カスタムアナライザを定義し、Atlas Search の発音区別符号を区別しないクエリを実行する方法

AtlasGoClustersAtlas で、プロジェクトの ページにGoします。

1. 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

2. 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。

3. まだ表示されていない場合は、サイドバーの Clusters をクリックしてください。

   [ 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。

[Search Tester] に移動します。

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。

Atlas Search の発音区別符号を区別しないクエリを実行します。

このクエリは、 $searchステージでcompound演算子を使用してコレクションをクエリします。 compound演算子は次の句を使用します。

• must 句を使用して、ワイルドカード演算子を使用して、 alleという用語で始まる映画タイトルを検索する

• should テキスト演算子を使用してDramaジャンルの優先順位を指定する句

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。

1
[
2
  {
3
    "$search" : {
4
      "index": "diacritic-insensitive-tutorial",
5
      "compound" : {
6
        "must": [{
7
            "wildcard" : {
8
              "query" : "alle*",
9
              "path": "title",
10
              "allowAnalyzedField": true
11
        }
12
        }],
13
        "should": [{
14
          "text": {
15
            "query" : "Drama",
16
            "path" : "genres"
17
          }
18
        }]
19
      }
20
    }
21
  }
22
]

SCORE: 1.2084882259368896  _id:  "573a13a1f29313caabd07bb6"
  plot: "A group of hip retro teenage outsiders become involved in an interscho…"
  genres:
    0: "Drama"
    1: "Family"
    2: "Sport"
  runtime: 103
  title: "Alley Cats Strike"
SCORE: 1.179288625717163  _id:  "573a13b1f29313caabd382a2"
  plot: "Famous pianist Zetterstrèm returns home to his native Denmark, to give…"
  genres:
    0: "Drama"
    1: "Romance"
    2: "Sci-Fi"
  runtime: 88
  title: "Allegro"
SCORE: 1  _id:  "573a1397f29313caabce5f15"
  plot: "An enthusiastic filmmaker thinks he's come up with a totally original …"
  genres:
    0: "Animation"
    1: "Comedy"
    2: "Fantasy"
  runtime: 75
  title: "Allegro non troppo"
SCORE: 1  _id:  "573a13d1f29313caabd8f84b"
  plot: "The eleven year old cycling talent Freddy is the son of a butcher in a…"
  genres:
    0: "Comedy"
  runtime: 100
  title: "Allez, Eddy!"

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。

結果の最初のドキュメントには、 titleフィールドに発音区別符号が含まれています。これは、 titleフィールドで使用したdiacriticFolderカスタムアナライザがその値に対して文字のフォールディングを適用したためです。 Atlas Search では、文字列全体（またはフレーズ）を単一のトークンとしてトークン化する キーワード トークナイザ を使用しているため、クエリ用語alleで始まるタイトルのドキュメントが返されます。

あるいは、タイトル フィールドで使用されるカスタムアナライザで、キーワード トークナイザの代わりに 標準 トークナイザを指定することもできます。 標準のトークナイザの場合、Atlas Search 結果には、"Desde alle" などのクエリ用語alle ) の単語の先頭に始まる、または表示されるタイトルを持つドキュメントが含まれます。 これをテストするには、インデックスの定義を編集して、 17行のkeywordトークナイザをstandardトークナイザに置き換え、インデックス定義を保存して、サンプル クエリを実行します。

mongoshで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

Atlas Search の発音区別符号を区別しないクエリを実行します。

このクエリは、 $searchステージでcompound演算子を使用してコレクションをクエリします。 compound演算子は次の句を使用します。

• must 句を使用して、ワイルドカード演算子を使用して、 alleという用語で始まる映画タイトルを検索する

• should テキスト演算子を使用してDramaジャンルの優先順位を指定する句

クエリは、 $projectステージを使用して次の操作を実行します。

• titleとgenresを除くすべてのフィールドを除外

• 次のフィールドを追加: score

1
db.movies.aggregate([
2
  {
3
    "$search" : {
4
      "index": "diacritic-insensitive-tutorial",
5
      "compound" : {
6
        "must": [{
7
            "wildcard" : {
8
              "query" : "alle*",
9
              "path": "title",
10
              "allowAnalyzedField": true
11
        }
12
        }],
13
        "should": [{
14
          "text": {
15
            "query" : "Drama",
16
            "path" : "genres"
17
          }
18
        }]
19
      }
20
    }
21
  },
22
  {
23
    "$project" : {
24
      "_id" : 0,
25
      "title" : 1,
26
      "genres" : 1,
27
      "score" : { "$meta": "searchScore" }
28
    }
29
  }
30
])

{
  genres: [ 'Drama', 'Family', 'Sport' ],
  title: 'Alley Cats Strike',
  score: 1.2084882259368896
},
{
  genres: [ 'Drama', 'Romance', 'Sci-Fi' ],
  title: 'Allegro',
  score: 1.179288625717163
},
{
  genres: [ 'Animation', 'Comedy', 'Fantasy' ],
  title: 'Allegro non troppo',
  score: 1
},
{
  genres: [ 'Comedy' ],
  title: 'Allez, Eddy!',
  score: 1
}

結果の最初のドキュメントには、 titleフィールドに発音区別符号が含まれています。これは、 titleフィールドで使用したdiacriticFolderカスタムアナライザがその値に対して文字のフォールディングを適用したためです。 Atlas Search では、文字列全体（またはフレーズ）を単一のトークンとしてトークン化する キーワード トークナイザ を使用しているため、クエリ用語alleで始まるタイトルのドキュメントが返されます。

あるいは、タイトル フィールドで使用されるカスタムアナライザで、キーワード トークナイザの代わりに 標準 トークナイザを指定することもできます。 標準のトークナイザの場合、Atlas Search 結果には、"Desde alle" などのクエリ用語alle ) の単語の先頭に始まる、または表示されるタイトルを持つドキュメントが含まれます。 これをテストするには、インデックスの定義を編集して、 17行のkeywordトークナイザをstandardトークナイザに置き換え、インデックス定義を保存して、サンプル クエリを実行します。

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データベースに コレクションを作成します。

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。

Atlas Search の発音区別符号を区別しないクエリを実行します。

このクエリでは、次のcompound演算子句を使用してコレクションをクエリします。

• must 句を使用して、ワイルドカード演算子を使用して、 alleという用語で始まる映画タイトルを検索する

• should テキスト演算子を使用してDramaジャンルの優先順位を指定する句

クエリは、 $projectステージを使用して次の操作を実行します。

• titleとgenresを除くすべてのフィールドを除外

• 次のフィールドを追加: score

MongoDB Compass でこのクエリを実行するには：

1. [Aggregations] タブをクリックします。

2. 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。

{
  "index": "diacritic-insensitive-tutorial",
  "compound": {
    "must": [{
      "wildcard": {
        "path": "title",
        "query": "alle*",
        "allowAnalyzedField": true
      }
    }],
    "should": [{
      "text": {
        "query": "Drama",
        "path": "genres"
      }
    }]
  }
}

{
  "_id": 0,
  "title": 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。

{
  genres: [ 'Drama', 'Family', 'Sport' ],
  title: 'Alley Cats Strike',
  score: 1.2084882259368896
},
{
  genres: [ 'Drama', 'Romance', 'Sci-Fi' ],
  title: 'Allegro',
  score: 1.179288625717163
},
{
  genres: [ 'Animation', 'Comedy', 'Fantasy' ],
  title: 'Allegro non troppo',
  score: 1
},
{
  genres: [ 'Comedy' ],
  title: 'Allez, Eddy!',
  score: 1
}

結果の最初のドキュメントには、 titleフィールドに発音区別符号が含まれています。これは、 titleフィールドで使用したdiacriticFolderカスタムアナライザがその値に対して文字のフォールディングを適用したためです。 Atlas Search では、文字列全体（またはフレーズ）を単一のトークンとしてトークン化する キーワード トークナイザ を使用しているため、クエリ用語alleで始まるタイトルのドキュメントが返されます。

あるいは、タイトル フィールドで使用されるカスタムアナライザで、キーワード トークナイザの代わりに 標準 トークナイザを指定することもできます。 標準のトークナイザの場合、Atlas Search 結果には、"Desde alle" などのクエリ用語alle ) の単語の先頭に始まる、または表示されるタイトルを持つドキュメントが含まれます。 これをテストするには、インデックスの定義を編集して、 17行のkeywordトークナイザをstandardトークナイザに置き換え、インデックス定義を保存して、サンプル クエリを実行します。

クエリの .NET/C# プロジェクトを設定して初期化します。

1. diacritic-insensitive-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 diacritic-insensitive-example
   cd diacritic-insensitive-example
   dotnet new console

2. .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ファイルにクエリを作成します。

1. 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compound演算子句を使用して、コレクションをクエリします。

     • must 句を使用して、ワイルドカード演算子を使用して、 alleという用語で始まる映画タイトルを検索する

     • should テキスト演算子を使用してDramaジャンルの優先順位を指定する句

     クエリは、 $projectステージを使用して次の操作を実行します。

     • titleとgenresを除くすべてのフィールドを除外

     • 次のフィールドを追加: score

   • 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 DiacriticInsensitiveExample
   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.Wildcard(movie => movie.Title, "alle*", true))
   26
                   .Should(Builders<MovieDocument>.Search.Text(movie => movie.Genres, "Drama")),
   27
                indexName: "diacritic-insensitive-tutorial")
   28
               .Project<MovieDocument>(Builders<MovieDocument>.Projection
   29
                   .Include(movie => movie.Title)
   30
                   .Include(movie => movie.Genres)
   31
                   .Exclude(movie => movie.Id)
   32
                   .MetaSearchScore(movie => movie.Score))
   33
               .ToList();
   34
   35
           // print results
   36
           foreach (var movie in results)
   37
           {
   38
               Console.WriteLine(movie.ToJson());
   39
           }
   40
       }
   41
   }
   42
   43
   [BsonIgnoreExtraElements]
   44
   public class MovieDocument
   45
   {
   46
       [BsonIgnoreIfDefault]
   47
       public ObjectId Id { get; set; }
   48
       public string [] Genres { get; set; }
   49
       public string Title { get; set; }
   50
       public double Score { get; set; }
   51
   }

2. 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。

ファイルをコンパイルして実行します。<a class=\" \" href=\" \" title=\" \"><svg xmlns=\" \" width=\" \" height=\" \" fill=\" \" viewbox=\" \" class=\" \" role=\" \" aria-label=\" \"><path fill=\" \" d=\" \"> <path fill=\" \" d=\" \">Program.cs

dotnet run diacritic-insensitive-example.csproj

{ "genres" : ["Drama", "Family", "Sport"], "title" : "Alley Cats Strike", "score" : 1.2084882259368896 }
{ "genres" : ["Drama", "Romance", "Sci-Fi"], "title" : "Allegro", "score" : 1.1792886257171631 }
{ "genres" : ["Animation", "Comedy", "Fantasy"], "title" : "Allegro non troppo", "score" : 1.0 }
{ "genres" : ["Comedy"], "title" : "Allez, Eddy!", "score" : 1.0 }

結果の最初のドキュメントには、 titleフィールドに発音区別符号が含まれています。これは、 titleフィールドで使用したdiacriticFolderカスタムアナライザがその値に対して文字のフォールディングを適用したためです。 Atlas Search では、文字列全体（またはフレーズ）を単一のトークンとしてトークン化する キーワード トークナイザ を使用しているため、クエリ用語alleで始まるタイトルのドキュメントが返されます。

あるいは、タイトル フィールドで使用されるカスタムアナライザで、キーワード トークナイザの代わりに 標準 トークナイザを指定することもできます。 標準のトークナイザの場合、Atlas Search 結果には、"Desde alle" などのクエリ用語alle ) の単語の先頭に始まる、または表示されるタイトルを持つドキュメントが含まれます。 これをテストするには、インデックスの定義を編集して、 17行のkeywordトークナイザをstandardトークナイザに置き換え、インデックス定義を保存して、サンプル クエリを実行します。

Atlas Search の発音区別符号を区別しないクエリを実行します。

1. diacritic-insensitive.goという名前のファイルを作成します。

2. 次のコードをコピーして、 diacritic-insensitive.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演算子句を使用して、コレクションをクエリします。

     • must 句を使用して、ワイルドカード演算子を使用して、 alleという用語で始まる映画タイトルを検索する

     • should テキスト演算子を使用してDramaジャンルの優先順位を指定する句

     クエリは、 $projectステージを使用して次の操作を実行します。

     • titleとgenresを除くすべてのフィールドを除外

     • 次のフィールドを追加: score

   • 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
   7
   	"go.mongodb.org/mongo-driver/bson"
   8
   	"go.mongodb.org/mongo-driver/mongo"
   9
   	"go.mongodb.org/mongo-driver/mongo/options"
   10
   )
   11
   12
   func main() {
   13
   	// connect to your Atlas cluster
   14
   	client, err := mongo.Connect(context.TODO(), options.Client().ApplyURI("<connection-string>"))
   15
   	if err != nil {
   16
   		panic(err)
   17
   	}
   18
   	defer client.Disconnect(context.TODO())
   19
   20
   	// set namespace
   21
   	collection := client.Database("sample_mflix").Collection("movies")
   22
   23
   	// define pipeline stages
   24
   	searchStage := bson.D{{"$search", bson.M{
   25
   		"index": "diacritic-insensitive-tutorial",
   26
   		"compound": bson.M{
   27
   			"must": bson.M{
   28
   				"wildcard": bson.M{
   29
   					"path":               "title",
   30
   					"query":              "alle*",
   31
   					"allowAnalyzedField": true,
   32
   				},
   33
   			},
   34
   			"should": bson.D{
   35
   				{"text", bson.M{
   36
   					"path":  "genres",
   37
   					"query": "Drama"}}},
   38
   		},
   39
   	}}}
   40
   	projectStage := bson.D{{"$project", bson.D{{"title", 1}, {"genres", 1}, {"_id", 0}, {"score", bson.D{{"$meta", "searchScore"}}}}}}
   41
   42
   	// run pipeline
   43
   	cursor, err := collection.Aggregate(context.TODO(), mongo.Pipeline{searchStage, projectStage})
   44
   	if err != nil {
   45
   		panic(err)
   46
   	}
   47
   48
   	// print results
   49
   	var results []bson.D
   50
   	if err = cursor.All(context.TODO(), &results); err != nil {
   51
   		panic(err)
   52
   	}
   53
   	for _, result := range results {
   54
   		fmt.Println(result)
   55
   	}
   56
   }

3. 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。

4. 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 diacritic-insensitive.go

   出力を非表示

   [{genres [Drama Family Sport]} {title Alley Cats Strike} {score 1.2084882259368896}]
   [{genres [Drama Romance Sci-Fi]} {title Allegro} {score 1.179288625717163}]
   [{genres [Animation Comedy Fantasy]} {title Allegro non troppo} {score 1}]
   [{genres [Comedy]} {title Allez, Eddy!} {score 1}]

結果の最初のドキュメントには、 titleフィールドに発音区別符号が含まれています。これは、 titleフィールドで使用したdiacriticFolderカスタムアナライザがその値に対して文字のフォールディングを適用したためです。 Atlas Search では、文字列全体（またはフレーズ）を単一のトークンとしてトークン化する キーワード トークナイザ を使用しているため、クエリ用語alleで始まるタイトルのドキュメントが返されます。

あるいは、タイトル フィールドで使用されるカスタムアナライザで、キーワード トークナイザの代わりに 標準 トークナイザを指定することもできます。 標準のトークナイザの場合、Atlas Search 結果には、"Desde alle" などのクエリ用語alle ) の単語の先頭に始まる、または表示されるタイトルを持つドキュメントが含まれます。 これをテストするには、インデックスの定義を編集して、 17行のkeywordトークナイザをstandardトークナイザに置き換え、インデックス定義を保存して、サンプル 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。

Atlas Search の発音区別符号を区別しないクエリを実行します。

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

2. 次のコードをコピーして、 DiacriticInsensitive.java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演算子句を使用して、コレクションをクエリします。

     • must 句を使用して、ワイルドカード演算子を使用して、 alleという用語で始まる映画タイトルを検索する

     • should テキスト演算子を使用してDramaジャンルの優先順位を指定する句

     クエリは、 $projectステージを使用して次の操作を実行します。

     • titleとgenresを除くすべてのフィールドを除外

     • 次のフィールドを追加: score

   • 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 static com.mongodb.client.model.Aggregates.project;
   2
   import static com.mongodb.client.model.Projections.*;
   3
   import com.mongodb.client.MongoClient;
   4
   import com.mongodb.client.MongoClients;
   5
   import com.mongodb.client.MongoCollection;
   6
   import com.mongodb.client.MongoDatabase;
   7
   import org.bson.Document;
   8
   import java.util.Arrays;
   9
   import java.util.List;
   10
   11
   public class DiacriticInsensitive {
   12
       public static void main(String[] args) {
   13
           // define clauses
   14
           List<Document> mustClauses =
   15
               List.of( new Document("wildcard", 
   16
                   new Document("path", "title")
   17
                   .append("query", "alle*")
   18
                   .append("allowAnalyzedField", true)));
   19
           List<Document> shouldClauses =
   20
               List.of( new Document("text",
   21
                   new Document("query", "Drama")
   22
                   .append("path", "genres")));
   23
           // define pipeline
   24
           Document agg = new Document( "$search",
   25
               new Document("index", "diacritic-insensitive-tutorial")
   26
               .append("compound",
   27
                   new Document("must", mustClauses)
   28
                   .append("should", shouldClauses)));
   29
   30
           // connect to your Atlas cluster
   31
           String uri = "<connection-string>";
   32
   33
           try (MongoClient mongoClient = MongoClients.create(uri)) {            
   34
               // set namespace
   35
               MongoDatabase database = mongoClient.getDatabase("sample_mflix");
   36
               MongoCollection<Document> collection = database.getCollection("movies");
   37
               
   38
               // run pipeline and print results
   39
               collection.aggregate(Arrays.asList(agg,
   40
                   project(fields(
   41
                       excludeId(), 
   42
                       include("title"), 
   43
                       include("genres"), 
   44
                       computed("score", new Document("$meta", "searchScore"))))))
   45
                   .forEach(doc -> System.out.println(doc.toJson()));
   46
           }
   47
       }
   48
   }

   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次のコードを追加します。

   package com.mongodb.drivers;

3. 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。

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

   javac DiacriticInsensitive.java
   java DiacriticInsensitive

   出力を非表示

   {"genres": ["Drama", "Family", "Sport"], "title": "Alley Cats Strike", "score": 1.2084882259368896}
   {"genres": ["Drama", "Romance", "Sci-Fi"], "title": "Allegro", "score": 1.179288625717163}
   {"genres": ["Animation", "Comedy", "Fantasy"], "title": "Allegro non troppo", "score": 1.0}
   {"genres": ["Comedy"], "title": "Allez, Eddy!", "score": 1.0}

結果の最初のドキュメントには、 titleフィールドに発音区別符号が含まれています。これは、 titleフィールドで使用したdiacriticFolderカスタムアナライザがその値に対して文字のフォールディングを適用したためです。 Atlas Search では、文字列全体（またはフレーズ）を単一のトークンとしてトークン化する キーワード トークナイザ を使用しているため、クエリ用語alleで始まるタイトルのドキュメントが返されます。

あるいは、タイトル フィールドで使用されるカスタムアナライザで、キーワード トークナイザの代わりに 標準 トークナイザを指定することもできます。 標準のトークナイザの場合、Atlas Search 結果には、"Desde alle" などのクエリ用語alle ) の単語の先頭に始まる、または表示されるタイトルを持つドキュメントが含まれます。 これをテストするには、インデックスの定義を編集して、 17行のkeywordトークナイザをstandardトークナイザに置き換え、インデックス定義を保存して、サンプル クエリを実行します。

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。

Atlas Search の発音区別符号を区別しないクエリを実行します。

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

2. 次のコードをコピーして、 DiacriticInsensitive.kt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演算子句を使用して、コレクションをクエリします。

     • must 句を使用して、ワイルドカード演算子を使用して、 alleという用語で始まる映画タイトルを検索する

     • should テキスト演算子を使用してDramaジャンルの優先順位を指定する句

     クエリは、 $projectステージを使用して次の操作を実行します。

     • titleとgenresを除くすべてのフィールドを除外

     • 次のフィールドを追加: score

   • 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.project
   2
   import com.mongodb.client.model.Projections.*
   3
   import com.mongodb.kotlin.client.coroutine.MongoClient
   4
   import kotlinx.coroutines.runBlocking
   5
   import org.bson.Document
   6
   7
   fun main() {
   8
       // connect to your Atlas cluster
   9
       val uri = "<connection-string>"
   10
       val mongoClient = MongoClient.create(uri)
   11
   12
       // set namespace
   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
                   "wildcard",
   21
                   Document("path", "title")
   22
                       .append("query", "alle*")
   23
                       .append("allowAnalyzedField", true)
   24
               )
   25
           )
   26
   27
           val shouldClauses = listOf(
   28
               Document(
   29
                   "text",
   30
                   Document("query", "Drama")
   31
                       .append("path", "genres")
   32
               )
   33
           )
   34
   35
           // define pipeline
   36
           val agg = Document( "\$search",
   37
               Document("index", "diacritic-insensitive-tutorial")
   38
                   .append("compound", Document("must", mustClauses)
   39
                       .append("should", shouldClauses)
   40
                   )
   41
           )
   42
   43
           // run pipeline and print results
   44
           val resultsFlow = collection.aggregate<Document>(
   45
               listOf(
   46
                   agg,
   47
                   project(fields(
   48
                       excludeId(),
   49
                       include("title", "genres"),
   50
                       computed("score", Document("\$meta", "searchScore"))))
   51
               )
   52
           )
   53
           resultsFlow.collect { println(it) }
   54
       }
   55
   56
       mongoClient.close()
   57
   }

3. 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。

4. DiacriticInsensitive.ktファイルを実行します。

   IDE でDiacriticInsensitive.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{{genres=[Drama, Family, Sport], title=Alley Cats Strike, score=1.2084882259368896}}
   Document{{genres=[Drama, Romance, Sci-Fi], title=Allegro, score=1.179288625717163}}
   Document{{genres=[Animation, Comedy, Fantasy], title=Allegro non troppo, score=1.0}}
   Document{{genres=[Comedy], title=Allez, Eddy!, score=1.0}}

結果の最初のドキュメントには、 titleフィールドに発音区別符号が含まれています。これは、 titleフィールドで使用したdiacriticFolderカスタムアナライザがその値に対して文字のフォールディングを適用したためです。 Atlas Search では、文字列全体（またはフレーズ）を単一のトークンとしてトークン化する キーワード トークナイザ を使用しているため、クエリ用語alleで始まるタイトルのドキュメントが返されます。

あるいは、タイトル フィールドで使用されるカスタムアナライザで、キーワード トークナイザの代わりに 標準 トークナイザを指定することもできます。 標準のトークナイザの場合、Atlas Search 結果には、"Desde alle" などのクエリ用語alle ) の単語の先頭に始まる、または表示されるタイトルを持つドキュメントが含まれます。 これをテストするには、インデックスの定義を編集して、 17行のkeywordトークナイザをstandardトークナイザに置き換え、インデックス定義を保存して、サンプル クエリを実行します。

Atlas Search の発音区別符号を区別しないクエリを実行します。

1. diacritic-insensitive.jsという名前のファイルを作成します。

2. 次のコードをコピーして、 diacritic-insensitive.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compound演算子句を使用して、コレクションをクエリします。

     • must 句を使用して、ワイルドカード演算子を使用して、 alleという用語で始まる映画タイトルを検索する

     • should テキスト演算子を使用してDramaジャンルの優先順位を指定する句

     クエリは、 $projectステージを使用して次の操作を実行します。

     • titleとgenresを除くすべてのフィールドを除外

     • 次のフィールドを追加: score

   • 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");
   2
   3
   // Replace the uri string with your MongoDB deployment's connection string.
   4
   const uri =
   5
     "<connection-string>";
   6
   7
   const client = new MongoClient(uri);
   8
   9
   async function run() {
   10
     try {
   11
       await client.connect();
   12
   13
       // set namespace
   14
       const database = client.db("sample_mflix");
   15
       const coll = database.collection("movies");
   16
   17
       // define pipeline
   18
       const agg = [{
   19
           '$search': {
   20
             'index': 'diacritic-insensitive-tutorial',
   21
             'compound': {
   22
                   'must': [{
   23
                       'wildcard': {
   24
                           'query': "alle*",
   25
                           'path': "title",
   26
                           'allowAnalyzedField': true
   27
                       }
   28
                   }],
   29
                   'should': [{'text': {'query': 'Drama', 'path': 'genres'}}]
   30
               }}},
   31
           { '$project': { '_id': 0, 'title': 1 , 'genres': 1, 'score': {'$meta': 'searchScore'}}}];
   32
              
   33
       // run pipeline
   34
       const result = await coll.aggregate(agg);
   35
   36
       // print results
   37
       await result.forEach((doc) => console.log(doc));
   38
       
   39
     } finally {
   40
       await client.close();
   41
     }
   42
   }
   43
   run().catch(console.dir);

3. 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。

4. 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 diacritic-insensitive.js

   出力を非表示

   {
     genres: [ 'Drama', 'Family', 'Sport' ],
     title: 'Alley Cats Strike',
     score: 1.2084882259368896
   }
   {
     genres: [ 'Drama', 'Romance', 'Sci-Fi' ],
     title: 'Allegro',
     score: 1.179288625717163
   }
   {
     genres: [ 'Animation', 'Comedy', 'Fantasy' ],
     title: 'Allegro non troppo',
     score: 1
   }
   {
     genres: [ 'Comedy' ],
     title: 'Allez, Eddy!',
     score: 1
   }

結果の最初のドキュメントには、 titleフィールドに発音区別符号が含まれています。これは、 titleフィールドで使用したdiacriticFolderカスタムアナライザがその値に対して文字のフォールディングを適用したためです。 Atlas Search では、文字列全体（またはフレーズ）を単一のトークンとしてトークン化する キーワード トークナイザ を使用しているため、クエリ用語alleで始まるタイトルのドキュメントが返されます。

あるいは、タイトル フィールドで使用されるカスタムアナライザで、キーワード トークナイザの代わりに 標準 トークナイザを指定することもできます。 標準のトークナイザの場合、Atlas Search 結果には、"Desde alle" などのクエリ用語alle ) の単語の先頭に始まる、または表示されるタイトルを持つドキュメントが含まれます。 これをテストするには、インデックスの定義を編集して、 17行のkeywordトークナイザをstandardトークナイザに置き換え、インデックス定義を保存して、サンプル クエリを実行します。

Atlas Search の発音区別符号を区別しないクエリを実行します。

1. diacritic-insensitive.pyという名前のファイルを作成します。

2. 次のコードをコピーして、 diacritic-insensitive.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compound演算子句を使用して、コレクションをクエリします。

     • must 句を使用して、ワイルドカード演算子を使用して、 alleという用語で始まる映画タイトルを検索する

     • should テキスト演算子を使用してDramaジャンルの優先順位を指定する句

     クエリは、 $projectステージを使用して次の操作を実行します。

     • titleとgenresを除くすべてのフィールドを除外

     • 次のフィールドを追加: score

   • 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
     {'$search': {
   9
         'index': 'diacritic-insensitive-tutorial',
   10
         'compound': {
   11
           'must': [{'wildcard': {'path': 'title', 'query': 'alle*', 'allowAnalyzedField': True}}],
   12
           'should': [{'text': {'query': 'Drama', 'path': 'genres'}}]}}},
   13
     {'$project': {'_id': 0, 'title': 1, 'genres': 1, 'score': {'$meta': 'searchScore'}}}
   14
   ]
   15
   16
   # run pipeline
   17
   result = client['sample_mflix']['movies'].aggregate(pipeline)
   18
   19
   # print results
   20
   for i in result:
   21
       print(i)

3. 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。

4. 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 diacritic-insensitive.py

   出力を非表示

   {'genres': ['Drama', 'Family', 'Sport'], 'title': 'Alley Cats Strike', 'score': 1.2084882259368896}
   {'genres': ['Drama', 'Romance', 'Sci-Fi'], 'title': 'Allegro', 'score': 1.179288625717163}
   {'genres': ['Animation', 'Comedy', 'Fantasy'], 'title': 'Allegro non troppo', 'score': 1.0}
   {'genres': ['Comedy'], 'title': 'Allez, Eddy!', 'score': 1.0}

結果の最初のドキュメントには、 titleフィールドに発音区別符号が含まれています。これは、 titleフィールドで使用したdiacriticFolderカスタムアナライザがその値に対して文字のフォールディングを適用したためです。 Atlas Search では、文字列全体（またはフレーズ）を単一のトークンとしてトークン化する キーワード トークナイザ を使用しているため、クエリ用語alleで始まるタイトルのドキュメントが返されます。

あるいは、タイトル フィールドで使用されるカスタムアナライザで、キーワード トークナイザの代わりに 標準 トークナイザを指定することもできます。 標準のトークナイザの場合、Atlas Search 結果には、"Desde alle" などのクエリ用語alle ) の単語の先頭に始まる、または表示されるタイトルを持つドキュメントが含まれます。 これをテストするには、インデックスの定義を編集して、 17行のkeywordトークナイザをstandardトークナイザに置き換え、インデックス定義を保存して、サンプル クエリを実行します。