静的フィールドマッピングによるインデックスの構築
Overview
このガイドでは、 静的フィールドマッピングを使用してインデックスを作成し、ドキュメント内の指定されたフィールドのみをインデックス化する方法を学びます。 静的マッピングを使用すると、 ファセット などの特定のユースケースのフィールドを個別にインデックス化できます。
所要時間: 5 分
必要なもの
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。
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。
[ Clusters (クラスター) ] ページが表示されます。
静的検索インデックスを作成します。
Atlas Searchクラスターの ページにGoします。
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 Index] をクリックします。
Visual Editorの構成方法を選択し、Next をクリックします。
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。
左下の [ Refine Your Indexをクリックします。 次に、 Index ConfigurationsペインでDynamic Mappingをオフに切り替えます。
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。
Data Typeドロップダウン メニューから [ String
] を選択します。 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。
インデックスに対してクエリを実行します。
Search Testerページで、検索バーにLondon
と入力し、 Searchをクリックします。
結果を確認します。
このクエリは、 storeLocation
がLondon
であるsales
コレクション内のすべてのドキュメントを返します。 結果は、次のサンプル ドキュメントのようになります。
SCORE: 0.8888952136039734 salesDate: 2017-12-03T18:39:48.253+00:00 items: Array storeLocation: "London" SCORE: 0.8888952136039734 salesDate: 2015-05-15T13:43:24.561+00:00 items: Array storeLocation: "London" SCORE: 0.8888952136039734 salesDate: 2016-02-06T09:35:02.820+00:00 items: Array storeLocation: "London"
各レコードには関連性スコアも含まれています。 フィールドとArray
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。
[ Edit Query Syntaxをクリックします。 モーダル ウィンドウには、Atlas Search API を通じて送信されたクエリが表示されます。
検索バーに「 online
」と入力し、[ Searchをクリックします。
一部のレコードではpurchaseMethod
フィールドに string online
が含まれていますが、レコードは表示されません。 インデックスにはstoreLocation
フィールドのマッピングのみがあるため、Atlas Search はstoreLocation
フィールドの値が一致するレコードのみを返します。
概要
このガイドの手順を正常に完了すると、静的フィールド マッピングを含む Atlas Search インデックスが作成され、そのインデックスが対象を絞った関連性ベースの検索を実行するために使用されます。 次のガイドでは、集計パイプラインを使用して特定のフィールドに対して複合検索を実行する方法を学習します。