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ファセットによるクエリ

このガイドでは、 ファセット コレクターを使用してクエリを実行し、クエリ結果をグループ化し、各グループのカウントを返す方法を説明します。

所要時間: 10 分

  • MongoDB アカウント。 「 MongoDB アカウントのサインアップ 」を参照してください。

  • Atlas クラスター。 「クラスターの作成 」を参照してください。

  • クラスターにロードされたサンプル データセット。

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  1. まだ表示されていない場合は、目的のプロジェクトを含む組織をナビゲーション バーの Organizations メニューで選択します。

  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. 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。

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sample-data-cluster
クリックして拡大します
3
1
  1. クラスタの名前をクリックします。

  2. [Atlas Search] タブをクリックします。

    Atlas Searchページが表示されます。

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[Create Index] をクリックします。

3

Visual Editorの構成方法を選択し、Next をクリックします。

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Database and Collectionで、 sample_suppliesデータベースとsalesコレクションを選択します。 次に、 Nextをクリックします。

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[ Refine Your Indexをクリックします。 Index ConfigurationペインでDynamic Mappingをオフに切り替えます。

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Field Mappingsペインで [ Add Field Mapping ] をクリックします。 モーダル ウィンドウで、 Field Nameドロップダウン メニューからpurchaseMethodを選択します。

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Data Typeドロップダウン メニューから [ String ] を選択します。 モーダル ウィンドウの下部にある [ Addをクリックします。 Index Configurationsの値は変更せず、モーダル ウィンドウの下部にある [ Add ] をクリックします。

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Field Mappingsペインで [ Add Field Mapping ] をクリックします。 モーダル ウィンドウで、 Field Nameドロップダウン メニューからstoreLocationを選択します。

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Data Typeドロップダウンから、[ StringFacet ] を選択します。 モーダル ウィンドウの下部にある [ Addをクリックします。

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1

[Aggregation] タブをクリックします。

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集計パイプラインの作成を開始するには、 + Add Stageをクリックします。

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ステージ ウィンドウで、 Select...というラベルの付いたドロップダウン メニューをクリックし、 $searchMetaステージを選択します。

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プレースホルダー コードを次のクエリで置き換えます。

{
"facet": {
"operator": {
"text": {
"query": ["In store"],
"path": "purchaseMethod"
}
},
"facets": {
"locationFacet": {
"type": "string",
"path": "storeLocation",
}
}
}
}

このクエリは、次の機能を含むfacetコレクターを使用します。

  • カウントするドキュメントのみをカウントするpurchaseMethod text In store

  • 異なるstoreLocation値ごとにバケットを作成するlocationFacetという名前のファセット。

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結果は次のサンプルドキュメントのようになります。このドキュメントは部分的に展開されて表示されています。

count: Object
lowerBound: 2819
facet: Object
locationFacet: Object
buckets: Array
0: Object
id: "Denver"
count: 864
1: Object
id: "Seattle"
count: 648
2: Object
3: Object
4: Object
5: Object

ArrayフィールドとObjectフィールドをクリックすると、展開して内容を表示できます。

このガイドの手順を正常に完了すると、ファセットを使用して Atlas Search インデックスが作成され、ファセットを活用して一致するレコードをカテゴリに整理して可視性を向上させる集計パイプラインが作成されます。

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詳細
第 3 章
Atlas Search
  • 動的インデックスの構築
  • 静的フィールドマッピングによるインデックスの構築
  • 複合 演算子によるクエリ
  • ファセットによるクエリ