$text（自己管理型配置）

フレーズ

個々の用語ではなく、フレーズを照合するには、次のようにフレーズをエスケープされた二重引用符（\"）で囲みます。

"\"ssl certificate\""

$text 操作の $search 文字列にフレーズと個々のタームが含まれている場合、$text はそのフレーズを含むドキュメントのみと一致します。

例えば $search 文字列が渡された場合は次のようになります。

"\"ssl certificate\" authority key"

$text 演算子は、"ssl certificate" というフレーズを含むドキュメントを返します。

除外

単語の前にハイフンマイナス ( - ) を付けると、その単語は除外されます。

• 単語を除外すると、除外対象の単語を含めたドキュメントを検索結果から除外します。

• 否定の単語のみを含む文字列が渡された場合、 $text はどのドキュメントとも一致しません。

• pre-market のようなハイフン付きの単語は除外タームではありません。ハイフン付きの単語で使用した場合、$text 演算子はハイフン マイナス（-）を区切り文字として扱います。このインスタンスで market という単語を除外するには、 pre と -market の間にスペースを含め、たとえば pre -market とします。

$text 演算子は論理 AND 演算子を使用して、操作にすべての否定を追加します。

ストップワード

$text演算子は、英語のtheやandなどの言語固有のストップワードを無視します。

語幹付き単語

大文字と小文字を区別せず、発音区別符号による区別がない設定にすると、$text 演算子は発音区別符号のある単語全体を照合します。ドキュメントフィールドに blueberry という単語が含まれている場合、$search タームが blue の $text 操作は一致しません。ただし、blueberry または blueberries は一致します。

$caseSensitive オプション

text インデックスが大文字と小文字を区別しない場合に大文字と小文字の区別をサポートするには、$caseSensitive: true を指定します。

大文字と小文字の区別プロセス

$caseSensitive: true であり、text インデックスで大文字と小文字が区別されない場合、$text 演算子は次のようになります。

• 最初に text インデックスのクエリで、大文字と小文字が区別されないか、発音区別符号による区別がないか調べます。

• そして指定されたタームの大文字と小文字が一致するドキュメントのみを返すように、$text 操作には、一致しないドキュメントをフィルタリングで除外する追加のステージが含まれています。

$caseSensitive: true で接尾辞の語幹に大文字が含まれている場合、$text 演算子は正確な単語と一致します。

$caseSensitive: true を指定するとパフォーマンスに影響する可能性があります。

$diacriticSensitive オプション

text インデックスで発音区別符号の区別をサポートするには、 $diacriticSensitive: true を指定します。

text インデックスの以前のバージョンに対するテキストクエリは、本質的に発音区別符号が区別され、これを区別しないということはできません。そのため、$text 演算子の $diacriticSensitive オプションは、以前のバージョンの text インデックスでは効果がありません。

発音区別符号を区別するプロセス

text インデックスのバージョン 3 で発音区別符号を区別する ($diacriticSensitive: true) を使用するのが、$text 演算子です。

• まず、発音区別符号を区別しない text インデックスをクエリします。

• そして指定されたタームの発音区別符号が付いた文字と一致するドキュメントのみを返すために、$text 操作には、一致しないドキュメントをフィルタリングで除外する追加のステージが含まれています。

$diacriticSensitive: true を指定するとパフォーマンスに影響する可能性があります。

$diacriticSensitive: true を以前のバージョンの text インデックスで使用すると、$text 演算子は発音区別符号を区別する text インデックスをクエリします。

$diacriticSensitive: trueであり、接尾辞の語幹に発音区別符号が含まれている場合、 $text 演算子は正確な単語と一致します。

タームによる大文字と小文字の区別

次の例えでは、Coffee というタームに対して大文字と小文字を区別したクエリを実行します。

db.articles.find( { $text: { $search: "Coffee", $caseSensitive: true } } )

この操作は次のドキュメントとのみ一致します。

{ "_id" : 2, "subject" : "Coffee Shopping", "author" : "efg", "views" : 5 }

フレーズによる大文字と小文字の区別

次の例えでは、 Café Con Leche というフレーズに対して大文字と小文字を区別したクエリを実行します。

db.articles.find( {
   $text: { $search: "\"Café Con Leche\"", $caseSensitive: true }
} )

この操作は次のドキュメントとのみ一致します。

{ "_id" : 5, "subject" : "Café Con Leche", "author" : "abc", "views" : 200 }

除外するタームの大文字と小文字の区別

否定タームはマイナス記号-が先頭に付いたタームです。 タームを除外すると、 $text演算子は結果からそのタームを含むドキュメントを除外します。 除外するタームの大文字と小文字の区別を指定することもできます。

次の例えでは、Coffee という単語を含み小文字のターム shop は含まない、より正確に言うと語幹のあるバージョンのドキュメントに対して、大文字と小文字を区別するクエリを実行します。

db.articles.find( { $text: { $search: "Coffee -shop", $caseSensitive: true } } )

この操作は次のドキュメントと一致します。

{ "_id" : 2, "subject" : "Coffee Shopping", "author" : "efg" }

タームによる発音区別符号の区別

次の例えでは CAFÉ というターム、より正確には語幹のあるバージョンの単語に対して、発音区別符号を区別するテキストクエリを実行します。

db.articles.find( { $text: { $search: "CAFÉ", $diacriticSensitive: true } } )

この操作は次のドキュメントにのみ一致します。

{ "_id" : 5, "subject" : "Café Con Leche", "author" : "abc" }

除外するタームの発音区別符号の区別

$diacriticSensitive オプションは、除外するタームにも適用されます。除外するタームとは、マイナス記号 - を先頭に持つタームのことです。タームを除外すると、$text 演算子は結果からそのタームを含むドキュメントを除外します。

次の例えでは、leches というタームを含むが cafés というターム、より正確に言うと語幹のあるバージョンの単語は含まない文書に対して、発音区別符号を区別するテキストクエリを実行します。

db.articles.find(
  { $text: { $search: "leches -cafés", $diacriticSensitive: true } }
)

この操作は次のドキュメントと一致します。

{ "_id" : 8, "subject" : "Cafe con Leche", "author" : "xyz" }

関連性スコアを返す

次の例では、cake というタームのテキスト クエリを実行し、プロジェクション ドキュメントの $meta 演算子を使用して、一致する各ドキュメントに関連性スコアを追加します。

db.articles.find(
   { $text: { $search: "cake" } },
   { score: { $meta: "textScore" } }
)

返されるドキュメントには、ドキュメントの関連性スコアを含む追加フィールド score が含まれています。

{ "_id" : 3, "subject" : "Baking a cake", "author" : "abc", "views" : 90, "score" : 0.75 }

関連性スコアによる並べ替え

• { $meta: "textScore" }プロジェクションで式を指定せずに、 でsort() 式を指定できます。例:

  db.articles.find(
     { $text: { $search: "cake" } }
  ).sort( { score: { $meta: "textScore" } } )

  最終的に textScore を投影することなく、結果となるドキュメントを関連性で並べ替えることができます。

• { $meta: "textScore" } 式を投影と sort() の両方に含めると、投影ドキュメントとソート ドキュメントで式のフィールド名が異なる場合があります。

  For example, in the following operation, the projection uses a field named score for the expression and the sort() uses the field named ignoredName.

  db.articles.find(
     { $text: { $search: "cake" } } ,
     { score: { $meta: "textScore" } }
  ).sort( { ignoredName: { $meta: "textScore" } } )

一致するドキュメントの上位 2 件を返す

一致する上位 n 件のドキュメントを返すには、limit() メソッドを sort() と組み合わせて使用します。

次の例えでは、coffee というタームをクエリし、結果をスコアの降順でソートし、一致するドキュメントの上位 2 つに結果を限定しています。

db.articles.find(
   { $text: { $search: "coffee" } },
   { score: { $meta: "textScore" } }
).sort( { score: { $meta: "textScore" } } ).limit(2)

追加のクエリ式とソート式を使用した $text

次の例えは author が "xyz" と等しく、インデックスされたフィールド subject に coffee または bake というタームが含まれるドキュメントと一致します。この操作では date の昇順、その後に関連性スコアの降順というソート順序も指定されています。

db.articles.find(
   { author: "xyz", $text: { $search: "coffee bake" } },
   { score: { $meta: "textScore" } }
).sort( { date: 1, score: { $meta: "textScore" } } )