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Atlas Search 결과 정렬

Atlas Search를 사용하면 Atlas Search 인덱스에 정의한 필드의 결과를 오름차순 또는 내림차순으로 정렬할 수 있습니다. sort 옵션을 사용하여 다음 필드 유형별로 정렬할 수 있습니다.

  • boolean

  • date

  • number (integer, float 및 double 값)

  • objectId

  • uuid

  • string ( 토큰 유형으로 인덱싱됨)

결과에 있는 문서의 점수와 null 값을 기준으로 정렬할 수도 있습니다.

Atlas Search 결과를 정렬하려면 다음을 수행해야 합니다.

  1. 결과 정렬 시 기준이 되는 필드에 Atlas Search 인덱스를 생성합니다.

    boolean, date, number, UUIDobjectId 필드를 정렬하려면 동적 또는 정적 매핑을 사용합니다. 문자열 필드를 정렬하려면 정적 매핑을 사용하여 필드를 token 유형으로 인덱싱해야 합니다.

  2. 정렬을 위해 인덱스에 정의한 필드에 대해 sort 옵션을 사용하여 쿼리를 만들고 실행합니다. 자세한 내용은 구문을 참조하세요.

sort 옵션은 정렬 기준이 되는 필드와 해당 정렬 순서를 지정하는 문서를 사용합니다. Atlas Search는 지원되는 데이터 유형에 대해 MongoDB 비교 순서 를 따릅니다. UUID 값을 BinData와 동일하게 취급합니다. 자세한 내용은 존재하지 않는 필드를 참조하세요.

다음 정렬 순서를 지정하여 결과를 정렬할 수 있습니다.

1

오름차순으로 정렬합니다.

오름차순으로 정렬하면 Atlas Search는 값이 있는 문서보다 누락된 값이 있는 문서를 반환합니다.

-1

내림차순으로 정렬합니다.

점수를 기준으로 오름차순 또는 내림차순으로 정렬할 수도 있습니다. sort 옵션은 searchScore 값이 필요한 $meta 표현식을 지정하는 문서를 사용합니다.

예시

애플리케이션에서 사용자가 검색 결과의 마지막 페이지로 건너뛸 수 있도록 허용한다고 가정해 보겠습니다. 다음 예시에서는 점수가 가장 낮은 문서가 결과 상단에 표시되도록 점수를 기준으로 결과를 오름차순으로 정렬합니다.

sort: {score: {$meta: "searchScore", order: 1}}

결과의 여러 문서에 동점이 있는 경우 sort를 사용하여 결과의 순서가 결정되도록 할 수도 있습니다. 예를 들어, 다음 예시와 같이 이름이 lastUpdated인 날짜 필드와 같은 고유한 필드를 기준으로 결과를 정렬하면 Atlas Search는 동일한 점수를 가진 결과를 정해진 순서로 반환합니다.

예시

sort: {score: {$meta: "searchScore"}, lastUpdated: 1}

그러나 결과를 정렬할 고유 필드를 지정하지 않으면 Atlas Search는 점수별로 내림차순으로 정렬된 결과를 반환합니다. Atlas Search는 동일한 점수 또는 값을 가진 결과를 임의의 순서로 반환합니다. 다음 예시에서는 고유한 필드를 기준으로 결과를 정렬하지 않습니다.

예시

sort: {score: {$meta: "searchScore"}}

자세히 알아보려면 결과에서 문서 점수 매기기를 참조하세요.

Atlas Search는 정렬을 위해 배열을 평면화합니다.

예시

다음 배열을 살펴보세요.

[4, [1, [8,5], 9], 2]

Atlas Search는 다음과 유사하게 이전 배열을 평면화합니다.

4, 1, 8, 5, 9, 2

오름차순 정렬의 경우 Atlas Search는 1를 사용하여 배열을 다른 값과 비교합니다. 내림차순 정렬의 경우 Atlas Search는 9를 사용하여 배열을 다른 값과 비교합니다.

배열 내부의 요소와 비교할 때:

  • 오름차순 정렬의 경우 Atlas Search는 배열의 가장 작은 요소를 비교하거나 미만(<) 비교를 수행합니다.

    예시

    Atlas Search는 숫자를 기준으로 오름차순으로 정렬하는 경우 다음과 같은 순서로 결과를 정렬합니다.

    -20
    [-3, 12] // <- -3 comes before 5.
    5
    [6, 18] // <- 6 comes after 5.
    13
    14
  • 내림차순 정렬의 경우 Atlas Search는 배열의 가장 큰 요소를 비교하거나 (>) 보다 큰 값을 비교합니다.

    예시

    Atlas Search는 숫자를 기준으로 내림차순으로 정렬하는 경우 다음과 같은 순서로 결과를 정렬합니다.

    [6, 18] // <- 18 comes before 14.
    14
    13
    [-3, 12] // <- 12 comes after 13.
    5
    -20

여러 BSON 유형의 값이 포함된 배열 필드를 정렬할 때 Atlas Search 기본값 으로 MongoDB 비교 및 정렬 순서에 따라 배열 에 사용할 대표 요소를 선택합니다.

  • 오름차순 정렬의 경우 Atlas Search BSON 유형이 가장 낮은 요소를 사용합니다.

  • 내림차순 정렬의 경우 Atlas Search BSON 유형이 가장 높은 요소를 사용합니다.

배열 에 동일한 BSON 유형의 값이 여러 개 있는 경우 선택한 유형에 대한 표준 정렬 동작이 적용됩니다.

예시

다음 배열을 살펴보세요.

[ 'foo', null, 15, true, false ]
  • 오름차순 정렬의 경우 Atlas Search null 지원되는 가장 낮은 BSON types인 를 사용합니다.

  • 내림차순 정렬의 경우 Atlas Search 배열 true 에서 가장 높은 BSON types인 을 사용하고 Atlas Search true 값을 값보다 위에 false 순위를 매깁니다.

그러나 noData: highest sort 구문에 을 설정하다 하면 Atlas Search null 및 누락된 값을 가장 높은 BSON 유형으로 간주합니다. 예시 배열 의 경우 다음 동작이 적용됩니다.

  • 오름차순 정렬의 경우, Atlas Search 을 사용하는데,15 이는 이제 배열 에서 가장 낮은 BSON types이기 때문입니다.

  • 내림차순 null 정렬의 경우, Atlas Search 이(가) 배열 에서 가장 높은 BSON types이므로 이를 사용합니다.

자세히 학습 Null 및 누락된 값으로 정렬을 참조하세요.

예시 는 다중 유형 배열에서 정렬을 참조하세요.

Atlas Search null 값을 누락되거나 빈 값과 동일하게 취급하며, 이러한 값이 있는 문서의 순서는 정렬 시 비결정적입니다.

기본값 으로 Atlas Search MongoDB 비교 및 정렬 순서를 따르며 null 값을 지원되는 다른 모든 BSON types보다 낮은 것으로 간주합니다. 따라서 null 값은 오름차순 정렬 시 결과 상단에 표시되고 내림차순 정렬 시 결과 하단에 표시됩니다.

결과에서 null 값이 표시되는 noData 위치를 구성하려면 sort 구문에 필드 지정합니다. noData 필드 다음 값을 사용합니다.

  • lowest (기본값): 정렬 중에 null 값을 가장 낮은 BSON type으로 설정합니다. 오름차순 정렬 시 결과의 맨 위에 null 값을 정렬하고 내림차순 정렬 시 맨 아래에 정렬합니다.

  • highest: 정렬 중에 null 값을 가장 높은 BSON type으로 설정합니다. 오름차순 정렬 시 결과의 맨 아래에, 내림차순 정렬 시 맨 위에 null 값을 정렬합니다.

참고

null 또는 누락된 값이 포함된 여러 유형의 배열을 정렬할 때도 동일한 동작이 적용됩니다.

예제는 Null 값으로 정렬다중 유형 배열에서 정렬을 참조하세요.

내장된 문서 필드를 기준으로 상위 문서를 정렬하려면 다음을 수행해야 합니다.

  • 내장된 문서 하위 필드의 상위 항목을 문서 유형으로 인덱싱합니다.

  • 내장된 문서 내에서 문자열 값을 사용하여 하위 필드를 토큰 유형으로 인덱싱합니다. 숫자 및 날짜 값이 있는 하위 필드의 경우 동적 매핑을 활성화하여 해당 필드를 자동으로 인덱싱합니다.

Atlas Search는 상위 문서만 정렬합니다. 문서 배열 내의 하위 필드는 정렬하지 않습니다. 예제는 정렬 예제를 참조하세요.

Atlas Search 인덱스는 결국 일관적이며, 결과에 반환되는 값은 정렬에 사용된 값과 다를 수 있습니다.

이 기능은 $search$limit를 후속 단계로 사용하는 쿼리를 최적화합니다. Atlas Search가 컬렉션의 모든 문서를 정렬해야 하는 경우 응답이 느릴 수 있습니다.

Atlas Search는 결과에 있는 모든 문서의 점수를 반환합니다. 그러나 점수별로 명시적으로 정렬하지 않는 한 결과의 문서 순서가 정렬 기준을 기반으로 하기 때문에 점수가 낮은 문서 다음에 점수가 높은 문서가 표시될 수 있습니다.

  • embeddedDocuments 유형의 필드는 정렬할 수 없습니다.

  • 더 이상 사용되지 않는 knnBeta 연산자에는 sort 옵션을 사용할 수 없습니다.

Atlas는 모든 메이저 및 마이너 MongoDB 5.0 이상 버전에서 샤딩되지 않은 정렬 쿼리를 지원합니다. 샤딩된 정렬 쿼리는 6.0 버전의 모든 주요 릴리스와 7.0 이상 버전의 모든 메이저 및 마이너 릴리스에서 사용할 수 있습니다. MongoDB v5.0 및 이전 버전을 실행하는 샤딩된 Atlas 클러스터에서 sort를 사용하는 경우 Atlas Search에서 오류를 반환합니다.

sort 의 구문은 다음과 같습니다:

1{
2 "$search": {
3 "index": "<index name>", // optional, defaults to "default"
4 "<operator>": { // such as "text", "compound", or "phrase"
5 <operator-specification>
6 },
7 "sort": {
8 score: {$meta: "searchScore"}, // optional field
9 "<field-to-sort>": <sort-order>, // 1 or -1, or a document
10 ...
11 }
12 }
13}
Parameter
설명

score

선택 사항. 검색 점수를 기준으로 정렬할지 여부를 결정합니다. 자세한 학습 점수 및 고유 필드별 정렬을 참조하세요.

<field-to-sort>

필수입니다. 정렬 기준이 되는 필드 의 이름입니다.

<sort-order>

필수입니다. 정렬 순서를 결정합니다. 오름차순에는 1 을 사용하고 내림차순에는 -1 을 사용합니다.

noData 필드 지정하려면 다음 구문의 문서 사용하세요.

"<field-to-sort>": {
order: 1 | -1, // required field
noData: "lowest" | "highest" // optional field
},
...

다음 예시에서는 sample_mflix.movies, sample_airbnb.listingsAndReview 또는 users라는 사용자 지정 컬렉션을 사용합니다.

이 페이지의 예시 쿼리는 sample_mflix.movies, sample_airbnb.listingsAndReview 또는 사용자 지정 컬렉션을 사용합니다. 이러한 컬렉션에 다음과 같은 인덱스를 만들면 인덱싱된 필드에 대해 샘플 쿼리를 실행할 수 있습니다.

movies 컬렉션에 대한 인덱스 정의는 다음을 지정합니다.

  • awards.wins 필드를 다음과 같이 인덱싱합니다.

    • number 패싯 쿼리 실행 포함하여 정렬 및 쿼리를 위한 유형

  • released 필드를 다음과 같이 인덱싱합니다.

    • date 패싯 쿼리 실행 포함하여 정렬 및 쿼리를 위한 유형

  • title 필드를 다음과 같이 인덱싱합니다.

    • token 정렬용 유형

    • string 쿼리 유형

1{
2 "mappings": {
3 "dynamic": true,
4 "fields": {
5 "awards": {
6 "dynamic": false,
7 "fields": {
8 "wins": [
9 {
10 "type": "number"
11 }
12 ]
13 },
14 "type": "document"
15 },
16 "released": [
17 {
18 "type": "date"
19 }
20 ],
21 "title": [{
22 "type": "token"
23 }, {
24 "type": "string"
25 }]
26 }
27 }
28}

앞의 인덱스 정의에 경우, Atlas Search는 지정된 필드에 정적 매핑을 사용하여 default라는 이름의 인덱스를 만듭니다.

sample_airbnb.listingsAndReviews 컬렉션에 대한 예시 쿼리는 다음 인덱스를 사용합니다. 인덱스 정의는 컬렉션의 필드에 대한 동적 매핑을 지정합니다.

{
"mappings": {
"dynamic": true
}
}

users 컬렉션에는 다음 문서가 포함되어 있습니다.

db.users.insertMany([
{
"_id": 0,
"a": UUID("1a324de2-e34b-c87e-f2a1-42ce37ad74ed"),
"b": "hello",
"c": ObjectId("507f1f77bcf86cd799439011")
},
{
"_id": 1,
"a": UUID("3b241101-e2bb-4255-8caf-4136c566a962"),
"b": "hello",
"c": true
},
{
"_id": 2,
"a": UUID("dee11d4e-63c6-4d90-983c-5c9f1e79e96c"),
"b": "hello",
"c": "foo"
},
{
"_id": 3,
"b": "hello",
"c": UUID("3be11d4e-62cb-4e95-9a3c-5c9f1e56c732")
},
{
"_id": 4,
"a": UUID("d3c12e1c-c36e-25ed-7c3e-1e7f1e53c752"),
"b": "hello",
"c": null
},
{
"_id": 5,
"a": UUID("d73f181e-cdda-42b4-b844-4d6e172e9bc8"),
"b": "hello",
"c": []
}
{
"_id": 6,
"a": UUID("7eeddf21-b313-4a5c-81c2-c68915daa618"),
"b": "hello",
}
])

users 컬렉션에 대한 인덱스 정의는 다음을 지정합니다.

  • c라는 필드를 제외한 모든 필드를 동적으로 인덱스 합니다.

  • 정렬을 위해 c라는 이름의 정적인 인덱스 필드를 다음 유형으로 지정합니다.

    • token

    • uuid

    • objectId

    • boolean

1{
2 "mappings": {
3 "dynamic": true,
4 "fields": {
5 "c": [
6 { "type": "token" },
7 { "type": "uuid" },
8 { "type": "objectId" },
9 { "type": "boolean" },
10 { "type": "number" }
11 ]
12 }
13 }
14}

이전 컬렉션의 경우 Atlas Search는 지정된 필드에 지정된 매핑을 사용하여 default라는 이름의 인덱스를 생성합니다.

sample_mflix.movies 네임스페이스에 대한 다음 쿼리는 $search 단계를 사용하여 다음을 수행합니다.

  • 범위 연산자를 사용하여 2010년 1월 1일에서 2015년 1월 1일 사이에 개봉한 영화를 검색합니다.

  • sort 옵션을 사용하여 출시 날짜의 내림차순으로 결과를 정렬합니다.

이 쿼리는 $limit 단계를 사용하여 출력을 5 문서로 제한합니다. 또한 $project 단계를 사용하여 결과에서 titlereleased 를 제외한 모든 필드를 생략합니다.

db.movies.aggregate([
{
"$search": {
"range": {
"path": "released",
"gt": ISODate("2010-01-01T00:00:00.000Z"),
"lt": ISODate("2015-01-01T00:00:00.000Z")
},
"sort": {
"released": -1
}
}
},
{
"$limit": 5
},
{
"$project": {
"_id": 0,
"title": 1,
"released": 1
}
}
])
[
{
title: 'Cold in July',
released: ISODate("2014-12-31T00:00:00.000Z")
},
{
title: 'The Gambler',
released: ISODate("2014-12-31T00:00:00.000Z")
},
{
title: 'Force Majeure',
released: ISODate("2014-12-30T00:00:00.000Z")
},
{
title: 'LFO',
released: ISODate("2014-12-27T00:00:00.000Z")
},
{
title: 'Peace After Marriage',
released: ISODate('2014-12-26T00:00:00.000Z')
}
]

sample_mflix.movies 네임스페이스에 대한 다음 쿼리는 $search 단계를 사용하여 다음을 수행합니다.

  • 수상 경력이 있는 영화를 검색합니다.

  • sort 옵션을 사용하여 결과를 내림차순으로 정렬합니다.

이 쿼리는 $limit 단계를 사용하여 출력을 5 문서로 제한합니다. 또한 $project 단계를 사용하여 결과에서 titleawards.wins 를 제외한 모든 필드를 생략합니다.

db.movies.aggregate([
{
"$search": {
"range": {
"path": "awards.wins",
"gt": 3
},
"sort": {
"awards.wins": -1
}
}
},
{
"$limit": 5
},
{
"$project": {
"_id": 0,
"title": 1,
"awards.wins": 1
}
}
])
[
{ title: '12 Years a Slave', awards: { wins: 267 } },
{ title: 'Gravity', awards: { wins: 231 } },
{ title: 'Gravity', awards: { wins: 231 } },
{
title: 'Birdman: Or (The Unexpected Virtue of Ignorance)',
awards: { wins: 210 }
},
{ title: 'Boyhood', awards: { wins: 185 } },
]

sample_mflix.movies 네임스페이스에 대한 다음 쿼리는 $search 단계를 사용하여 다음을 수행합니다.

  • 제목에 country(이)라는 용어가 포함된 영화를 검색합니다.

  • sort 옵션을 사용하여 결과를 오름차순으로 정렬합니다.

이 쿼리는 $limit 단계를 사용하여 출력을 5 문서로 제한합니다. 또한 $project 단계를 사용하여 다음을 수행합니다.

  • 결과에서 title을 제외한 모든 필드를 생략합니다.

  • score(이)라는 필드를 추가합니다.

db.movies.aggregate([
{
"$search": {
"text": {
"path": "title",
"query": "country"
},
"sort": {
"title": 1
}
}
},
{
"$limit": 5
},
{
"$project": {
"_id": 0,
"title": 1,
"score": { "$meta": "searchScore" }
}
}
])
[
{ title: 'A Country Called Home', score: 2.536633253097534 },
{ title: 'A Month in the Country', score: 2.258953094482422 },
{ title: 'A Quiet Place in the Country', score: 2.0360684394836426 },
{ title: 'A Sunday in the Country', score: 2.258953094482422 },
{ title: 'Another Country', score: 3.3635599613189697 }
]

다음 쿼리는 range 연산자를 사용하여 sample_mflix.movies 컬렉션의 released 필드에서 2015-01-01에서 2015-12-31 사이에 개봉된 영화를 검색합니다. ObjectId 유형의 값을 포함하는 _id 필드를 기준으로 결과를 내림차순으로 정렬합니다.

db.movies.aggregate([
{
"$search": {
"range": {
"path": "released",
"gt": ISODate("2015-01-01T00:00:00.000Z"),
"lt": ISODate("2015-12-31T00:00:00.000Z")
},
"sort": {
"_id": -1
}
}
},
{
"$limit": 5
},
{
"$project": {
"_id": 1,
"title": 1,
"released": 1,
"score": { "$meta": "searchScore" }
}
}
])
[
{
_id: ObjectId('573a13fbf29313caabdedf31'),
title: 'No Home Movie',
released: ISODate('2015-08-10T00:00:00.000Z'),
score: 1
},
{
_id: ObjectId('573a13fbf29313caabdedf30'),
title: 'Our Loved Ones',
released: ISODate('2015-08-12T00:00:00.000Z'),
score: 1
},
{
_id: ObjectId('573a13faf29313caabded406'),
title: 'The Red Spider',
released: ISODate('2015-11-20T00:00:00.000Z'),
score: 1
},
{
_id: ObjectId('573a13faf29313caabded1d6'),
title: 'The Laundryman',
released: ISODate('2015-07-11T00:00:00.000Z'),
score: 1
},
{
_id: ObjectId('573a13faf29313caabdecaf3'),
title: 'Right Now, Wrong Then',
released: ISODate('2015-09-01T00:00:00.000Z'),
score: 1
}
]

다음 쿼리는 users 컬렉션의 b 필드에서 hello 텀을 검색합니다. 쿼리는 정렬 순서를 나타내기 위해 다형성 데이터를 포함하는 필드 a 기준으로 결과를 오름차순으로 정렬합니다.

db.users.aggregate([
{
"$search": {
"text": {
"path": "b",
"query": "hello"
},
"sort": {
"a": 1
}
}
},
{
"$project": {
"_id": 1,
"a": 1,
"score": { "$meta": "searchScore" }
}
}
])
[
{ _id: 3, score: 0.029335692524909973 },
{
_id: 0,
a: UUID('1a324de2-e34b-c87e-f2a1-42ce37ad74ed'),
score: 0.029335692524909973
},
{
_id: 1,
a: UUID('3b241101-e2bb-4255-8caf-4136c566a962'),
score: 0.029335692524909973
},
{
_id: 6,
a: UUID('7eeddf21-b313-4a5c-81c2-c68915daa618'),
score: 0.029335692524909973
},
{
_id: 4,
a: UUID('d3c12e1c-c36e-25ed-7c3e-1e7f1e53c752'),
score: 0.029335692524909973
},
{
_id: 5,
a: UUID('d73f181e-cdda-42b4-b844-4d6e172e9bc8'),
score: 0.029335692524909973
},
{
_id: 2,
a: UUID('dee11d4e-63c6-4d90-983c-5c9f1e79e96c'),
score: 0.029335692524909973
}
]

텍스트 연산자 사용하여 컬렉션 에서 문자열 에 대해 필드 을(를) 검색 다음 b hello users 쿼리를 고려합니다. 그런 다음 쿼리 컬렉션 의 일부 문서에 대해 null 또는 누락된 값을 포함하는 c 필드 기준으로 결과를 정렬합니다.

자세히 학습 Null 및 누락된 값으로 정렬을 참조하세요.

Atlas Search 오름차순 정렬 중에 다음 예시 와 같이 기본값 으로 null 또는 누락된 값이 있는 문서를 결과 상단에 반환합니다.

db.users.aggregate([
{
"$search": {
"text": {
"path": "b",
"query": "hello"
},
"sort": { "c": 1 }
}
},
{
"$project": {
"_id": 1,
"c": 1,
"score": { "$meta": "searchScore" }
}
}
])
[
{ _id: 4, c: null, score: 0.029335692524909973 },
{ _id: 5, c: [], score: 0.029335692524909973 },
{ _id: 6, score: 0.029335692524909973 },
{ _id: 2, c: 'foo', score: 0.029335692524909973 },
{
_id: 3,
c: UUID('3be11d4e-62cb-4e95-9a3c-5c9f1e56c732'),
score: 0.029335692524909973
},
{
_id: 0,
c: ObjectId('507f1f77bcf86cd799439011'),
score: 0.029335692524909973
},
{ _id: 1, c: true, score: 0.029335692524909973 }
]

내림차순 정렬 중에 Atlas Search 다음 예시 와 같이 기본값 으로 null 또는 누락된 값이 있는 문서를 결과 하단에 반환합니다.

db.users.aggregate([
{
"$search": {
"text": {
"path": "b",
"query": "hello"
},
"sort": { "c": -1 }
}
},
{
"$project": {
"_id": 1,
"c": 1,
"score": { "$meta": "searchScore" }
}
}
])
[
{ _id: 1, c: true, score: 0.025981096550822258 },
{
_id: 0,
c: ObjectId('507f1f77bcf86cd799439011'),
score: 0.025981096550822258
},
{
_id: 3,
c: UUID('3be11d4e-62cb-4e95-9a3c-5c9f1e56c732'),
score: 0.025981096550822258
},
{ _id: 2, c: 'foo', score: 0.025981096550822258 },
{ _id: 4, c: null, score: 0.025981096550822258 },
{ _id: 5, c: [], score: 0.025981096550822258 },
{ _id: 6, score: 0.025981096550822258 }
]

참고

noData: lowest 설정은 기본값 과 동일합니다.

오름차순 정렬 중에 noData 필드 lowest 로 지정하면 Atlas Search 다음 예시 와 같이 결과 상단에 null 또는 누락된 값이 있는 문서를 반환합니다.

db.users.aggregate([
{
"$search": {
"text": {
"path": "b",
"query": "hello"
},
"sort": {
"c": {
"order": 1,
"noData": "lowest"
}
}
}
},
{
"$project": {
"_id": 1,
"c": 1,
"score": { "$meta": "searchScore" }
}
}
])
[
{ _id: 4, c: null, score: 0.029335692524909973 },
{ _id: 5, c: [], score: 0.029335692524909973 },
{ _id: 6, score: 0.029335692524909973 },
{ _id: 2, c: 'foo', score: 0.029335692524909973 },
{
_id: 3,
c: UUID('3be11d4e-62cb-4e95-9a3c-5c9f1e56c732'),
score: 0.029335692524909973
},
{
_id: 0,
c: ObjectId('507f1f77bcf86cd799439011'),
score: 0.029335692524909973
},
{ _id: 1, c: true, score: 0.029335692524909973 }
]

내림차순 정렬 중에 noData 필드 lowest 로 지정하면 Atlas Search 다음 예시 와 같이 결과 하단에 null 또는 누락된 값이 있는 문서를 반환합니다.

db.users.aggregate([
{
"$search": {
"text": {
"path": "b",
"query": "hello"
},
"sort": {
"c": {
"order": -1,
"noData": "lowest"
}
}
}
},
{
"$project": {
"_id": 1,
"c": 1,
"score": { "$meta": "searchScore" }
}
}
])
[
{ _id: 1, c: true, score: 0.025981096550822258 },
{
_id: 0,
c: ObjectId('507f1f77bcf86cd799439011'),
score: 0.025981096550822258
},
{
_id: 3,
c: UUID('3be11d4e-62cb-4e95-9a3c-5c9f1e56c732'),
score: 0.025981096550822258
},
{ _id: 2, c: 'foo', score: 0.025981096550822258 },
{ _id: 4, c: null, score: 0.025981096550822258 },
{ _id: 5, c: [], score: 0.025981096550822258 },
{ _id: 6, score: 0.025981096550822258 }
]

오름차순 정렬 중에 noData 필드 highest 로 지정하면 Atlas Search 다음 예시 와 같이 결과 하단에 null 또는 누락된 값이 있는 문서를 반환합니다.

db.users.aggregate([
{
"$search": {
"text": {
"path": "b",
"query": "hello"
},
"sort": {
"c": {
"order": 1,
"noData": "highest"
}
}
}
},
{
"$project": {
"_id": 1,
"c": 1,
"score": { "$meta": "searchScore" }
}
}
])
[
{ _id: 2, c: 'foo', score: 0.025981096550822258 },
{
_id: 3,
c: UUID('3be11d4e-62cb-4e95-9a3c-5c9f1e56c732'),
score: 0.025981096550822258
},
{
_id: 0,
c: ObjectId('507f1f77bcf86cd799439011'),
score: 0.025981096550822258
},
{ _id: 1, c: true, score: 0.025981096550822258 },
{ _id: 4, c: null, score: 0.025981096550822258 },
{ _id: 5, c: [], score: 0.025981096550822258 },
{ _id: 6, score: 0.025981096550822258 }
]

내림차순 정렬 중에 noData 필드 highest 로 지정하면 Atlas Search 다음 예시 와 같이 결과 상단에 null 또는 누락된 값이 있는 문서를 반환합니다.

db.users.aggregate([
{
"$search": {
"text": {
"path": "b",
"query": "hello"
},
"sort": {
"c": {
"order": -1,
"noData": "highest"
}
}
}
},
{
"$project": {
"_id": 1,
"c": 1,
"score": { "$meta": "searchScore" }
}
}
])
[
{ _id: 4, c: null, score: 0.025981096550822258 },
{ _id: 5, c: [], score: 0.025981096550822258 },
{ _id: 6, score: 0.025981096550822258 },
{ _id: 1, c: true, score: 0.025981096550822258 },
{
_id: 0,
c: ObjectId('507f1f77bcf86cd799439011'),
score: 0.025981096550822258
},
{
_id: 3,
c: UUID('3be11d4e-62cb-4e95-9a3c-5c9f1e56c732'),
score: 0.025981096550822258
},
{ _id: 2, c: 'foo', score: 0.025981096550822258 }
]

Atlas Search 정렬 시 null 값과 누락된 값을 동일하게 취급하므로 "_id": 4, "_id": 5, "_id": 6 가 있는 문서의 순서는 무작위입니다.

필드 에 다중 유형 배열 있는 추가 문서 있는 경우 사용자 컬렉션 에 대한 다음 쿼리를 가정해 c 보겠습니다.

db.users.insertOne({
"_id": 7,
"a": UUID("03e32aa9-1cbd-43b8-b9d6-18b171a03cc7"),
"b": "hello",
"c": [ false, null, 15 ]
})

다음은 b 텍스트 연산자 hello 사용하여 문자열 에 대해 필드 을 검색 하고 결과를 필드 c 을 기준으로 정렬합니다.

참고

정렬 noData: lowest 구문에서 를 설정하는 것은 기본값 과 동일합니다.

오름차순 정렬의 경우 Atlas Search BSON 유형이 가장 낮은 요소를 사용하여 다중 유형 배열 나타냅니다. 기본값 으로 Atlas Search null 또는 누락된 값을 가장 낮은 BSON 값으로 간주합니다. 따라서 Atlas Search null 를 사용하여 문서 의 다중 유형 배열 _id: 7 으로 나타내고, 이 문서 다른 null 및 누락된 값과 함께 결과 상단에 반환합니다.

자세히 학습 Null 및 누락된 값으로 정렬여러 유형으로 배열 정렬을 참조하세요.

db.users.aggregate([
{
"$search": {
"text": {
"path": "b",
"query": "hello"
},
"sort": {
"c": 1
}
}
},
{
"$project": {
"_id": 1,
"c": 1,
"score": { "$meta": "searchScore" }
}
}
])
[
{ _id: 4, c: null, score: 0.025981096550822258 },
{ _id: 5, c: [], score: 0.025981096550822258 },
{ _id: 6, score: 0.025981096550822258 }
{ _id: 7, c: [ false, null, 15 ], score: 0.025981096550822258 },
{ _id: 2, c: 'foo', score: 0.025981096550822258 },
{
_id: 3,
c: UUID('3be11d4e-62cb-4e95-9a3c-5c9f1e56c732'),
score: 0.025981096550822258
},
{
_id: 0,
c: ObjectId('507f1f77bcf86cd799439011'),
score: 0.025981096550822258
},
{ _id: 1, c: true, score: 0.025981096550822258 }
]

Atlas Search 정렬 시 null 값과 누락된 값을 동일하게 취급하기 때문에 "_id": 4, "_id": 5, "_id": 6, "_id": 7 이 있는 문서의 순서는 무작위입니다.

내림차순 정렬의 경우 Atlas Search BSON 유형이 가장 높은 요소를 사용하여 다중 유형 배열 나타냅니다. Atlas Search 배열 에서 가장 높은 BSON types이기 때문에 이 false 있는 문서 _id: 7 에 대한 다중 유형 배열 나타내는 데 를 사용합니다. Atlas Search Atlas Search true 값의 순위를 false 값보다 높기 때문에 _id: 1이 있는 문서 다음에 이 문서 반환합니다.

자세히 학습 Null 및 누락된 값으로 정렬여러 유형으로 배열 정렬을 참조하세요.

db.users.aggregate([
{
"$search": {
"text": {
"path": "b",
"query": "hello"
},
"sort": {
"c": -1
}
}
},
{
"$project": {
"_id": 1,
"c": 1,
"score": { "$meta": "searchScore" }
}
}
])
[
{ _id: 1, c: true, score: 0.025981096550822258 },
{ _id: 7, c: [ false, null, 15 ], score: 0.025981096550822258 },
{
_id: 0,
c: ObjectId('507f1f77bcf86cd799439011'),
score: 0.025981096550822258
},
{
_id: 3,
c: UUID('3be11d4e-62cb-4e95-9a3c-5c9f1e56c732'),
score: 0.025981096550822258
},
{ _id: 2, c: 'foo', score: 0.025981096550822258 }
{ _id: 4, c: null, score: 0.025981096550822258 },
{ _id: 5, c: [], score: 0.025981096550822258 },
{ _id: 6, score: 0.025981096550822258 },
]

Atlas Search 정렬 시 null 값과 누락된 값을 동일하게 취급하므로 "_id": 4, "_id": 5, "_id": 6 가 있는 문서의 순서는 무작위입니다.

다음 쿼리는 를 noData: highest 지정하여 정렬 중에 null 값을 가장 높은 BSON types로 설정하다 .

오름차순 정렬의 경우 Atlas Search BSON 유형이 가장 낮은 요소를 사용하여 다중 유형 배열 나타냅니다. 쿼리 noData: highest null 또는 누락된 값을 가장 높은 BSON 값으로 간주하도록 15 를 지정하므로,_id: 7 숫자가 배열 에서 다음으로 낮은 BSON 유형이므로 Atlas Search 를 사용하여 문서 의 다중 유형 배열 으로 표현합니다. .

자세히 학습 Null 및 누락된 값으로 정렬여러 유형으로 배열 정렬을 참조하세요.

db.users.aggregate([
{
"$search": {
"text": {
"path": "b",
"query": "hello"
},
"sort": {
"c": {
"order": 1,
"noData": "highest"
}
}
}
},
{
"$project": {
"_id": 1,
"c": 1,
"score": { "$meta": "searchScore" }
}
}
])
[
{ _id: 7, c: [ false, null, 15 ], score: 0.025981096550822258 },
{ _id: 2, c: 'foo', score: 0.025981096550822258 },
{
_id: 3,
c: UUID('3be11d4e-62cb-4e95-9a3c-5c9f1e56c732'),
score: 0.025981096550822258
},
{
_id: 0,
c: ObjectId('507f1f77bcf86cd799439011'),
score: 0.025981096550822258
},
{ _id: 1, c: true, score: 0.025981096550822258 },
{ _id: 4, c: null, score: 0.025981096550822258 },
{ _id: 5, c: [], score: 0.025981096550822258 },
{ _id: 6, score: 0.025981096550822258 }
]

Atlas Search 정렬 시 null 값과 누락된 값을 동일하게 취급하므로 "_id": 4, "_id": 5, "_id": 6 가 있는 문서의 순서는 무작위입니다.

내림차순 정렬의 경우 Atlas Search BSON 유형이 가장 높은 요소를 사용하여 다중 유형 배열 나타냅니다. 쿼리 null 또는 누락된 값을 가장 높은 BSON noData 값으로 설정하다 하기 highest 위해 필드 으로 지정하므로, Atlas Search 를 사용하여 null 로 문서 의 다중 유형 배열 _id: 7 나타내고 이 문서 다음 위치에서 반환합니다. 다른 null 및 누락된 값과 함께 결과의 맨 위에 표시됩니다.

자세히 학습 Null 및 누락된 값으로 정렬여러 유형으로 배열 정렬을 참조하세요.

db.users.aggregate([
{
"$search": {
"text": {
"path": "b",
"query": "hello"
},
"sort": {
"c": {
"order": -1,
"noData": "highest"
}
}
}
},
{
"$project": {
"_id": 1,
"c": 1,
"score": { "$meta": "searchScore" }
}
}
])
[
{ _id: 4, c: null, score: 0.025981096550822258 },
{ _id: 5, c: [], score: 0.025981096550822258 },
{ _id: 6, score: 0.025981096550822258 },
{ _id: 7, c: [ false, null, 15 ], score: 0.025981096550822258 },
{ _id: 1, c: true, score: 0.025981096550822258 },
{
_id: 0,
c: ObjectId('507f1f77bcf86cd799439011'),
score: 0.025981096550822258
},
{
_id: 3,
c: UUID('3be11d4e-62cb-4e95-9a3c-5c9f1e56c732'),
score: 0.025981096550822258
},
{ _id: 2, c: 'foo', score: 0.025981096550822258 }
]

Atlas Search 정렬 시 null 값과 누락된 값을 동일하게 취급하기 때문에 "_id": 4, "_id": 5, "_id": 6, "_id": 7 이 있는 문서의 순서는 무작위입니다.

다음 쿼리는 sample_airbnb.listingsAndReviews 컬렉션에서 Portugal 지역의 속성을 검색하고 결과를 is_location_exact라는 boolean 필드를 기준으로 내림차순으로 정렬합니다.

이 쿼리는 $limit 단계를 사용하여 출력을 5개 문서로 제한합니다. 또한 $project 단계를 사용하여 결과에서 name, property_type, address.country, address.location.is_location_exact를 제외한 모든 필드를 생략합니다.

1db.listingsAndReviews.aggregate([
2 {
3 "$search": {
4 "text": {
5 "path": "address.country",
6 "query": "Portugal"
7 },
8 "sort": {
9 "address.location.is_location_exact": -1,
10 }
11 }
12 },
13 {
14 "$limit": 5
15 },
16 {
17 "$project": {
18 "_id": 0,
19 "name": 1,
20 "property_type": 1,
21 "address.country": 1,
22 "address.location.is_location_exact": 1
23 }
24 }
25])
1[
2 {
3 name: 'BBC OPORTO 4X2',
4 property_type: 'Apartment',
5 address: { country: 'Portugal', location: { is_location_exact: true } }
6 },
7 {
8 name: 'Heroísmo IV',
9 property_type: 'Apartment',
10 address: { country: 'Portugal', location: { is_location_exact: true } }
11 },
12 {
13 name: 'Spacious and well located apartment',
14 property_type: 'Apartment',
15 address: { country: 'Portugal', location: { is_location_exact: true } }
16 },
17 {
18 name: 'Renovated Classic Design Studio with Sun Room',
19 property_type: 'Apartment',
20 address: { country: 'Portugal', location: { is_location_exact: true } }
21 },
22 {
23 name: "O'Porto Studio | Historic Center",
24 property_type: 'Loft',
25 address: { country: 'Portugal', location: { is_location_exact: true } }
26 }
27]

위 결과에서 문서의 is_location_exact 값은 true입니다. 내림차순으로 정렬하면 Atlas Search는 true 값을 false 값보다 높은 순위에 두기 때문입니다. 이전 쿼리의 9 행 값을 1로 변경하여 오름차순 정렬을 수행하면 Atlas Search는 false 값이 true 값보다 높은 문서의 순위를 매기고 다음 문서를 반환합니다.

[
{
name: 'Ribeira Charming Duplex',
property_type: 'House',
address: { country: 'Portugal', location: { is_location_exact: false } }
},
{
name: 'Be Happy in Porto',
property_type: 'Loft',
address: { country: 'Portugal', location: { is_location_exact: false } }
},
{
name: 'Downtown Oporto Inn (room cleaning)',
property_type: 'Hostel',
address: { country: 'Portugal', location: { is_location_exact: false } }
},
{
name: 'A Casa Alegre é um apartamento T1.',
property_type: 'Apartment',
address: { country: 'Portugal', location: { is_location_exact: false } }
},
{
name: 'FloresRooms 3T',
property_type: 'Apartment',
address: { country: 'Portugal', location: { is_location_exact: false } }
}
]

다음 쿼리는 $search 단계를 사용하여 다음을 수행합니다.

  • 제목에 dance라는 단어가 포함된 영화를 검색하며, 상을 2개 이상 수상하고 1990년 1월 1일 이후에 개봉한 영화가 우선적으로 검색됩니다.

  • 수상 횟수를 기준으로 결과를 내림차순으로 정렬한 다음, 영화 제목별로 오름차순으로 정렬하고 개봉일을 기준으로 내림차순으로 정렬합니다.

이 쿼리는 $limit 단계를 사용하여 출력을 10 문서로 제한합니다. 또한 $project 단계를 사용하여 다음을 수행합니다.

  • 결과에서 title, released, awards.wins를 제외한 모든 필드를 생략합니다.

  • score(이)라는 필드를 추가합니다.

db.movies.aggregate([
{
"$search": {
"compound": {
"must": [{
"text": {
"path": "title",
"query": "dance"
}
}],
"should": [{
"range": {
"path": "awards.wins",
"gte": 2
}
}, {
"range": {
"path": "released",
"gte": ISODate("1990-01-01T00:00:00.000Z")
}
}]
},
"sort": {
"awards.wins": -1,
"title": 1,
"released": -1
}
}
},
{
"$limit": 10
},
{
"$project": {
"_id": 0,
"title": 1,
"released": 1,
"awards.wins": 1,
"score": { "$meta": "searchScore" }
}
}
])
[
{
title: 'Shall We Dance?',
released: ISODate("1997-07-11T00:00:00.000Z"),
awards: { wins: 57 },
score: 4.9811458587646484
},
{
title: 'Shall We Dance?',
released: ISODate("1997-07-11T00:00:00.000Z"),
awards: { wins: 57 },
score: 4.9811458587646484
},
{
title: 'War Dance',
released: ISODate("2008-11-01T00:00:00.000Z"),
awards: { wins: 11 },
score: 5.466421127319336
},
{
title: 'Dance with the Devil',
released: ISODate("1997-10-31T00:00:00.000Z"),
awards: { wins: 6 },
score: 4.615056037902832
},
{
title: 'Save the Last Dance',
released: ISODate("2001-01-12T00:00:00.000Z"),
awards: { wins: 6 },
score: 4.615056037902832
},
{
title: 'Dance with a Stranger',
released: ISODate("1985-08-09T00:00:00.000Z"),
awards: { wins: 4 },
score: 3.615056037902832
},
{
title: 'The Baby Dance',
released: ISODate("1998-08-23T00:00:00.000Z"),
awards: { wins: 4 },
score: 4.981145858764648
},
{
title: 'Three-Step Dance',
released: ISODate("2004-02-19T00:00:00.000Z"),
awards: { wins: 4 },
score: 4.981145858764648
},
{
title: "Cats Don't Dance",
released: ISODate("1997-03-26T00:00:00.000Z"),
awards: { wins: 3 },
score: 4.981145858764648
},
{
title: 'Dance Me Outside',
released: ISODate("1995-03-10T00:00:00.000Z"),
awards: { wins: 3 },
score: 4.981145858764648
}
]

다음 쿼리는 $search 단계를 사용하여 다음을 수행합니다.

  • 범위 연산자를 사용하여 2010년 1월 1일에서 2015년 1월 1일 사이에 개봉한 영화를 검색합니다.

  • 1, 5 10, 15 상을 받은 영화의 수를 구합니다.

  • 2010-01-01, 2011-01-01, 2012-01-01, 2013-01-01, 2014-01-01, 2015-01-01에 개봉한 영화의 수를 구합니다.

  • sort 옵션을 사용하여 출시 날짜의 내림차순으로 결과를 정렬합니다.

이 쿼리는 $limit 단계를 사용하여 다음을 수행합니다.

  • docs 출력 필드에 있는 5개 문서로 출력을 제한합니다.

  • meta 출력 필드에 있는 1개 문서로 출력을 제한합니다.

$project 단계를 사용하여 awards.wins, releasedtitle 필드를 제외한 모든 필드를 생략합니다.

또한 $replaceWith 단계를 사용하여 $$SEARCH_META 변수에 저장된 메타데이터 결과를 meta 출력 필드에 포함하고 $set 단계를 사용하여 meta 필드를 결과에 추가합니다.

db.movies.aggregate([
{
"$search": {
"facet": {
"operator": {
"range": {
"path": "released",
"gt": ISODate("2010-01-01T00:00:00.000Z"),
"lt": ISODate("2015-01-01T00:00:00.000Z")
}
},
"facets": {
"awardsFacet": {
"type": "number",
"path": "awards.wins",
"boundaries" : [1,5,10,15]
},
"releasedFacet" : {
"type" : "date",
"path" : "released",
"boundaries" : [ISODate("2010-01-01T00:00:00.000Z"), ISODate("2011-01-01T00:00:00.000Z"), ISODate("2012-01-01T00:00:00.000Z"), ISODate("2013-01-01T00:00:00.000Z"), ISODate("2014-01-01T00:00:00.000Z"), ISODate("2015-01-01T00:00:00.000Z")]
}
}
},
"sort": {
"released": -1
}
}
},
{
"$facet": {
"docs": [
{ "$limit": 5 },
{ "$project":
{
"_id": 0,
"title": 1,
"released": 1,
"awards.wins": 1
}
}
],
"meta": [
{"$replaceWith": "$$SEARCH_META"},
{"$limit": 1}
]
}
},
{
"$set": {
"meta": {
"$arrayElemAt": ["$meta", 0]
}
}
}
])
[
{
docs: [
{
title: 'Cold in July',
released: ISODate("2014-12-31T00:00:00.000Z"),
awards: { wins: 1 }
},
{
title: 'The Gambler',
released: ISODate("2014-12-31T00:00:00.000Z"),
awards: { wins: 7 }
},
{
title: 'Force Majeure',
released: ISODate("2014-12-30T00:00:00.000Z"),
awards: { wins: 31 }
},
{
title: 'LFO',
released: ISODate("2014-12-27T00:00:00.000Z"),
awards: { wins: 3 }
},
{
title: 'Peace After Marriage',
released: ISODate('2014-12-26T00:00:00.000Z'),
awards: { wins: 5 }
}
],
meta: {
count: { lowerBound: Long("4821") },
facet: {
releasedFacet: {
buckets: [
{
_id: ISODate("2010-01-01T00:00:00.000Z"),
count: Long("857")
},
{
_id: ISODate("2011-01-01T00:00:00.000Z"),
count: Long("909")
},
{
_id: ISODate("2012-01-01T00:00:00.000Z"),
count: Long("903")
},
{
_id: ISODate("2013-01-01T00:00:00.000Z"),
count: Long("1063")
},
{
_id: ISODate("2014-01-01T00:00:00.000Z"),
count: Long("1089")
}
]
},
awardsFacet: {
buckets: [
{ _id: 1, count: Long("2330") },
{ _id: 5, count: Long("604") },
{ _id: 10, count: Long("233") }
]
}
}
}
}
}
]

다음 예에서는 결과에서 문서 점수를 기준으로 결과를 정렬하는 방법을 보여줍니다. 예시에서는 다음 조치를 수행하는 방법을 보여 줍니다.

  • 결과를 오름차순으로 정렬하여 점수가 가장 낮은 문서를 먼저 조회합니다.

  • 결과를 점수별로 내림차순으로 정렬하고, 점수가 동일한 결과에 대해서는 임의로 정렬합니다.

  • 결과를 점수별로 정렬하고, 점수가 동일한 결과의 경우 고유한 필드를 사용하여 정렬합니다.

다음 쿼리는 $search 단계를 사용하여 다음 작업을 수행합니다.

  • 제목에 story(이)라는 용어가 포함된 영화를 검색합니다.

  • 점수별로 결과를 오름차순으로 정렬합니다.

이 쿼리는 $limit 단계를 사용하여 출력을 5 문서로 제한합니다. 또한 $project 단계를 사용하여 다음 작업을 수행합니다.

  • 결과에서 title을 제외한 모든 필드를 생략합니다.

  • score(이)라는 필드를 추가합니다.

db.movies.aggregate([
{
"$search": {
"text": {
"path": "title",
"query": "story"
},
"sort": {score: {$meta: "searchScore", order: 1}}
}
},
{
"$limit": 5
},
{
"$project": {
"_id": 0,
"title": 1,
"score": {$meta: "searchScore"}
}
}
])
[
{
title: 'Do You Believe in Miracles? The Story of the 1980 U.S. Hockey Team',
score: 0.8674521446228027
},
{
title: 'Once in a Lifetime: The Extraordinary Story of the New York Cosmos',
score: 0.9212141036987305
},
{
title: 'The Source: The Story of the Beats and the Beat Generation',
score: 0.9820802211761475
},
{
title: 'If These Knishes Could Talk: The Story of the NY Accent',
score: 0.9820802211761475
},
{
title: 'Dream Deceivers: The Story Behind James Vance vs. Judas Priest',
score: 1.051558256149292
}
]

다음 쿼리는 $search 단계를 사용하여 다음 작업을 수행합니다.

  • 제목에 summer(이)라는 용어가 포함된 영화를 검색합니다.

  • 결과를 점수별로 내림차순으로 정렬하고, 점수가 동일한 결과에 대해서는 임의로 정렬합니다.

이 쿼리는 $limit 단계를 사용하여 출력을 5 문서로 제한합니다. 또한 $project 단계를 사용하여 다음 작업을 수행합니다.

  • 결과에서 _idtitle 필드를 제외한 모든 필드를 생략합니다.

  • score(이)라는 필드를 추가합니다.

db.movies.aggregate([
{
"$search": {
"text": {
"path": "title",
"query": "summer"
},
"sort": {score: {$meta: "searchScore"}}
}
},
{
"$limit": 5
},
{
"$project": {
"_id": 1,
"title": 1,
"score": {$meta: "searchScore"}
}
}
])
[
{
_id: ObjectId("573a1398f29313caabcea21e"),
title: 'Summer',
score: 3.5844719409942627
},
{
_id: ObjectId("573a13a6f29313caabd18eca"),
title: 'Summer Things',
score: 3.000213623046875
},
{
_id: ObjectId("573a13b8f29313caabd4c1d0"),
title: 'Summer Palace',
score: 3.000213623046875
},
{
_id: ObjectId("573a1394f29313caabcde8e8"),
title: 'Summer Stock',
score: 3.000213623046875
},
{
_id: ObjectId("573a13acf29313caabd284fa"),
title: 'Wolf Summer',
score: 3.000213623046875
}
]

다음 쿼리는 $search 단계를 사용하여 다음 작업을 수행합니다.

  • 제목에 prince(이)라는 용어가 포함된 영화를 검색합니다.

  • 먼저 점수를 기준으로 결과를 정렬한 다음, 점수가 동일한 결과에 대해 released 필드의 값을 기준으로 오름차순으로 정렬합니다.

이 쿼리는 $limit 단계를 사용하여 출력을 5 문서로 제한합니다. 또한 $project 단계를 사용하여 다음 작업을 수행합니다.

  • 결과에서 titlereleased 필드를 제외한 모든 필드를 생략합니다.

  • score(이)라는 필드를 추가합니다.

db.movies.aggregate([
{
"$search": {
"text": {
"path": "title",
"query": "prince"
},
"sort": {score: {$meta: "searchScore"}, "released": 1}
}
},
{
"$limit": 5
},
{
"$project": {
"_id": 0,
"title": 1,
"released": 1,
"score": {$meta: "searchScore"}
}
}
])
[
{
title: 'Prince',
released: ISODate("2015-08-14T00:00:00.000Z"),
score: 4.168826103210449
},
{
title: 'Prince Avalanche',
released: ISODate("2013-09-19T00:00:00.000Z"),
score: 3.4893198013305664
},
{
title: 'The Prince',
released: ISODate("2014-08-22T00:00:00.000Z"),
score: 3.4893198013305664
},
{
title: 'Prince of Foxes',
released: ISODate("1949-12-23T00:00:00.000Z"),
score: 3.0002830028533936
},
{
title: 'The Oil Prince',
released: ISODate("1966-01-01T00:00:00.000Z"),
score: 3.0002830028533936
}
]