ステップ 2: Atlas 検索クエリを実行する

項目一覧

手順

次のステップ

➤ [言語の選択] ドロップダウンメニューを使用して、このページの例の言語を設定します。

重要

サーバーレスインスタンスで使用できない機能

サーバーレスインスタンスは現時点ではこの機能をサポートしていません。詳細については、サーバーレスインスタンスの制限を参照してください。

チュートリアルのこの部分では、Atlas 検索クエリの実行についてガイドします。

手順

Atlas Atlasで、プロジェクトの {0 ページにGoします。GoClusters

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。
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。

[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。

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

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。

[
  {
    $search: {
      index: "default",
      text: {
        query: "baseball",
        path: "plot"
      }
    }
  }
]

SCORE: 3.8531038761138916  _id:  "573a13b3f29313caabd3b409"
  fullplot: "Three guys, all their lives, have been living in the shadow of bullies…"
  imdb: Object
  year: 2006
SCORE: 3.6254453659057617  _id:  "573a1399f29313caabcee801"
  plot: "A young boy is bequeathed the ownership of a professional baseball tea..."
  genres: Array
  runtime: 119
SCORE: 3.6254453659057617  _id:  "573a139af29313caabcefe18"
  plot: "A trained chimpanzee plays third base for a minor-league baseball team..."
  genres: Array
  runtime: 94
SCORE: 3.489243507385254  _id:  "573a1393f29313caabcdca79"
  plot: "The story of the life and career of the famed baseball player, Lou Geh..."
  genres: Array
  runtime: 128
SCORE: 3.489243507385254  _id:  "573a1399f29313caabcecef1"
  plot: "Babe Ruth becomes a baseball legend but is unheroic to those who know ..."
  genres: Array
  runtime: 115
SCORE: 3.4249095916748047  _id:  "573a1398f29313caabcebccf"
  plot: "Two disquieted junior baseball players seek revenge on the local yakuz…"
  genres: Array
  runtime: 96
SCORE: 3.4249095916748047  _id:  "573a13bdf29313caabd5813d"
  plot: "Dominican baseball star Miguel "Sugar" Santos is recruited to play in …"
  genres: Array
  runtime: 114
SCORE: 3.3629050254821777  _id:  "573a139af29313caabcefe79"
  plot: "An all star baseball player becomes the unhealthy focus of a down on h…"
  genres: Array
  runtime: 116
SCORE: 3.303105354309082  _id:  "573a1399f29313caabced370"
  plot: "A fading baseball player is traded to a Japanese team and has trouble …"
  genres: Array
  runtime: 108
SCORE: 3.303105354309082  _id:  "573a13a0f29313caabd05773"
  fullplot: "The story of Baseball Hall-of-Famer Hank Greenberg is told through arc…"
  imdb: Object
  year: 1998

$search パイプラインステージの詳細については、リファレンスページを参照してください。集計パイプラインの完全なドキュメントについては、「MongoDB Server マニュアル」を参照してください。

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` 内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簡単な Atlas Search クエリを実行します。

次のクエリは、plotフィールドでbaseballという単語を検索します。出力を5の結果に制限する $limit ステージと、 titleとplotを除くすべてのフィールドを除外する $project ステージが含まれています。

db.movies.aggregate([
  {
    $search: {
      "text": {
        "query": "baseball",
        "path": "plot"
      }
    }
  },
  {
    $limit: 5
  },
  {
    $project: {
      "_id": 0,
      "title": 1,
      "plot": 1
    }
  }
])

{
  "plot" : "A trio of guys try and make up for missed
  opportunities in childhood by forming a three-player
  baseball team to compete against standard children
  baseball squads.",
  "title" : "The Benchwarmers"
}
{
  "plot" : "A young boy is bequeathed the ownership of a
  professional baseball team.",
  "title" : "Little Big League"
}
{
  "plot" : "A trained chimpanzee plays third base for a
  minor-league baseball team.",
  "title" : "Ed"
}
{
  "plot" : "The story of the life and career of the famed
  baseball player, Lou Gehrig.",
  "title" : "The Pride of the Yankees"
}
{
  "plot" : "Babe Ruth becomes a baseball legend but is
  unheroic to those who know him.",
  "title" : "The Babe"
}

`movies` コレクションに対して複雑な Atlas Searchs クエリを実行します。

$search には、さまざまなタイプのクエリを作成するための演算子がいくつか用意されています。次のクエリでは、複合演算子を使用して複数の演算子を 1 つのクエリに結合します。これには次の検索条件があります。

plot フィールドには Hawaii または Alaska のいずれかが含まれている必要があります。
plot フィールドには、年などの 4 桁の数字が含まれている必要があります。
genres フィールドには Comedy も Romance も含めることはできません。
title フィールドには Beach も Snow も含めることはできません。

db.movies.aggregate([
  {
    $search: {
      "compound": {
        "must": [ {
          "text": {
            "query": ["Hawaii", "Alaska"],
            "path": "plot"
          },
        },
        {
          "regex": {
            "query": "([0-9]{4})",
            "path": "plot",
            "allowAnalyzedField": true
          }
        } ],
        "mustNot": [ {
          "text": {
            "query": ["Comedy", "Romance"],
            "path": "genres"
          }
        },
        {
          "text": {
            "query": ["Beach", "Snow"],
            "path": "title"
          }
        } ]
      }
    }
  },
  {
    $project: {
      "title": 1,
      "plot": 1,
      "genres": 1,
      "_id": 0
    }
  }
])

{
  "plot" : "A modern aircraft carrier is thrown back in time
  to 1941 near Hawaii, just hours before the Japanese attack
  on Pearl Harbor.",
  "genres" : [ "Action", "Sci-Fi" ],
  "title" : "The Final Countdown"
}
{
  "plot" : "Follows John McCain's 2008 presidential
  campaign, from his selection of Alaska Governor Sarah
  Palin as his running mate to their ultimate defeat in the
  general election.",
  "genres" : [ "Biography", "Drama", "History" ],
  "title" : "Game Change"
}
{
  "plot" : "A devastating and heartrending take on grizzly
  bear activists Timothy Treadwell and Amie Huguenard, who
  were killed in October of 2003 while living among
  grizzlies in Alaska.",
  "genres" : [ "Documentary", "Biography" ],
  "title" : "Grizzly Man"
}
{
  "plot" : "Truman Korovin is a lonely, sharp-witted cab
  driver in Fairbanks, Alaska, 1980. The usual routine of
  picking up fares and spending his nights at his favorite
  bar, the Boatel, is disrupted ...",
  "genres" : [ "Drama" ],
  "title" : "Chronic Town"
}

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。

`sample_mflix`データベースの `movies` 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。

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

MongoDB Compass で単純な Atlas 検索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

{
  "text": {
    "query": "baseball",
    "path": "plot"
  }
}

$limit

$project

{
  "_id": 0,
  "title": 1,
  "plot": 1
}

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。

 {
   "plot" : "A trio of guys try and make up for missed
   opportunities in childhood by forming a three-player
   baseball team to compete against standard children
   baseball squads.",
   "title" : "The Benchwarmers"
 }
 {
   "plot" : "A young boy is bequeathed the ownership of a
   professional baseball team.",
   "title" : "Little Big League"
 }
 {
   "plot" : "A trained chimpanzee plays third base for a
   minor-league baseball team.",
   "title" : "Ed"
 }
 {
   "plot" : "The story of the life and career of the famed
   baseball player, Lou Gehrig.",
   "title" : "The Pride of the Yankees"
 }
 {
   "plot" : "Babe Ruth becomes a baseball legend but is
   unheroic to those who know him.",
   "title" : "The Babe"
 }

`movies` コレクションに対して複雑な Atlas Searchs クエリを実行します。

plot フィールドには Hawaii または Alaska のいずれかが含まれている必要があります。
plot フィールドには、年などの 4 桁の数字が含まれている必要があります。
genres フィールドには Comedy も Romance も含めることはできません。
title フィールドには Beach も Snow も含めることはできません。

MongoDB Compass 複雑な Atlas 検索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

{
  "compound": {
    "must": [ {
      "text": {
        "query": ["Hawaii", "Alaska"],
        "path": "plot"
      },
            },
    {
      "regex": {
        "query": "([0-9]{4})",
        "path": "plot",
        "allowAnalyzedField": true
      }
    } ],
    "mustNot": [ {
      "text": {
        "query": ["Comedy", "Romance"],
        "path": "genres"
      }
    },
    {
      "text": {
        "query": ["Beach", "Snow"],
        "path": "title"
      }
    } ]
  }
}

$project

{
  "title": 1,
  "plot": 1,
  "genres": 1,
  "_id": 0
}

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。

 {
   "plot" : "A modern aircraft carrier is thrown back in time
   to 1941 near Hawaii, just hours before the Japanese attack
   on Pearl Harbor.",
   "genres" : [ "Action", "Sci-Fi" ],
   "title" : "The Final Countdown"
 }
 {
   "plot" : "Follows John McCain's 2008 presidential
   campaign, from his selection of Alaska Governor Sarah
   Palin as his running mate to their ultimate defeat in the
   general election.",
   "genres" : [ "Biography", "Drama", "History" ],
   "title" : "Game Change"
 }
 {
   "plot" : "A devastating and heartrending take on grizzly
   bear activists Timothy Treadwell and Amie Huguenard, who
   were killed in October of 2003 while living among
   grizzlies in Alaska.",
   "genres" : [ "Documentary", "Biography" ],
   "title" : "Grizzly Man"
 }
 {
   "plot" : "Truman Korovin is a lonely, sharp-witted cab
   driver in Fairbanks, Alaska, 1980. The usual routine of
   picking up fares and spending his nights at his favorite
   bar, the Boatel, is disrupted ...",
   "genres" : [ "Drama" ],
   "title" : "Chronic Town"
 }

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

simple-query-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 simple-query-example
cd simple-query-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。
plot フィールドで baseball という単語を検索します。これには以下が含まれます。
- 出力を5の結果に制限する$limitステージ
- $project ステージでは、titleとplotを除くすべてのフィールドを除外します。
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 SimpleQuery
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.Text(movie => movie.Plot, "baseball"))
25             .Project<MovieDocument>(Builders<MovieDocument>.Projection
26                 .Include(movie => movie.Plot)
27                 .Include(movie => movie.Title)
28                 .Exclude(movie => movie.Id))
29             .Limit(5)
30             .ToList();
31 
32         // print results
33         foreach (var movie in results)
34         {
35             Console.WriteLine(movie.ToJson());
36         }
37     }
38 }
39 
40 [BsonIgnoreExtraElements]
41 public class MovieDocument
42 {
43     [BsonIgnoreIfDefault]
44     public ObjectId Id { get; set; }
45     public string Plot { get; set; }
46     public string Title { get; set; }
47 }

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 simple-query-example.csproj

{
  "plot" : "A trio of guys try and make up for missed
  opportunities in childhood by forming a three-player
  baseball team to compete against standard children baseball
  squads.",
  "title" : "The Benchwarmers"
}
{
  "plot" : "A young boy is bequeathed the ownership of a
  professional baseball team.",
  "title" : "Little Big League"
}
{
  "plot" : "A trained chimpanzee plays third base for a
  minor-league baseball team.",
  "title" : "Ed"
}
{
  "plot" : "The story of the life and career of the famed
  baseball player, Lou Gehrig.",
  "title" : "The Pride of the Yankees"
}
{
  "plot" : "Babe Ruth becomes a baseball legend but is
  unheroic to those who know him.",
  "title" : "The Babe"
}

`movies` コレクションに対して複雑な Atlas Searchs クエリを実行します。

complex-query-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 complex-query-example
cd complex-query-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。

$search には、さまざまなタイプのクエリを作成するための演算子がいくつか用意されています。次のコード例では、複合演算子を使用して複数の演算子を 1 つのクエリに結合します。これには次の検索条件があります。

plot フィールドには Hawaii または Alaska のいずれかが含まれている必要があります。
plot フィールドには、年などの 4 桁の数字が含まれている必要があります。
genres フィールドには Comedy も Romance も含めることはできません。
title フィールドには Beach も Snow も含めることはできません。

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 ComplexQuery
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         // declare data for the compound query
23         string[] terms = { "Hawaii", "Alaska" };
24         string[] genres = { "Comedy", "Romance" };
25         string[] titles = { "Beach", "Snow" };
26 
27         // define and run pipeline
28         var results = moviesCollection.Aggregate()
29             .Search(Builders<MovieDocument>.Search.Compound()
30                 .Must(Builders<MovieDocument>.Search.Text(movie => movie.Plot, terms))
31                 .Must(Builders<MovieDocument>.Search.Regex(movie => movie.Plot, "([0-9]{4})", true))
32                 .MustNot((Builders<MovieDocument>.Search.Text(movie => movie.Genres, genres)))
33                 .MustNot((Builders<MovieDocument>.Search.Text(movie => movie.Title, titles))))
34             .Project<MovieDocument>(Builders<MovieDocument>.Projection
35                 .Include(movie => movie.Genres)
36                 .Include(movie => movie.Plot)
37                 .Include(movie => movie.Title)
38                 .Exclude(movie => movie.Id))
39             .ToList();
40 
41         // print results
42         foreach (var movie in results)
43         {
44             Console.WriteLine(movie.ToJson());
45         }
46     }
47 }
48 
49 [BsonIgnoreExtraElements]
50 public class MovieDocument
51 {
52     [BsonIgnoreIfDefault]
53     public ObjectId Id { get; set; }
54     public string[] Genres { get; set; }
55     public string Plot { get; set; }
56     public string Title { get; set; }
57 }

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 complex-query-example.csproj

{
  "genres" : ["Action", "Sci-Fi"],
  "plot" : "A modern aircraft carrier is thrown back in time to 1941 near Hawaii, just hours before the Japanese attack on Pearl Harbor.",
  "title" : "The Final Countdown"
}
{
  "genres" : ["Biography", "Drama", "History"],
  "plot" : "Follows John McCain's 2008 presidential campaign,
  from his selection of Alaska Governor Sarah Palin as his
  running mate to their ultimate defeat in the general
  election.",
  "title" : "Game Change"
}
{
  "genres" : ["Documentary", "Biography"],
  "plot" : "A devastating and heartrending take on grizzly
  bear activists Timothy Treadwell and Amie Huguenard, who
  were killed in October of 2003 while living among grizzlies
  in Alaska.",
  "title" : "Grizzly Man"
}
{
  "genres" : ["Drama"],
  "plot" : "Truman Korovin is a lonely, sharp-witted cab
  driver in Fairbanks, Alaska, 1980. The usual routine of
  picking up fares and spending his nights at his favorite
  bar, the Boatel, is disrupted ...",
  "title" : "Chronic Town"
}

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

simple-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、 simple-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。
plotフィールドでbaseballという単語を検索します。これには、次のステージが含まれます。
- 出力を5の結果に制限する$limitステージ
- $project ステージでは、titleとplotを除くすべてのフィールドを除外します。
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 import (
3 	"context"
4 	"fmt"
5 	"time"
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 // define structure of movies collection
12 type MovieCollection struct {
13   title   string    `bson:"Title,omitempty"`
14   plot    string    `bson:"Plot,omitempty"`
15 }
16 func main() {
17   var err error
18   // connect to the Atlas cluster
19   ctx := context.Background()
20   client, err := mongo.Connect(ctx, options.Client().ApplyURI("<connection-string>"))
21   if err != nil {
22 	  panic(err)
23   }
24   defer client.Disconnect(ctx)
25   // set namespace
26   collection := client.Database("sample_mflix").Collection("movies")
27   // define pipeline
28   searchStage := bson.D{{"$search", bson.D{{"text", bson.D{{"path", "plot"},{"query", "baseball"}}}}}}
29   limitStage := bson.D{{"$limit", 5}}
30   projectStage := bson.D{{"$project", bson.D{{"title", 1}, {"plot", 1}, {"_id", 0}}}}
31   // specify the amount of time the operation can run on the server
32   opts := options.Aggregate().SetMaxTime(5 * time.Second)
33   // run pipeline
34   cursor, err := collection.Aggregate(ctx, mongo.Pipeline{searchStage, limitStage, projectStage}, opts)
35   if err != nil {
36 	  panic(err)
37   }
38   // print results
39   var results []bson.D
40   if err = cursor.All(context.TODO(), &results); err != nil {
41 	  panic(err)
42   }
43   for _, result := range results {
44 	  fmt.Println(result)
45   }
46 }

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 simple-query.go

[
  {plot A trio of guys try and make up for missed opportunities in childhood by forming a three-player baseball team to compete against standard children baseball squads.}
  {title The Benchwarmers}
]
[
  {plot A young boy is bequeathed the ownership of a professional baseball team.}
  {title Little Big League}
]
[
  {plot A trained chimpanzee plays third base for a minor-league baseball team.}
  {title Ed}
]
[
  {plot The story of the life and career of the famed baseball player, Lou Gehrig.}
  {title The Pride of the Yankees}
]
[
  {plot Babe Ruth becomes a baseball legend but is unheroic to those who know him.}
  {title The Babe}
]

`movies` コレクションに対して複雑な Atlas Searchs クエリを実行します。

complex-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、 complex-query.goファイルに貼り付けます。

plot フィールドには Hawaii または Alaska のいずれかが含まれている必要があります。
plot フィールドには、年などの 4 桁の数字が含まれている必要があります。
genres フィールドには Comedy も Romance も含めることはできません。
title フィールドには Beach も Snow も含めることはできません。

1 package main
2 import (
3 	"context"
4 	"fmt"
5 	"time"
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 // define structure of movies collection
12 type MovieCollection struct {
13   title   string      `bson:"Title,omitempty"`
14   plot    []string    `bson:"Plot,omitempty"`
15 }
16 func main() {
17   var err error
18   // connect to the Atlas cluster
19   ctx := context.Background()
20   client, err := mongo.Connect(ctx, options.Client().ApplyURI("<connection-string>"))
21   if err != nil {
22 	panic(err)
23   }
24   defer client.Disconnect(ctx)
25   // set namespace
26   collection := client.Database("sample_mflix").Collection("movies")
27   // define pipeline
28   searchStage := bson.D{{"$search", bson.M{
29 	"compound": bson.M{
30 	  "must": bson.A{
31 		bson.M{
32 		  "text": bson.D{
33 			{"path", "plot"},{"query", []string{"Hawaii", "Alaska"}},
34 		  },
35 		},
36 		bson.M{
37 		  "regex": bson.M{
38 		  "path": "plot","query": "([0-9]{4})","allowAnalyzedField": true,
39 		  },
40 		},
41 	  },
42 	  "mustNot": bson.A{
43 		bson.D{
44 		  {"text", bson.M{
45 			 "path": "genres","query": []string{"Comedy", "Romance"},
46 		  }},
47 		  {"text", bson.M{
48 			"path": "title","query": []string{"Beach", "Snow"},
49 		  }},
50 		},
51 	  },
52 	},
53   }}}
54   projectStage := bson.D{{"$project", bson.D{{"title", 1}, {"plot", 1}, {"genres", 1}, {"_id", 0}}}}
55   // specify the amount of time the operation can run on the server
56   opts := options.Aggregate().SetMaxTime(5 * time.Second)
57   // run pipeline
58   cursor, err := collection.Aggregate(ctx, mongo.Pipeline{searchStage, projectStage}, opts)
59   if err != nil {
60 	panic(err)
61   }
62   // print results
63   var results []bson.D
64   if err = cursor.All(context.TODO(), &results); err != nil {
65 	panic(err)
66   }
67   for _, result := range results {
68 	fmt.Println(result)
69   }
70 }

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 complex-query.go

[
  {plot A modern aircraft carrier is thrown back in time to 1941 near Hawaii, just hours before the Japanese attack on Pearl Harbor.}
  {genres [Action Sci-Fi]}
  {title The Final Countdown}
]
[
  {plot Follows John McCain's 2008 presidential campaign, from his selection of Alaska Governor Sarah Palin as his running mate to their ultimate defeat in the general election.}
  {genres [Biography Drama History]}
  {title Game Change}
]
[
  {plot A devastating and heartrending take on grizzly bear activists Timothy Treadwell and Amie Huguenard, who were killed in October of 2003 while living among grizzlies in Alaska.}
  {genres [Documentary Biography]}
  {title Grizzly Man}
]
[
  {plot Truman Korovin is a lonely, sharp-witted cab driver in Fairbanks, Alaska, 1980. The usual routine of picking up fares and spending his nights at his favorite bar, the Boatel, is disrupted ...}
  {genres [Drama]}
  {title Chronic Town}
]

`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

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

SimpleQuery.java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、 SimpleQuery.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。
plot フィールドで baseball という単語を検索します。これには以下が含まれます。
- 出力を5の結果に制限する$limitステージ
- $project ステージでは、titleとplotを除くすべてのフィールドを除外します。
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 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.excludeId;
6 import static com.mongodb.client.model.Projections.fields;
7 import static com.mongodb.client.model.Projections.include;
8 import com.mongodb.client.MongoClient;
9 import com.mongodb.client.MongoClients;
10 import com.mongodb.client.MongoCollection;
11 import com.mongodb.client.MongoDatabase;
12 import org.bson.Document;
13 
14 public class SimpleQuery {
15   public static void main( String[] args ) {
16 	Document agg = new Document("query", "baseball").append("path","plot");
17 
18 	String uri = "<connection-string>";
19 
20 	try (MongoClient mongoClient = MongoClients.create(uri)) {
21 	  MongoDatabase database = mongoClient.getDatabase("sample_mflix");
22 	  MongoCollection<Document> collection = database.getCollection("movies");
23 					
24 	  collection.aggregate(Arrays.asList(
25         eq("$search", eq("text", agg)), 
26 	    limit(5), 
27 	    project(fields(excludeId(), include("title", "plot"))))
28 	  ).forEach(doc -> System.out.println(doc.toJson()));	
29 	}
30   }
31 }

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。

SimpleQuery.javaファイルをコンパイルして実行します。

javac SimpleQuery.java
java SimpleQuery

{
  "plot": "A trio of guys try and make up for missed opportunities in childhood by forming a three-player baseball team to compete against standard children baseball squads.",
  "title": "The Benchwarmers"
}
{
  "plot": "A young boy is bequeathed the ownership of a professional baseball team.",
  "title": "Little Big League"
}
{
  "plot": "A trained chimpanzee plays third base for a minor-league baseball team.",
  "title": "Ed"
}
{
  "plot": "The story of the life and career of the famed baseball player, Lou Gehrig.",
  "title": "The Pride of the Yankees"
}
{
  "plot": "Babe Ruth becomes a baseball legend but is unheroic to those who know him.",
  "title": "The Babe"
}

`movies` コレクションに対して複雑な Atlas Searchs クエリを実行します。

ComplexQuery.java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、 ComplexQuery.javaファイルに貼り付けます。

plot フィールドには Hawaii または Alaska のいずれかが含まれている必要があります。
plot フィールドには、年などの 4 桁の数字が含まれている必要があります。
genres フィールドには Comedy も Romance も含めることはできません。
title フィールドには Beach も Snow も含めることはできません。

1 import java.util.Arrays;
2 import static com.mongodb.client.model.Filters.eq;
3 import static com.mongodb.client.model.Aggregates.project;
4 import static com.mongodb.client.model.Projections.excludeId;
5 import static com.mongodb.client.model.Projections.fields;
6 import static com.mongodb.client.model.Projections.include;
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 ComplexQuery {
14   public static void main( String[] args ) {
15     Document agg = new Document("must", Arrays.asList(
16       new Document("text", new Document("query", Arrays.asList("Hawaii", "Alaska")).append("path", "plot")), 
17       new Document("regex", new Document("query", "([0-9]{4})").append("path", "plot").append("allowAnalyzedField", true))))
18         .append("mustNot", Arrays.asList(
19       new Document("text", new Document("query", Arrays.asList("Comedy", "Romance")).append("path", "genres")), 
20       new Document("text", new Document("query", Arrays.asList("Beach", "Snow")).append("path", "title"))));
21 		
22     String uri = "<connection-string>";
23 
24     try (MongoClient mongoClient = MongoClients.create(uri)) {
25       MongoDatabase database = mongoClient.getDatabase("sample_mflix");
26       MongoCollection<Document> collection = database.getCollection("movies");
27 					
28       collection.aggregate(Arrays.asList(
29         eq("$search", eq("compound", agg)), 
30         project(fields(excludeId(), include("title", "plot", "genres"))))
31       ).forEach(doc -> System.out.println(doc.toJson()));	
32     }
33   }
34 }

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。

ComplexQuery.javaファイルをコンパイルして実行します。

javac ComplexQuery.java
java ComplexQuery

{
  "plot": "A modern aircraft carrier is thrown back in time to 1941 near Hawaii, just hours before the Japanese attack on Pearl Harbor.",
  "genres": ["Action", "Sci-Fi"],
  "title": "The Final Countdown"
}
{
  "plot": "Follows John McCain's 2008 presidential campaign, from his selection of Alaska Governor Sarah Palin as his running mate to their ultimate defeat in the general election.",
  "genres": ["Biography", "Drama", "History"],
  "title": "Game Change"
}
{
  "plot": "A devastating and heartrending take on grizzly bear activists Timothy Treadwell and Amie Huguenard, who were killed in October of 2003 while living among grizzlies in Alaska.",
  "genres": ["Documentary", "Biography"],
  "title": "Grizzly Man"
}
{
  "plot": "Truman Korovin is a lonely, sharp-witted cab driver in Fairbanks, Alaska, 1980. The usual routine of picking up fares and spending his nights at his favorite bar, the Boatel, is disrupted ...",
  "genres": ["Drama"],
  "title": "Chronic Town"
}

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

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

SimpleQuery.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、 SimpleQuery.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。
plot フィールドで baseball という単語を検索します。これには以下が含まれます。
- 出力を5の結果に制限する$limitステージ
- $project ステージでは、titleとplotを除くすべてのフィールドを除外します。
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.Filters.eq
4 import com.mongodb.client.model.Projections.*
5 import com.mongodb.kotlin.client.coroutine.MongoClient
6 import kotlinx.coroutines.runBlocking
7 import org.bson.Document
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 query
18         val agg = Document("query", "baseball").append("path","plot")
19 
20         // run query and print results
21         val resultsFlow = collection.aggregate<Document>(
22             listOf(
23                 eq("\$search", eq("text", agg)),
24                 limit(5),
25                 project(fields(excludeId(), include("title", "plot")))
26             )
27         )
28         resultsFlow.collect { println(it) }
29     }
30     mongoClient.close()
31 }

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。

SimpleQuery.ktファイルを実行します。

IDE でSimpleQuery.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{{plot=A trio of guys try and make up for missed opportunities in childhood by forming a three-player baseball team to compete against standard children baseball squads., title=The Benchwarmers}}
Document{{plot=A young boy is bequeathed the ownership of a professional baseball team., title=Little Big League}}
Document{{plot=A trained chimpanzee plays third base for a minor-league baseball team., title=Ed}}
Document{{plot=Babe Ruth becomes a baseball legend but is unheroic to those who know him., title=The Babe}}
Document{{plot=The story of the life and career of the famed baseball player, Lou Gehrig., title=The Pride of the Yankees}}

`movies` コレクションに対して複雑な Atlas Searchs クエリを実行します。

ComplexQuery.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、 ComplexQuery.ktファイルに貼り付けます。

plot フィールドには Hawaii または Alaska のいずれかが含まれている必要があります。
plot フィールドには、年などの 4 桁の数字が含まれている必要があります。
genres フィールドには Comedy も Romance も含めることはできません。
title フィールドには Beach も Snow も含めることはできません。

1 import com.mongodb.client.model.Aggregates.limit
2 import com.mongodb.client.model.Aggregates.project
3 import com.mongodb.client.model.Filters.eq
4 import com.mongodb.client.model.Projections.*
5 import com.mongodb.kotlin.client.coroutine.MongoClient
6 import kotlinx.coroutines.runBlocking
7 import org.bson.Document
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 query
18         val agg = Document(
19             "must", listOf(
20                 Document("text", Document("query", listOf("Hawaii", "Alaska"))
21                     .append("path", "plot")),
22                 Document(
23                     "regex",
24                     Document("query", "([0-9]{4})")
25                         .append("path", "plot")
26                         .append("allowAnalyzedField", true)
27                 )
28             )
29         )
30             .append(
31                 "mustNot", listOf(
32                     Document("text", Document("query", listOf("Comedy", "Romance"))
33                         .append("path", "genres")),
34                     Document("text", Document("query", listOf("Beach", "Snow"))
35                         .append("path", "title"))
36                 )
37             )
38 
39         // run query and print results
40         val resultsFlow = collection.aggregate<Document>(
41             listOf(
42                 eq("\$search", eq("compound", agg)),
43                 project(fields(
44                     excludeId(),
45                     include("title", "plot", "genres")
46                 ))
47             )
48         )
49         resultsFlow.collect { println(it) }
50     }
51     mongoClient.close()
52 }

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。

ComplexQuery.ktファイルを実行します。

IDE でComplexQuery.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{{plot=A modern aircraft carrier is thrown back in time to 1941 near Hawaii, just hours before the Japanese attack on Pearl Harbor., genres=[Action, Sci-Fi], title=The Final Countdown}}
Document{{plot=Follows John McCain's 2008 presidential campaign, from his selection of Alaska Governor Sarah Palin as his running mate to their ultimate defeat in the general election., genres=[Biography, Drama, History], title=Game Change}}
Document{{plot=A devastating and heartrending take on grizzly bear activists Timothy Treadwell and Amie Huguenard, who were killed in October of 2003 while living among grizzlies in Alaska., genres=[Documentary, Biography], title=Grizzly Man}}
Document{{plot=Truman Korovin is a lonely, sharp-witted cab driver in Fairbanks, Alaska, 1980. The usual routine of picking up fares and spending his nights at his favorite bar, the Boatel, is disrupted ..., genres=[Drama], title=Chronic Town}}

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

simple-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、 simple-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。
plot フィールドで baseball という単語を検索します。出力を 5 件の結果に制限する $limit ステージと、title とplot を除くすべてのフィールドを除外する $project ステージが含まれています。
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       text: {
8         query: "baseball",
9         path: "plot",
10       },
11     },
12   },
13   {
14     $limit: 5,
15   },
16   {
17     $project: {
18       _id: 0,
19       title: 1,
20       plot: 1,
21     },
22   },
23 ];
24 
25 MongoClient.connect(
26   "<connection-string>",
27   { useNewUrlParser: true, useUnifiedTopology: true },
28   async function (connectErr, client) {
29     assert.equal(null, connectErr);
30     const coll = client.db("sample_mflix").collection("movies");
31     let cursor = await coll.aggregate(agg);
32     await cursor.forEach((doc) => console.log(doc));
33     client.close();
34   }
35 );

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 simple-query.js

{
  plot: 'A trio of guys try and make up for missed opportunities in childhood by forming a three-player baseball team to compete against standard children baseball squads.',
  title: 'The Benchwarmers'
}
{
  plot: 'A young boy is bequeathed the ownership of a professional baseball team.',
  title: 'Little Big League'
}
{
  plot: 'A trained chimpanzee plays third base for a minor-league baseball team.',
  title: 'Ed'
}
{
  plot: 'The story of the life and career of the famed baseball player, Lou Gehrig.',
  title: 'The Pride of the Yankees'
}
{
  plot: 'Babe Ruth becomes a baseball legend but is unheroic to those who know him.',
  title: 'The Babe'
}

`movies` コレクションに対して複雑な Atlas Searchs クエリを実行します。

complex-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、 complex-query.jsファイルに貼り付けます。

plot フィールドには Hawaii または Alaska のいずれかが含まれている必要があります。
plot フィールドには、年などの 4 桁の数字が含まれている必要があります。
genres フィールドには Comedy も Romance も含めることはできません。
title フィールドには Beach も Snow も含めることはできません。

1 const MongoClient = require("mongodb").MongoClient;
2 const assert = require("assert");
3 
4 const agg = [
5   {
6     $search: {
7       compound: {
8         must: [
9           {
10             text: {
11               query: ["Hawaii", "Alaska"],
12               path: "plot",
13             },
14           },
15           {
16             regex: {
17               query: "([0-9]{4})",
18               path: "plot",
19               allowAnalyzedField: true,
20             },
21           },
22         ],
23         mustNot: [
24           {
25             text: {
26               query: ["Comedy", "Romance"],
27               path: "genres",
28             },
29           },
30           {
31             text: {
32               query: ["Beach", "Snow"],
33               path: "title",
34             },
35           },
36         ],
37       },
38     },
39   },
40   {
41     $project: {
42       title: 1,
43       plot: 1,
44       genres: 1,
45       _id: 0,
46     },
47   },
48 ];
49 
50 MongoClient.connect(
51   "<connection-string>",
52   { useNewUrlParser: true, useUnifiedTopology: true },
53   async function (connectErr, client) {
54     assert.equal(null, connectErr);
55     const coll = client.db("sample_mflix").collection("movies");
56     let cursor = await coll.aggregate(agg);
57     await cursor.forEach((doc) => console.log(doc));
58     client.close();
59   }
60 );

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。

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 complex-query.js

{
  plot: 'A modern aircraft carrier is thrown back in time to 1941 near Hawaii, just hours before the Japanese attack on Pearl Harbor.',
  genres: [ 'Action', 'Sci-Fi' ],
  title: 'The Final Countdown'
}
{
  plot: "Follows John McCain's 2008 presidential campaign, from his selection of Alaska Governor Sarah Palin as his running mate to their ultimate defeat in the general election.",
  genres: [ 'Biography', 'Drama', 'History' ],
  title: 'Game Change'
}
{
  plot: 'A devastating and heartrending take on grizzly bear activists Timothy Treadwell and Amie Huguenard, who were killed in October of 2003 while living among grizzlies in Alaska.',
  genres: [ 'Documentary', 'Biography' ],
  title: 'Grizzly Man'
}
{
  plot: 'Truman Korovin is a lonely, sharp-witted cab driver in Fairbanks, Alaska, 1980. The usual routine of picking up fares and spending his nights at his favorite bar, the Boatel, is disrupted ...',
  genres: [ 'Drama' ],
  title: 'Chronic Town'
}

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

simple-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、 simple-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。
plot フィールドで baseball という単語を検索します。出力を 5 件の結果に制限する $limit ステージと、title とplot を除くすべてのフィールドを除外する $project ステージが含まれています。
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 import dns
3 
4 client = pymongo.MongoClient('<connection-string>')
5 result = client['sample_mflix']['movies'].aggregate([
6     {
7         '$search': {
8             'index': 'default',
9             'text': {
10                 'query': 'baseball',
11                 'path': 'plot'
12             }
13         }
14     }, {
15         '$limit': 5
16     }, {
17         '$project': {
18             '_id': 0,
19             'title': 1,
20             'plot': 1
21         }
22     }
23 ])
24 
25 for i in result:
26     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 simple-query.py

{'plot': 'A trio of guys try and make up for missed opportunities in childhood by forming a three-player baseball team to compete against standard children baseball squads.', 'title': 'The Benchwarmers'}
{'plot': 'A young boy is bequeathed the ownership of a professional baseball team.', 'title': 'Little Big League'}
{'plot': 'A trained chimpanzee plays third base for a minor-league baseball team.', 'title': 'Ed'}
{'plot': 'The story of the life and career of the famed baseball player, Lou Gehrig.', 'title': 'The Pride of the Yankees'}
{'plot': 'Babe Ruth becomes a baseball legend but is unheroic to those who know him.', 'title': 'The Babe'}

`movies` コレクションに対して複雑な Atlas Searchs クエリを実行します。

complex-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、 complex-query.pyファイルに貼り付けます。

plot フィールドには Hawaii または Alaska のいずれかが含まれている必要があります。
plot フィールドには、年などの 4 桁の数字が含まれている必要があります。
genres フィールドには Comedy も Romance も含めることはできません。
title フィールドには Beach も Snow も含めることはできません。

1 import pymongo
2 import dns
3 
4 client = pymongo.MongoClient('<connection-string>')
5 result = client['sample_mflix']['movies'].aggregate([
6     {
7         '$search': {
8             'compound': {
9                 'must': [
10                     {
11                         'text': {
12                             'query': [
13                                 'Hawaii', 'Alaska'
14                             ],
15                             'path': 'plot'
16                         }
17                     }, {
18                         'regex': {
19                             'query': '([0-9]{4})',
20                             'path': 'plot',
21                             'allowAnalyzedField': True
22                         }
23                     }
24                 ],
25                 'mustNot': [
26                     {
27                         'text': {
28                             'query': [
29                                 'Comedy', 'Romance'
30                             ],
31                             'path': 'genres'
32                         }
33                     }, {
34                         'text': {
35                             'query': [
36                                 'Beach', 'Snow'
37                             ],
38                             'path': 'title'
39                         }
40                     }
41                 ]
42             }
43         }
44     }, {
45         '$project': {
46             'title': 1,
47             'plot': 1,
48             'genres': 1,
49             '_id': 0
50         }
51     }
52 ])
53 
54 for i in result:
55     print(i)

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 complex-query.py

{'plot': 'A modern aircraft carrier is thrown back in time to 1941 near Hawaii, just hours before the Japanese attack on Pearl Harbor.', 'genres': ['Action', 'Sci-Fi'], 'title': 'The Final Countdown'}
{'plot': "Follows John McCain's 2008 presidential campaign, from his selection of Alaska Governor Sarah Palin as his running mate to their ultimate defeat in the general election.", 'genres': ['Biography', 'Drama', 'History'], 'title': 'Game Change'}
{'plot': 'A devastating and heartrending take on grizzly bear activists Timothy Treadwell and Amie Huguenard, who were killed in October of 2003 while living among grizzlies in Alaska.', 'genres': ['Documentary', 'Biography'], 'title': 'Grizzly Man'}
{'plot': 'Truman Korovin is a lonely, sharp-witted cab driver in Fairbanks, Alaska, 1980. The usual routine of picking up fares and spending his nights at his favorite bar, the Boatel, is disrupted ...', 'genres': ['Drama'], 'title': 'Chronic Town'}

次のステップ

いくつかのクエリを実行したので、Atlas Search のドキュメントを確認して、実行できるさまざまな演算子やその他のクエリについて詳しく学習しましょう。他にもクエリ例は、Atlas Search ドキュメントに紹介されています。

ビデオで学びたい場合

このビデオチュートリアルでは、Restaurant Finder デモアプリケーション用の Atlas 検索クエリを作成する方法について紹介します。このアプリケーションは www.atlassearchrestaurants.com でも入手できます。

所要時間: 20 分

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1: 検索インデックスを作成する

Tutorials

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 SimpleQuery
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.Text(movie => movie.Plot, "baseball"))
25	.Project<MovieDocument>(Builders<MovieDocument>.Projection
26	.Include(movie => movie.Plot)
27	.Include(movie => movie.Title)
28	.Exclude(movie => movie.Id))
29	.Limit(5)
30	.ToList();
31
32	// print results
33	foreach (var movie in results)
34	{
35	Console.WriteLine(movie.ToJson());
36	}
37	}
38	}
39
40	[BsonIgnoreExtraElements]
41	public class MovieDocument
42	{
43	[BsonIgnoreIfDefault]
44	public ObjectId Id { get; set; }
45	public string Plot { get; set; }
46	public string Title { get; set; }
47	}

1	package main
2	import (
3	"context"
4	"fmt"
5	"time"
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	// define structure of movies collection
12	type MovieCollection struct {
13	title string `bson:"Title,omitempty"`
14	plot string `bson:"Plot,omitempty"`
15	}
16	func main() {
17	var err error
18	// connect to the Atlas cluster
19	ctx := context.Background()
20	client, err := mongo.Connect(ctx, options.Client().ApplyURI("<connection-string>"))
21	if err != nil {
22	panic(err)
23	}
24	defer client.Disconnect(ctx)
25	// set namespace
26	collection := client.Database("sample_mflix").Collection("movies")
27	// define pipeline
28	searchStage := bson.D{{"$search", bson.D{{"text", bson.D{{"path", "plot"},{"query", "baseball"}}}}}}
29	limitStage := bson.D{{"$limit", 5}}
30	projectStage := bson.D{{"$project", bson.D{{"title", 1}, {"plot", 1}, {"_id", 0}}}}
31	// specify the amount of time the operation can run on the server
32	opts := options.Aggregate().SetMaxTime(5 * time.Second)
33	// run pipeline
34	cursor, err := collection.Aggregate(ctx, mongo.Pipeline{searchStage, limitStage, projectStage}, opts)
35	if err != nil {
36	panic(err)
37	}
38	// print results
39	var results []bson.D
40	if err = cursor.All(context.TODO(), &results); err != nil {
41	panic(err)
42	}
43	for _, result := range results {
44	fmt.Println(result)
45	}
46	}

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.excludeId;
6	import static com.mongodb.client.model.Projections.fields;
7	import static com.mongodb.client.model.Projections.include;
8	import com.mongodb.client.MongoClient;
9	import com.mongodb.client.MongoClients;
10	import com.mongodb.client.MongoCollection;
11	import com.mongodb.client.MongoDatabase;
12	import org.bson.Document;
13
14	public class SimpleQuery {
15	public static void main( String[] args ) {
16	Document agg = new Document("query", "baseball").append("path","plot");
17
18	String uri = "<connection-string>";
19
20	try (MongoClient mongoClient = MongoClients.create(uri)) {
21	MongoDatabase database = mongoClient.getDatabase("sample_mflix");
22	MongoCollection<Document> collection = database.getCollection("movies");
23
24	collection.aggregate(Arrays.asList(
25	eq("$search", eq("text", agg)),
26	limit(5),
27	project(fields(excludeId(), include("title", "plot"))))
28	).forEach(doc -> System.out.println(doc.toJson()));
29	}
30	}
31	}

1	import com.mongodb.client.model.Aggregates.limit
2	import com.mongodb.client.model.Aggregates.project
3	import com.mongodb.client.model.Filters.eq
4	import com.mongodb.client.model.Projections.*
5	import com.mongodb.kotlin.client.coroutine.MongoClient
6	import kotlinx.coroutines.runBlocking
7	import org.bson.Document
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 query
18	val agg = Document("query", "baseball").append("path","plot")
19
20	// run query and print results
21	val resultsFlow = collection.aggregate<Document>(
22	listOf(
23	eq("\$search", eq("text", agg)),
24	limit(5),
25	project(fields(excludeId(), include("title", "plot")))
26	)
27	)
28	resultsFlow.collect { println(it) }
29	}
30	mongoClient.close()
31	}

1	const MongoClient = require("mongodb").MongoClient;
2	const assert = require("assert");
3
4	const agg = [
5	{
6	$search: {
7	text: {
8	query: "baseball",
9	path: "plot",
10	},
11	},
12	},
13	{
14	$limit: 5,
15	},
16	{
17	$project: {
18	_id: 0,
19	title: 1,
20	plot: 1,
21	},
22	},
23	];
24
25	MongoClient.connect(
26	"<connection-string>",
27	{ useNewUrlParser: true, useUnifiedTopology: true },
28	async function (connectErr, client) {
29	assert.equal(null, connectErr);
30	const coll = client.db("sample_mflix").collection("movies");
31	let cursor = await coll.aggregate(agg);
32	await cursor.forEach((doc) => console.log(doc));
33	client.close();
34	}
35	);

1	import pymongo
2	import dns
3
4	client = pymongo.MongoClient('<connection-string>')
5	result = client['sample_mflix']['movies'].aggregate([
6	{
7	'$search': {
8	'index': 'default',
9	'text': {
10	'query': 'baseball',
11	'path': 'plot'
12	}
13	}
14	}, {
15	'$limit': 5
16	}, {
17	'$project': {
18	'_id': 0,
19	'title': 1,
20	'plot': 1
21	}
22	}
23	])
24
25	for i in result:
26	print(i)

重要

サーバーレスインスタンスで使用できない機能

手順

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

GoAtlas Searchクラスターの ページに します。

[Search Tester] に移動します。

クエリ構文を表示および編集します。

クエリ結果を展開します。

mongosh 内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簡単な Atlas Search クエリを実行します。

movies コレクションに対して複雑な Atlas Searchs クエリを実行します。

MongoDB Compass のクラスターに接続します。

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

movies コレクションに対して簡単な Atlas Search クエリを実行します。

movies コレクションに対して複雑な Atlas Searchs クエリを実行します。

movies コレクションに対して簡単な Atlas Search クエリを実行します。

movies コレクションに対して複雑な Atlas Searchs クエリを実行します。

movies コレクションに対して簡単な Atlas Search クエリを実行します。

movies コレクションに対して複雑な Atlas Searchs 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。

movies コレクションに対して簡単な Atlas Search クエリを実行します。

movies コレクションに対して複雑な Atlas Searchs 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。

movies コレクションに対して簡単な Atlas Search クエリを実行します。

movies コレクションに対して複雑な Atlas Searchs クエリを実行します。

movies コレクションに対して簡単な Atlas Search クエリを実行します。

movies コレクションに対して複雑な Atlas Searchs クエリを実行します。

movies コレクションに対して簡単な Atlas Search クエリを実行します。

movies コレクションに対して複雑な Atlas Searchs クエリを実行します。

次のステップ

Atlas Atlasで、プロジェクトの {0 ページにGoします。GoClusters

GoAtlas Searchクラスターのページにします。

`mongosh` 内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簡単な Atlas Search クエリを実行します。

`movies` コレクションに対して複雑な Atlas Searchs クエリを実行します。

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

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

`movies` コレクションに対して複雑な Atlas Searchs クエリを実行します。

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

`movies` コレクションに対して複雑な Atlas Searchs クエリを実行します。

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

`movies` コレクションに対して複雑な Atlas Searchs 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。

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

`movies` コレクションに対して複雑な Atlas Searchs クエリを実行します。

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

`movies` コレクションに対して複雑な Atlas Searchs クエリを実行します。

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

`movies` コレクションに対して複雑な Atlas Searchs クエリを実行します。

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

`movies` コレクションに対して複雑な Atlas Searchs クエリを実行します。