'plot': "A man tries to solve his lover's murder by communicating with her spirit through the help of a medium.", 'genres': ['Drama', 'Fantasy', 'Mystery'], 'title': 'Ghost', 'score': 3.9638845920562744}
{'_id': ObjectId('573a13cef29313caabd873a2'), 'plot': "A man tries to solve his lover's murder by communicating with her spirit through the help of a medium.", 'genres': ['Drama', 'Fantasy', 'Mystery'], 'title': 'Ghost', 'score': 3.9638845920562744}
{'_id': ObjectId('573a13c3f29313caabd6a149'), 'plot': 'What kind of scenes in a horror film scares you the most? When a ghost appears totally unexpectedly? When the main character does not see the ghost sneaking up behind him? When at the very ...', 'genres': ['Horror', 'Thriller'], 'title': 'Coming Soon', 'score': 3.526711940765381}
{'_id': ObjectId('573a1397f29313caabce7ea1'), 'plot': "Four successful elderly gentlemen, members of the Chowder Society, share a gruesome, 50-year old secret. When one of Edward Wanderley's twin sons dies in a bizarre accident, the group ...", 'genres': ['Drama', 'Horror', 'Thriller'], 'title': 'Ghost Story', 'score': 3.3177831172943115}
{'_id': ObjectId('573a13a4f29313caabd117df'), 'plot': 'Stunt motorcyclist Johnny Blaze gives up his soul to become a hellblazing vigilante, to fight against power hungry Blackheart, the son of the devil himself.', 'genres': ['Action', 'Fantasy', 'Thriller'], 'title': 'Ghost Rider', 'score': 3.3177831172943115}
{'_id': ObjectId('573a13a6f29313caabd185dc'), 'plot': 'A salvage crew that discovers a long-lost 1962 passenger ship floating lifeless in a remote region of the Bering Sea soon notices, as they prepare to tow it back to land, that "strange things" happen...', 'genres': ['Horror', 'Mystery'], 'title': 'Ghost Ship', 'score': 3.3177831172943115}

python compound-bury-results.csproj

{'_id': ObjectId('573a139af29313caabcefcce'), 'plot': 'Adaption of the famous Oscar Wilde tale about a young American girl that helps a British ghost find rest and forgiveness.', 'title': 'The Canterville Ghost', 'score': 5.909613132476807}
{'_id': ObjectId('573a13d8f29313caabda5dc1'), 'plot': 'The Little Ghost lives in the castle over looking a small town and awakens for precisely one hour after the clock strikes midnight. Follow him on this adventure to see his first sunrise ever!', 'title': 'The Little Ghost', 'score': 5.367666244506836}
{'_id': ObjectId('573a13c0f29313caabd6139d'), 'plot': 'Renowned "ghost hunter", Carter Simms is paid to conduct a paranormal investigation of a supposedly haunted house. Along with a cameraman, a reporter, and a spiritual advocate, she embarks on a three night journey into terror.', 'title': 'Death of a Ghost Hunter', 'score': 4.676314353942871}
{'_id': ObjectId('573a1398f29313caabcebf6f'), 'plot': 'After an accident leaves a young man dead, his spirit stays behind to warn his lover of impending danger, with the help of a reluctant psychic.', 'title': 'Ghost', 'score': 3.9638845920562744}
{'_id': ObjectId('573a13c3f29313caabd6a149'), 'plot': 'What kind of scenes in a horror film scares you the most? When a ghost appears totally unexpectedly? When the main character does not see the ghost sneaking up behind him? When at the very ...', 'title': 'Coming Soon', 'score': 3.526711940765381}
{'_id': ObjectId('573a1398f29313caabce912c'), 'plot': 'Three unemployed parapsychology professors set up shop as a unique ghost removal service.', 'title': 'Ghostbusters', 'score': 3.5241782665252686}
{'_id': ObjectId('573a139cf29313caabcf5a48'), 'plot': 'Casper, a ghost, teams up with Wendy, a witch, against an evil warlock.', 'title': 'Casper Meets Wendy', 'score': 3.5241782665252686}
{'_id': ObjectId('573a13bdf29313caabd58274'), 'plot': 'Banku, his mother, Anjali Sharma and father move in to their new house -- the Nath villa, unaware of the fact that the house is inhabited by a ghost. It is learnt the ghost is not too happy...', 'title': 'Bhoothnath', 'score': 3.4605300426483154}
{'_id': ObjectId('573a1397f29313caabce7ea1'), 'plot': "Four successful elderly gentlemen, members of the Chowder Society, share a gruesome, 50-year old secret. When one of Edward Wanderley's twin sons dies in a bizarre accident, the group ...", 'title': 'Ghost Story', 'score': 3.3177831172943115}
{'_id': ObjectId('573a1398f29313caabcebf79'), 'plot': 'Elliot Hopper is a widower with three children, he is currently working on a deal. It seems like his wife illness was very costly and this deal could put them out of the red. However he ...', 'title': 'Ghost Dad', 'score': 3.3177831172943115}

学び続ける

Atlas Search を使用して複合クエリについて詳しくは、 MongoDB University の Intro To MongoDB コースユニット9を受講してください。 1.5時間のユニットには、Atlas Search の概要、Atlas Search インデックスの作成、複合演算子を使用した$searchクエリの実行、ファセットを使用した結果のグループ化に関するレッスンが含まれています。

戻る

Atlas Search 複合ジオ JSON クエリの実行方法

多言語

1	using MongoDB.Bson;
2	using MongoDB.Bson.Serialization.Attributes;
3	using MongoDB.Bson.Serialization.Conventions;
4	using MongoDB.Driver;
5	using MongoDB.Driver.Search;
6
7	public class CompoundConstantExample
8	{
9	private const string MongoConnectionString = "<connection-string>";
10
11	public static void Main(string[] args)
12	{
13	// allow automapping of the camelCase database fields to our MovieDocument
14	var camelCaseConvention = new ConventionPack { new CamelCaseElementNameConvention() };
15	ConventionRegistry.Register("CamelCase", camelCaseConvention, type => true);
16
17	// connect to your Atlas cluster
18	var mongoClient = new MongoClient(MongoConnectionString);
19	var mflixDatabase = mongoClient.GetDatabase("sample_mflix");
20	var moviesCollection = mflixDatabase.GetCollection<MovieDocument>("movies");
21
22	// define and run pipeline
23	var results = moviesCollection.Aggregate()
24	.Search(Builders<MovieDocument>.Search.Compound()
25	.Filter(Builders<MovieDocument>.Search.Range(movie => movie.Year, SearchRangeBuilder.Gte(2013).Lte(2015)))
26	.Should(Builders<MovieDocument>.Search.Text(movie => movie.Title, "snow", score: new SearchScoreDefinitionBuilder<MovieDocument>().Constant(5))),
27	new SearchHighlightOptions<MovieDocument>(movie => movie.Title),
28	indexName: "compound-query-custom-score-tutorial")
29	.Project<MovieDocument>(Builders<MovieDocument>.Projection
30	.Include(movie => movie.Title)
31	.Include(movie => movie.Year)
32	.Exclude(movie => movie.Id)
33	.MetaSearchScore(movie => movie.Score)
34	.MetaSearchHighlights("highlights"))
35	.Limit(10)
36	.ToList();
37
38	// print results
39	foreach (var movie in results)
40	{
41	Console.WriteLine(movie.ToJson());
42	}
43	}
44	}
45
46	[BsonIgnoreExtraElements]
47	public class MovieDocument
48	{
49	[BsonIgnoreIfDefault]
50	public ObjectId Id { get; set; }
51	public string Title { get; set; }
52	public int Year { get; set; }
53	[BsonElement("highlights")]
54	public List<SearchHighlight> Highlights { get; set; }
55	public double Score { get; set; }
56	}

1	package main
2
3	import (
4	"context"
5	"fmt"
6	"time"
7
8	"go.mongodb.org/mongo-driver/bson"
9	"go.mongodb.org/mongo-driver/mongo"
10	"go.mongodb.org/mongo-driver/mongo/options"
11	)
12
13	func main() {
14	// connect to your Atlas cluster
15	client, err := mongo.Connect(context.TODO(), options.Client().ApplyURI("<connection-string>"))
16	if err != nil {
17	panic(err)
18	}
19	defer client.Disconnect(context.TODO())
20
21	// set namespace
22	collection := client.Database("sample_mflix").Collection("movies")
23
24	// define pipeline stages
25	searchStage := bson.D{{"$search", bson.M{
26	"index": "compound-query-custom-score-tutorial",
27	"compound": bson.M{
28	"filter": bson.M{
29	"range": bson.M{
30	"path": "year", "gte": 2013, "lte": 2015,
31	},
32	},
33	"should": bson.D{
34	{"text", bson.M{
35	"path": "title", "query": "snow", "score": bson.M{
36	"constant": bson.D{{"value", 5}},
37	}}}},
38	},
39	"highlight": bson.D{{"path", "title"}},
40	}}}
41	limitStage := bson.D{{"$limit", 10}}
42	projectStage := bson.D{{"$project", bson.D{{"title", 1}, {"year", 1}, {"_id", 0}, {"score", bson.D{{"$meta", "searchScore"}}}, {"highlights", bson.D{{"$meta", "searchHighlights"}}}}}}
43
44	// specify the amount of time the operation can run on the server
45	opts := options.Aggregate().SetMaxTime(5 * time.Second)
46
47	// run pipeline
48	cursor, err := collection.Aggregate(context.TODO(), mongo.Pipeline{searchStage, limitStage, projectStage}, opts)
49	if err != nil {
50	panic(err)
51	}
52
53	// print results
54	var results []bson.D
55	if err = cursor.All(context.TODO(), &results); err != nil {
56	panic(err)
57	}
58	for _, result := range results {
59	fmt.Println(result)
60	}
61	}

1	import java.util.Arrays;
2	import java.util.List;
3
4	import static com.mongodb.client.model.Aggregates.limit;
5	import static com.mongodb.client.model.Aggregates.project;
6	import static com.mongodb.client.model.Projections.*;
7	import com.mongodb.client.MongoClient;
8	import com.mongodb.client.MongoClients;
9	import com.mongodb.client.MongoCollection;
10	import com.mongodb.client.MongoDatabase;
11
12	import org.bson.Document;
13
14	public class CompoundConstantQuery {
15	public static void main( String[] args ) {
16	// define clauses
17	List<Document> mustClauses =
18	List.of(
19	new Document(
20	"range", new Document("path", "year")
21	.append("gte", 2013)
22	.append("lte", 2015)));
23	List<Document> shouldClauses =
24	List.of(
25	new Document("text",
26	new Document("query", "snow")
27	.append("path", "title")
28	.append("score", new Document("constant", new Document("value", 5)))));
29	Document highlightOption = new Document("path", "title");
30	// define query
31	Document agg =
32	new Document("$search",
33	new Document("index", "compound-query-custom-score-tutorial")
34	.append("compound",
35	new Document("must", mustClauses).append("should", shouldClauses))
36	.append("highlight", highlightOption));
37	// specify connection
38	String uri = "<connection-string>";
39	// establish connection and set namespace
40	try (MongoClient mongoClient = MongoClients.create(uri)) {
41	MongoDatabase database = mongoClient.getDatabase("sample_mflix");
42	MongoCollection<Document> collection = database.getCollection("movies");
43	// run query and print results
44	collection.aggregate(Arrays.asList(agg,
45	limit(10),
46	project(fields(
47	excludeId(),
48	include("title", "year"),
49	computed("score", new Document("$meta", "searchScore")),
50	computed("highlights", new Document("$meta", "searchHighlights"))))))
51	.forEach(doc -> System.out.println(doc.toJson()));
52	}
53	}
54	}

1	import java.util.Arrays;
2	import static com.mongodb.client.model.Filters.eq;
3	import static com.mongodb.client.model.Aggregates.limit;
4	import static com.mongodb.client.model.Aggregates.project;
5	import static com.mongodb.client.model.Projections.computed;
6	import static com.mongodb.client.model.Projections.excludeId;
7	import static com.mongodb.client.model.Projections.fields;
8	import static com.mongodb.client.model.Projections.include;
9	import com.mongodb.client.MongoClient;
10	import com.mongodb.client.MongoClients;
11	import com.mongodb.client.MongoCollection;
12	import com.mongodb.client.MongoDatabase;
13	import org.bson.Document;
14
15	public class CompoundBoostQuery {
16	public static void main( String[] args ) {
17	Document agg = new Document("index", "compound-query-custom-score-tutorial")
18	.append("must", Arrays.asList(new Document("text",
19	new Document("path", "genres")
20	.append("query", "comedy")
21	.append("score",
22	new Document("boost",
23	new Document("value", 9)))),
24	new Document("text",
25	new Document("path", "title")
26	.append("query", "snow")
27	.append("score",
28	new Document("boost",
29	new Document("value", 5))))))
30	.append("should", Arrays.asList(new Document("range",
31	new Document("path", "year")
32	.append("gte", 2013)
33	.append("lte", 2015)
34	.append("score",
35	new Document("boost",
36	new Document("value", 3))))));
37
38	String uri = "<connection-string>";
39
40	try (MongoClient mongoClient = MongoClients.create(uri)) {
41	MongoDatabase database = mongoClient.getDatabase("sample_mflix");
42	MongoCollection<Document> collection = database.getCollection("movies");
43
44	collection.aggregate(Arrays.asList(
45	eq("$search", eq("compound", agg)),
46	limit(10),
47	project(fields(excludeId(), include("title", "year","genres"), computed("score", new Document("$meta", "searchScore")))))
48	).forEach(doc -> System.out.println(doc.toJson()));
49	}
50	}
51	}

1	import com.mongodb.client.model.Aggregates.limit
2	import com.mongodb.client.model.Aggregates.project
3	import com.mongodb.client.model.Projections.*
4	import com.mongodb.kotlin.client.coroutine.MongoClient
5	import kotlinx.coroutines.runBlocking
6	import org.bson.Document
7
8	fun main() {
9	// establish connection and set namespace
10	val uri = "<connection-string>"
11	val mongoClient = MongoClient.create(uri)
12	val database = mongoClient.getDatabase("sample_mflix")
13	val collection = database.getCollection<Document>("movies")
14
15	runBlocking {
16	// define clauses
17	val mustClauses = listOf(
18	Document(
19	"range", Document("path", "year")
20	.append("gte", 2013)
21	.append("lte", 2015)
22	)
23	)
24
25	val shouldClauses = listOf(
26	Document(
27	"text",
28	Document("query", "snow")
29	.append("path", "title")
30	.append("score", Document("constant", Document("value", 5)))
31	)
32	)
33
34	val highlightOption = Document("path", "title")
35
36	// define pipeline
37	val agg = Document(
38	"\$search",
39	Document("index", "compound-query-custom-score-tutorial")
40	.append(
41	"compound",
42	Document("must", mustClauses).append("should", shouldClauses)
43	)
44	.append("highlight", highlightOption)
45	)
46
47	val resultsFlow = collection.aggregate<Document>(
48	listOf(
49	agg,
50	limit(10),
51	project(fields(
52	excludeId(),
53	include("title", "year"),
54	computed("score", Document("\$meta", "searchScore")),
55	computed("highlights", Document("\$meta", "searchHighlights"))
56	))
57	)
58	)
59	resultsFlow.collect { println(it) }
60	}
61	mongoClient.close()
62	}

1	const MongoClient = require("mongodb").MongoClient;
2	const assert = require("assert");
3
4	const agg = [
5	{
6	'$search': {
7	'index': 'compound-query-custom-score-tutorial',
8	'compound': {
9	'filter': [
10	{
11	'range': {
12	'path': 'year',
13	'gte': 2013,
14	'lte': 2015
15	}
16	}
17	],
18	'should': [
19	{
20	'text': {
21	'query': 'snow',
22	'path': 'title',
23	'score': {
24	'constant': {
25	'value': 5
26	}
27	}
28	}
29	}
30	]
31	},
32	'highlight': {
33	'path': 'title'
34	}
35	}
36	}, {
37	'$limit': 10
38	}, {
39	'$project': {
40	'_id': 0,
41	'title': 1,
42	'year': 1,
43	'score': {
44	'$meta': 'searchScore'
45	},
46	'highlights': {
47	'$meta': 'searchHighlights'
48	}
49	}
50	}
51	];
52
53	MongoClient.connect(
54	"<connection-string>",
55	{ useNewUrlParser: true, useUnifiedTopology: true },
56	async function (connectErr, client) {
57	assert.equal(null, connectErr);
58	const coll = client.db("sample_mflix").collection("movies");
59	let cursor = await coll.aggregate(agg);
60	await cursor.forEach((doc) => console.log(doc));
61	client.close();
62	}
63	);

1	import pymongo
2
3	# connect to your Atlas cluster
4	client = pymongo.MongoClient('<connection-string>')
5
6	# define pipeline
7	pipeline = [
8	{'$search': {
9	'index': 'compound-query-custom-score-tutorial',
10	'compound': {
11	'filter': [{'range': {'path': 'year', 'gte': 2013, 'lte': 2015}}],
12	'should': [{'text': {'query': 'snow', 'path': 'title', 'score': {'constant': {'value': 5}}}}]},
13	'highlight': {'path': 'title'}}},
14	{'$limit': 10},
15	{'$project': {'_id': 0, 'title': 1, 'year': 1,
16	'score': {'$meta': 'searchScore'}, "highlights": {"$meta": "searchHighlights"}}}
17	]
18
19	# run pipeline
20	result = client['sample_mflix']['movies'].aggregate(pipeline)
21
22	# print results
23	for i in result:
24	print(i)

1	[
2	{
3	"$search": {
4	"index": "compound-query-custom-score-tutorial",
5	"compound": {
6	"should":[ {
7	"compound":{
8	"must":[
9	{
10	"text": {
11	"query": "ghost",
12	"path": ["plot","title"]
13	}
14	}
15	],
16	"mustNot":[
17	{
18	"text": {
19	"query": "Comedy",
20	"path": ["genres"]
21	}
22	}
23	]
24	}
25	},
26	{
27	"compound":{
28	"must":[
29	{
30	"text": {
31	"query": "ghost",
32	"path": ["plot","title"]
33	}
34	}
35	],
36	"filter":[
37	{
38	"text": {
39	"query": "Comedy",
40	"path": ["genres"]
41	}
42	}
43	],
44	"score":{ "boost": { "value": 0.5} }
45	}
46	}
47	]
48	}
49	}
50	}
51	]

1	SCORE: 5.909613132476807
2	_id: “573a139af29313caabcefcce”
3	plot: "Adaption of the famous Oscar Wilde tale about a young American girl th…"
4	genres: Array (3)
5	runtime: 92
6
7	SCORE: 5.367666244506836
8	_id: “573a13d8f29313caabda5dc1”
9	plot: "The Little Ghost lives in the castle over looking a small town and awa…"
10	genres: Array (2)
11	runtime: 92
12
13	SCORE: 4.676314353942871
14	_id: “573a13c0f29313caabd6139d”
15	plot: "Renowned "ghost hunter", Carter Simms is paid to conduct a paranormal …"
16	genres: Array (2)
17	runtime: 107
18
19	SCORE: 3.9638845920562744
20	_id: “573a1398f29313caabcebf6f”
21	plot: "After an accident leaves a young man dead, his spirit stays behind to …"
22	genres: Array (3)
23	runtime: 127
24
25	SCORE: 3.9638845920562744
26	_id: “573a13cdf29313caabd83c08”
27	plot: "A man tries to solve his lover's murder by communicating with her spir…"
28	genres: Array (3)
29	runtime: 115
30
31	SCORE: 3.9638845920562744
32	_id: “573a13cef29313caabd873a2”
33	plot: "A man tries to solve his lover's murder by communicating with her spir…"
34	genres: Array (3)
35	runtime: 115
36
37	SCORE: 3.526711940765381
38	_id: “573a13c3f29313caabd6a149”
39	plot: "What kind of scenes in a horror film scares you the most? When a ghost…"
40	genres: Array (2)
41	runtime: 95
42
43	SCORE: 3.3177831172943115
44	_id: “573a1397f29313caabce7ea1”
45	plot: "Four successful elderly gentlemen, members of the Chowder Society, sha…"
46	genres: Array (3)
47	runtime: 110
48
49	SCORE: 3.3177831172943115
50	_id: “573a13a4f29313caabd117df”
51	fullplot: "When the motorcyclist Johnny Blaze finds that his father Barton Blaze …"
52	imdb: Object
53	year: 2007
54
55	SCORE: 3.3177831172943115
56	_id: “573a13a6f29313caabd185dc”
57	fullplot: "After discovering a passenger ship missing since 1962 floating adrift …"
58	imdb: Object
59	year: 2002

1	db.movies.aggregate([
2	{
3	"$search": {
4	"index": "compound-query-custom-score-tutorial",
5	"compound": {
6	"should": [
7	{
8	"compound":{
9	"must": [
10	{
11	"text": {
12	"query": "ghost",
13	"path": ["plot","title"]
14	}
15	}
16	],
17	"mustNot": [
18	{
19	"text": {
20	"query": "Comedy",
21	"path": ["genres"]
22	}
23	}
24	]
25	}
26	},
27	{
28	"compound":{
29	"must":[
30	{
31	"text": {
32	"query": "ghost",
33	"path": ["plot","title"]
34	}
35	}
36	],
37	"filter": [
38	{
39	"text": {
40	"query": "Comedy",
41	"path": ["genres"]
42	}
43	}
44	],
45	"score": { "boost": { "value": 0.5} }
46	}
47	}
48	]
49	}
50	}
51	},
52	{
53	"$limit": 10
54	},
55	{
56	"$project": {
57	"_id": 1,
58	"title": 1,
59	"plot": 1,
60	"genres": 1,
61	"score": { "$meta": "searchScore" }
62	}
63	}
64	])

1	_id: ObjectId('573a139af29313caabcefcce'),
2	plot: 'Adaption of the famous Oscar Wilde tale about a young American girl that helps a British ghost find rest and forgiveness.',
3	genres: [ 'Family', 'Drama', 'Fantasy' ],
4	title: 'The Canterville Ghost',
5	score: 5.909613132476807
6
7	_id: ObjectId('573a13d8f29313caabda5dc1'),
8	plot: 'The Little Ghost lives in the castle over looking a small town and awakens for precisely one hour after the clock strikes midnight. Follow him on this adventure to see his first sunrise ever!',
9	genres: [ 'Family', 'Fantasy' ],
10	title: 'The Little Ghost',
11	score: 5.367666244506836
12
13	_id: ObjectId('573a13c0f29313caabd6139d'),
14	plot: 'Renowned "ghost hunter", Carter Simms is paid to conduct a paranormal investigation of a supposedly haunted house. Along with a cameraman, a reporter, and a spiritual advocate, she embarks on a three night journey into terror.',
15	genres: [ 'Horror', 'Thriller' ],
16	title: 'Death of a Ghost Hunter',
17	score: 4.676314353942871
18
19	_id: ObjectId('573a1398f29313caabcebf6f'),
20	plot: 'After an accident leaves a young man dead, his spirit stays behind to warn his lover of impending danger, with the help of a reluctant psychic.',
21	genres: [ 'Drama', 'Fantasy', 'Romance' ],
22	title: 'Ghost',
23	score: 3.9638845920562744
24
25	_id: ObjectId('573a13cdf29313caabd83c08'),
26	plot: "A man tries to solve his lover's murder by communicating with her spirit through the help of a medium.",
27	genres: [ 'Drama', 'Fantasy', 'Mystery' ],
28	title: 'Ghost',
29	score: 3.9638845920562744
30
31	_id: ObjectId('573a13cef29313caabd873a2'),
32	plot: "A man tries to solve his lover's murder by communicating with her spirit through the help of a medium.",
33	genres: [ 'Drama', 'Fantasy', 'Mystery' ],
34	title: 'Ghost',
35	score: 3.9638845920562744
36
37	_id: ObjectId('573a13c3f29313caabd6a149'),
38	plot: 'What kind of scenes in a horror film scares you the most? When a ghost appears totally unexpectedly? When the main character does not see the ghost sneaking up behind him? When at the very ...',
39	genres: [ 'Horror', 'Thriller' ],
40	title: 'Coming Soon',
41	score: 3.526711940765381
42
43	_id: ObjectId('573a1397f29313caabce7ea1'),
44	plot: "Four successful elderly gentlemen, members of the Chowder Society, share a gruesome, 50-year old secret. When one of Edward Wanderley's twin sons dies in a bizarre accident, the group ...",
45	genres: [ 'Drama', 'Horror', 'Thriller' ],
46	title: 'Ghost Story',
47	score: 3.3177831172943115
48
49	_id: ObjectId('573a13a4f29313caabd117df'),
50	plot: 'Stunt motorcyclist Johnny Blaze gives up his soul to become a hellblazing vigilante, to fight against power hungry Blackheart, the son of the devil himself.',
51	genres: [ 'Action', 'Fantasy', 'Thriller' ],
52	title: 'Ghost Rider',
53	score: 3.3177831172943115
54
55	_id: ObjectId('573a13a6f29313caabd185dc'),
56	plot: 'A salvage crew that discovers a long-lost 1962 passenger ship floating lifeless in a remote region of the Bering Sea soon notices, as they prepare to tow it back to land, that "strange things" happen...',
57	genres: [ 'Horror', 'Mystery' ],
58	title: 'Ghost Ship',
59	score: 3.3177831172943115

1	const { MongoClient } = require("mongodb");
2
3	// connect to your Atlas cluster
4	const uri = "<connection-string>";
5	const client = new MongoClient(uri);
6
7	async function run() {
8	try {
9	await client.connect();
10
11	// set namespace
12	const database = client.db("sample_mflix");
13	const coll = database.collection("movies");
14
15	// define pipeline
16	const agg = [
17	{
18	"$search": {
19	"index": "compound-query-custom-score-tutorial",
20	"compound": {
21	"should": [
22	{
23	"compound": {
24	"must": [
25	{
26	"text": {
27	"query": "ghost",
28	"path": [
29	"plot", "title"
30	]
31	}
32	}
33	],
34	"mustNot": [
35	{
36	"text": {
37	"query": "Comedy",
38	"path": [
39	"genres"
40	]
41	}
42	}
43	]
44	}
45	}, {
46	"compound": {
47	"must": [
48	{
49	"text": {
50	"query": "ghost",
51	"path": [
52	"plot", "title"
53	]
54	}
55	}
56	],
57	"filter": [
58	{
59	"text": {
60	"query": "Comedy",
61	"path": [
62	"genres"
63	]
64	}
65	}
66	],
67	"score": { "boost": { "value": 0.5 } }
68	}
69	}
70	]
71	}
72	}
73	}, {
74	"$limit": 10
75	}, {
76	"$project": {
77	"_id": 1,
78	"title": 1,
79	"plot": 1,
80	"genres": 1,
81	"score": { "$meta": "searchScore" }
82	}
83	}
84	];
85
86	// run pipeline
87	const result = coll.aggregate(agg);
88
89	// print results
90	await result.forEach((doc) => console.dir(JSON.stringify(doc)));
91	} finally {
92	await client.close();
93	}
94	}
95	run().catch(console.dir);

1	const { MongoClient } = require("mongodb");
2	const { ObjectId } = require("mongodb");
3
4	// connect to your Atlas cluster
5	const uri = "<connection-string>";
6	const client = new MongoClient(uri);
7
8	async function run() {
9	try {
10	await client.connect();
11
12	// set namespace
13	const database = client.db("sample_mflix");
14	const coll = database.collection("movies");
15
16	// define pipeline
17	const agg = [
18	{
19	'$search': {
20	'index': 'compound-query-custom-score-tutorial',
21	'compound': {
22	'should': [
23	{
24	'compound': {
25	'must': [
26	{
27	'text': {
28	'query': 'ghost',
29	'path': [ 'plot', 'title' ]
30	}
31	}
32	],
33	'mustNot': [
34	{
35	'in': {
36	'value': [ new ObjectId('573a13cdf29313caabd83c08'), new ObjectId('573a13cef29313caabd873a2') ],
37	'path': '_id'
38	}
39	}
40	]
41	}
42	}, {
43	'compound': {
44	'must': [
45	{
46	'text': {
47	'query': 'ghost',
48	'path': [ 'plot', 'title' ]
49	}
50	}
51	],
52	'filter': [
53	{
54	'in': {
55	'value': [ new ObjectId('573a13cdf29313caabd83c08'), new ObjectId('573a13cef29313caabd873a2') ],
56	'path': '_id'
57	}
58	}
59	],
60	'score': {
61	'boost': { 'value': 0.5 }
62	}
63	}
64	}
65	]
66	}
67	}
68	}, {
69	'$limit': 10
70	}, {
71	'$project': {
72	'_id': 1,
73	'title': 1,
74	'plot': 1,
75	'score': { '$meta': 'searchScore' }
76	}
77	}
78	];
79
80	// run pipeline
81	const result = coll.aggregate(agg);
82
83	// print results
84	await result.forEach((doc) => console.dir(JSON.stringify(doc)));
85	} finally {
86	await client.close();
87	}
88	}
89	run().catch(console.dir);

1	import pymongo
2	import dns
3
4	client = pymongo.MongoClient('<connection-string>')
5	result = client['sample_mflix']['movies'].aggregate([
6	{
7	'$search': {
8	'index': 'compound-query-custom-score-tutorial',
9	'compound': {
10	'should': [
11	{
12	'compound': {
13	'must': [
14	{
15	'text': {
16	'query': 'ghost',
17	'path': [ 'plot', 'title' ]
18	}
19	}
20	],
21	'mustNot': [
22	{
23	'text': {
24	'query': 'Comedy',
25	'path': [ 'genres' ]
26	}
27	}
28	]
29	}
30	}, {
31	'compound': {
32	'must': [
33	{
34	'text': {
35	'query': 'ghost',
36	'path': [ 'plot', 'title' ]
37	}
38	}
39	],
40	'filter': [
41	{
42	'text': {
43	'query': 'Comedy',
44	'path': [ 'genres' ]
45	}
46	}
47	],
48	'score': { 'boost': { 'value': 0.5 } }
49	}
50	}
51	]
52	}
53	}
54	}, {
55	'$limit': 10
56	}, {
57	'$project': {
58	'_id': 1,
59	'title': 1,
60	'plot': 1,
61	'genres': 1,
62	'score': { '$meta': 'searchScore' }
63	}
64	}
65	])
66
67	for i in result:
68	print(i)

1	import pymongo
2	import dns
3	from bson import ObjectId
4
5	client = pymongo.MongoClient('<connection-string>')
6	result = client['sample_mflix']['movies'].aggregate([
7	{
8	'$search': {
9	'index': 'compound-query-custom-score-tutorial',
10	'compound': {
11	'should': [
12	{
13	'compound': {
14	'must': [
15	{
16	'text': {
17	'query': 'ghost',
18	'path': [ 'plot', 'title' ]
19	}
20	}
21	],
22	'mustNot': [
23	{
24	'in': {
25	'value': [ ObjectId('573a13cdf29313caabd83c08'), ObjectId('573a13cef29313caabd873a2') ],
26	'path': '_id'
27	}
28	}
29	]
30	}
31	}, {
32	'compound': {
33	'must': [
34	{
35	'text': {
36	'query': 'ghost',
37	'path': [ 'plot', 'title' ]
38	}
39	}
40	],
41	'filter': [
42	{
43	'in': {
44	'value': [ ObjectId('573a13cdf29313caabd83c08'), ObjectId('573a13cef29313caabd873a2') ],
45	'path': '_id'
46	}
47	}
48	],
49	'score': { 'boost': { 'value': 0.5 } }
50	}
51	}
52	]
53	}
54	}
55	}, {
56	'$limit': 10
57	}, {
58	'$project': {
59	'_id': 1,
60	'title': 1,
61	'plot': 1,
62	'score': { '$meta': 'searchScore' }
63	}
64	}
65	])
66
67	for i in result:
68	print(i)

動的マッピングを使用した Atlas Search インデックスの作成

Atlasで、プロジェクトのGo .css-h15tq0{font-style:normal;font-weight:700;}Clusters{0 ページに します。

GoAtlas Searchクラスターの ページに します。

Create Search Index[ をクリックします。

Atlas SearchConfiguration Method を選択し、Next をクリックします。

Index Nameを入力し、Database and Collection を設定します。

インデックスの定義を指定します。

ビジュアル エディター

JSON エディター

Create Search Index[ をクリックします。

You're All Set!モーダル ウィンドウを閉じます。

インデックスの作成が完了するまで待ちます。

複合クエリの実行

Tip

複合クエリを実行して結果をブースト

Atlas で、プロジェクトの [Clusters] ページに移動します。

GoAtlas Searchクラスターの ページに します。

GoにSearch Tester します。

クエリ構文を表示および編集します。

movies コレクションに対して compound 演算子を使用して、次のAtlas Searchクエリを実行します。

注意

クエリ結果を展開します。

mongoshのクラスターに接続します。

sample_mflixデータベースを使用します。

movies コレクションに対して compound 演算子を使用して、次のAtlas Searchクエリを実行します。

注意

MongoDB Compass のクラスターに接続します。

moviessample_mflixデータベースの コレクションを使用します。

オプションを使用して、スコアを変更する Atlas Searchconstant 複合クエリを実行します。

Atlas Searchboostオプションを使用して、スコアを変更する 複合クエリを実行します。

注意

注意

オプションを使用して、スコアを変更する Atlas Searchfunction 複合クエリを実行します。

オプションを使用して、スコアを変更する Atlas Searchconstant 複合クエリを実行します。

Atlas Searchboostオプションを使用して、スコアを変更する 複合クエリを実行します。

注意

オプションを使用して、スコアを変更する Atlas Searchfunction 複合クエリを実行します。

オプションを使用して、スコアを変更する Atlas Searchconstant 複合クエリを実行します。

オプションを使用して、スコアを変更する Atlas Searchboost 複合クエリを実行します。

注意

オプションを使用して、スコアを変更する Atlas Searchfunction 複合クエリを実行します。

CLASSPATHに次のライブラリが含まれていることを確認します。

オプションを使用して、スコアを変更する Atlas Searchconstant 複合クエリを実行します。

注意

Atlas Searchboostオプションを使用して、スコアを変更する 複合クエリを実行します。

注意

注意

オプションを使用して、スコアを変更する Atlas Searchfunction 複合クエリを実行します。

注意

次の依存関係をプロジェクトに追加していることを確認してください。

オプションを使用して、スコアを変更する Atlas Searchconstant 複合クエリを実行します。

Atlas Searchboostオプションを使用して、スコアを変更する 複合クエリを実行します。

注意

オプションを使用して、スコアを変更する Atlas Searchfunction 複合クエリを実行します。

オプションを使用して、スコアを変更する Atlas Searchconstant 複合クエリを実行します。

オプションを使用して、スコアを変更する Atlas Searchboost 複合クエリを実行します。

注意

オプションを使用して、スコアを変更する Atlas Searchfunction 複合クエリを実行します。

オプションを使用して、スコアを変更する Atlas Searchconstant 複合クエリを実行します。

オプションを使用して、スコアを変更する Atlas Searchboost 複合クエリを実行します。

注意

オプションを使用して、スコアを変更する Atlas Searchfunction 複合クエリを実行します。

複合クエリを実行して結果を埋め込む

GoにSearch Tester します。

クエリ構文を表示および編集します。

movies コレクションに対して compound 演算子を使用してAtlas Searchクエリを実行します。

mongoshのクラスターに接続します。

sample_mflixデータベースを使用します。

Atlas Searchcompoundコレクションに対して次のmovies 演算子クエリを実行します。

MongoDB Compass のクラスターに接続します。

moviessample_mflixデータベースの コレクションを使用します。

コレクションに対して次の Atlas Searchmovies クエリを実行します。

Tip

クエリの .NET/C# プロジェクトを設定して初期化します。

クエリをコピーして、Program.cs ファイルに貼り付けます。

<connection-string>クエリ内の を置き換え、ファイルを保存します。

Program.csファイルをコンパイルして実行します。

次のファイルを作成します: compound-bury-results.go

クエリをコピーして、compound-bury-results.go ファイルに貼り付けます。

<connection-string>クエリ内の を置き換え、ファイルを保存します。

Atlasで、プロジェクトのGo Clusters{0 ページにします。

GoAtlas Searchクラスターのページにします。

ビジュアルエディター

You're All Set!モーダルウィンドウを閉じます。

GoAtlas Searchクラスターのページにします。

`movies` コレクションに対して `compound` 演算子を使用して、次のAtlas Search

`mongosh`のクラスターに接続します。

`sample_mflix`データベースを使用します。

`movies` コレクションに対して `compound` 演算子を使用して、次のAtlas Search

`moviessample_mflix`データベースのコレクションを使用します。

オプションを使用して、スコアを変更する Atlas Search`constant` 複合クエリを実行します。

Atlas Search`boost`オプションを使用して、スコアを変更する複合クエリを実行します。

オプションを使用して、スコアを変更する Atlas Search`function` 複合クエリを実行します。

オプションを使用して、スコアを変更する Atlas Search`constant` 複合クエリを実行します。

Atlas Search`boost`オプションを使用して、スコアを変更する複合クエリを実行します。

オプションを使用して、スコアを変更する Atlas Search`function` 複合クエリを実行します。

オプションを使用して、スコアを変更する Atlas Search`constant` 複合クエリを実行します。

オプションを使用して、スコアを変更する Atlas Search`boost` 複合クエリを実行します。

オプションを使用して、スコアを変更する Atlas Search`function` 複合クエリを実行します。

`CLASSPATH`に次のライブラリが含まれていることを確認します。

オプションを使用して、スコアを変更する Atlas Search`constant` 複合クエリを実行します。

Atlas Search`boost`オプションを使用して、スコアを変更する複合クエリを実行します。

オプションを使用して、スコアを変更する Atlas Search`function` 複合クエリを実行します。

オプションを使用して、スコアを変更する Atlas Search`constant` 複合クエリを実行します。

Atlas Search`boost`オプションを使用して、スコアを変更する複合クエリを実行します。

オプションを使用して、スコアを変更する Atlas Search`function` 複合クエリを実行します。

オプションを使用して、スコアを変更する Atlas Search`constant` 複合クエリを実行します。

オプションを使用して、スコアを変更する Atlas Search`boost` 複合クエリを実行します。

オプションを使用して、スコアを変更する Atlas Search`function` 複合クエリを実行します。

オプションを使用して、スコアを変更する Atlas Search`constant` 複合クエリを実行します。

オプションを使用して、スコアを変更する Atlas Search`boost` 複合クエリを実行します。

オプションを使用して、スコアを変更する Atlas Search`function` 複合クエリを実行します。

`movies` コレクションに対して `compound` 演算子を使用してAtlas Search

`mongosh`のクラスターに接続します。

`sample_mflix`データベースを使用します。

Atlas Search`compound`コレクションに対して次の`movies` 演算子クエリを実行します。

`moviessample_mflix`データベースのコレクションを使用します。

コレクションに対して次の Atlas Search`movies` クエリを実行します。

クエリをコピーして、`Program.cs` ファイルに貼り付けます。

`<connection-string>`クエリ内のを置き換え、ファイルを保存します。

`Program.cs`ファイルをコンパイルして実行します。

次のファイルを作成します: `compound-bury-results.go`

クエリをコピーして、`compound-bury-results.go` ファイルに貼り付けます。

`<connection-string>`クエリ内のを置き換え、ファイルを保存します。

`CLASSPATH`に次のライブラリが含まれていることを確認します。

`CompoundBuryQuery.java`という名前のファイルを作成します。

クエリをコピーして、`CompoundBuryQuery.java` ファイルに貼り付けます。

`<connection-string>`クエリ内のを置き換え、ファイルを保存します。

`CompoundBuryQuery.java`ファイルをコンパイルして実行します。

`CompoundBuryQuery.kt`という名前のファイルを作成します。

次のコードをコピーして、`CompoundBuryQuery.kt` ファイルに貼り付けます。

`<connection-string>`クエリ内のを置き換え、ファイルを保存します。

`CompoundBuryQuery.kt`ファイルを実行します。

`compound-bury-results.js`という名前のファイルを作成します。

サンプルクエリをコピーして、`compound-bury-results.js` ファイルに貼り付けます。

`<connection-string>`クエリ内のを置き換え、ファイルを保存します。

`compound-bury-results.py`という名前のファイルを作成します。

クエリをコピーして、`compound-bury-results.py` ファイルに貼り付けます。

`<connection-string>`クエリ内のを置き換え、ファイルを保存します。