가중치 필드로 Atlas Search 복합 쿼리를 실행하는 방법

AtlasGo Atlas 에서 프로젝트 의 Clusters 페이지로 고 (Go) 합니다.

1. 아직 표시되지 않은 경우 탐색 표시줄의 Organizations 메뉴에서 원하는 프로젝트가 포함된 조직을 선택합니다.

2. 아직 표시되지 않은 경우 탐색 표시줄의 Projects 메뉴에서 원하는 프로젝트를 선택합니다.

3. 아직 표시되지 않은 경우 사이드바에서 Clusters를 클릭합니다.

   Clusters(클러스터) 페이지가 표시됩니다.

클러스터의 Atlas Search 페이지로 이동합니다.

사이드바, Data Explorer 또는 클러스터 세부 정보 페이지에서 Atlas Search 페이지로 이동할 수 있습니다.

Search Tester로 이동합니다.

쿼리할 인덱스 오른쪽에 있는 Query 버튼을 클릭합니다.

쿼리 구문을 보고 수정합니다.

Edit Query 을 클릭하면 JSON 형식의 기본 쿼리 구문 샘플을 볼 수 있습니다.

컬렉션에서 연산자를 사용하여 다음 compound movies Atlas Search 쿼리를 실행합니다.

다음 쿼리를 복사하여 Query Editor에 붙여 넣은 다음 Query Editor에서 Search 버튼을 클릭합니다.

다음 예에서는 하위 쿼리와 함께 compound 연산자를 사용하여 title 필드에 snow 이라는 용어가 포함된 2013 ~ 2015 년 사이의 영화를 검색합니다.

[
  {
    $search: {
      index: "compound-query-custom-score-tutorial",
      compound: {
        filter: [{
          range: {
            path: "year",
            gte: 2013,
            lte: 2015
          }
        }],
        should: [{
          text: {
            query: "snow",
            path: "title",
            score: {constant: {value: 5}}
          }
        }]
      },
      highlight:{
        path: "title"
      }
    }
  }
]

SCORE: 5  _id:  "573a13d7f29313caabda38ad"
  Snow in Paradise
  Matching fields: title
SCORE: 5  _id:  "573a13e2f29313caabdbeded"
  Dead Snow 2: red vs.
  Matching fields: title
SCORE: 5  _id:  "573a13e6f29313caabdc66c4"
  The Snow White Murder Case
  Matching fields: title
SCORE: 5  _id:  "573a13edf29313caabdd37bd"
  Snow on the Blades
  Matching fields: title
SCORE: 0  _id:  "573a13acf29313caabd29366"
  No highlights found.
  Matching fields: unknown
SCORE: 0  _id:  "573a13adf29313caabd2b765"
  No highlights found.
  Matching fields: unknown
SCORE: 0  _id:  "573a13b0f29313caabd333e7"
  No highlights found.
  Matching fields: unknown
SCORE: 0  _id:  "573a13b0f29313caabd3486a"
  No highlights found.
  Matching fields: unknown
SCORE: 0  _id:  "573a13b1f29313caabd3719d"
  No highlights found.
  Matching fields: unknown
SCORE: 0  _id:  "573a13b2f29313caabd3abb9"
  No highlights found.
  Matching fields: unknown

[
  {
    $search: {
      index: "compound-query-custom-score-tutorial",
      compound: {
        must: [{
          range: {
            path: "year",
            gte: 2013,
            lte: 2015
          }
        }],
        should: [{
          text: {
            query: "snow",
            path: "title",
            score: {boost: {value: 2}}
          }
        }]
      },
      highlight:{
        path: "title"
      }
    }
  }
]

SCORE: 6.7722930908203125  _id:  "573a13d7f29313caabda38ad"
  Snow in Paradise
  Matching fields: title
SCORE: 6.063445568084717  _id:  "573a13edf29313caabdd37bd"
  Snow on the Blades
  Matching fields: title
SCORE: 5.509652137756348  _id:  "573a13e6f29313caabdc66c4"
  The Snow White Murder Case
  Matching fields: title
SCORE: 5.065053939819336  _id:  "573a13e2f29313caabdbeded"
  Dead Snow 2: Red vs.
  Matching fields: title
SCORE: 1  _id:  "573a13acf29313caabd29366"
  No highlights found.
  Matching fields: unknown
SCORE: 1  _id:  "573a13adf29313caabd2b765"
  No highlights found.
  Matching fields: unknown
SCORE: 1  _id:  "573a13b0f29313caabd333e7"
  No highlights found.
  Matching fields: unknown
SCORE: 1  _id:  "573a13b0f29313caabd3486a"
  No highlights found.
  Matching fields: unknown
SCORE: 1  _id:  "573a13b1f29313caabd3719d"
  No highlights found.
  Matching fields: unknown
SCORE: 1  _id:  "573a13b2f29313caabd3abb9"
  No highlights found.
  Matching fields: unknown

[
  {
    $search: {
      index: "compound-query-custom-score-tutorial",
      compound: {
        must: [{
          text: {
            query: "comedy",
            path: "genres",
            score: {boost: {value: 9}}
          }
        },
        {
          text: {
            query: "snow",
            path: "title",
            score: {boost: {value: 5}}
          }
        }],
        should: [{
          range: {
            path: "year",
            gte: 2013,
            lte: 2015,
            score: {boost: {value: 3}}
          }
        }]
      }
    }
  }
]

SCORE: 21.872983932495117  _id:  "573a13c2f29313caabd6874c"
  plot: "A ski vacation turns horrific for a group of medical students, as they…"
  genres: Array
  runtime: 91
SCORE: 21.043487548828125  _id:  "573a139ff29313caabcffff8"
  fullplot: "When an entire town in upstate New York is closed down by an unexpecte…"
  imdb: Object
  year: 2000
SCORE: 21.043487548828125  _id:  "573a13a6f29313caabd16b02"
  plot: "When a Miami dentist inherits a team of sled dogs, he's got to learn t…"
  genres: Array
  runtime: 99
SCORE: 19.523927688598633  _id:  "573a13a1f29313caabd06765"
  fullplot: "Our two young lovers meet on a series of snowy days in high school. Ye…"
  imdb: Object
  runtime: 1999
SCORE: 17.426334381103516  _id:  "573a13e2f29313caabdbeded"
  plot: "Still on the run from a group of Nazi zombies, a man seeks the aid of …"
  genres: Array
  runtime: 100
SCORE: 16.367326736450195  _id:  "573a13c2f29313caabd6688e"
  countries: Array
  genres: Array
  runtime: 108
SCORE: 15.537829399108887  _id:  "573a13b1f29313caabd36d7d"
  plot: "A love-struck Italian poet is stuck in Iraq at the onset of an America…"
  genres: Array
  runtime: 110
SCORE: 14.4263334274292  _id:  "573a1395f29313caabce1925"
  plot: "An ice-skating Snow White finds refuge from the Wicked Queen with the …"
  genres: Array
  runtime: 107

[
  {
    $search: {
      index: "compound-query-custom-score-tutorial",
      compound: {
        must: [{
          range: {
            path: "year",
            gte: 2013,
            lte: 2015,
          }
        }],
        should: [{
          text: {
            query: "snow",
            path: "title",
            score: {
              function: {
                add: [{
                  path: {
                    value: "imdb.rating",
                    undefined: 2
                  }
                },
                {
                  score: "relevance"
                }]
              }
            }
          }
        }]
      },
      highlight: {
        path: "title"
      }
    }
  }
]

SCORE: 10.454826354980469  _id:  "573a13e6f29313caabdc66c4"
  The Snow White Murder Case
  Matching fields: title
SCORE: 10.3317232131958  _id:  "573a13edf29313caabdd37bd"
  Snow on the Blades
  Matching fields: title
SCORE: 10.032526969909668  _id:  "573a13e2f29313caabdbeded"
  Dead Snow 2: Red vs.
  Matching fields: title
SCORE: 8.386146545410156  _id:  "573a13d7f29313caabda38ad"
  Snow in Paradise
  Matching fields: title
SCORE: 1  _id:  "573a13acf29313caabd29366"
  No highlights found.
  Matching fields: unknown
SCORE: 1  _id:  "573a13adf29313caabd2b765"
  No highlights found.
  Matching fields: unknown
SCORE: 1  _id:  "573a13b0f29313caabd333e7"
  No highlights found.
  Matching fields: unknown
SCORE: 1  _id:  "573a13b0f29313caabd3486a"
  No highlights found.
  Matching fields: unknown
SCORE: 1  _id:  "573a13b1f29313caabd3719d"
  No highlights found.
  Matching fields: unknown
SCORE: 1  _id:  "573a13b2f29313caabd3abb9"
  No highlights found.
  Matching fields: unknown

쿼리 결과를 확장합니다.

Search Tester는 반환하는 문서의 모든 필드를 표시하지 않을 수 있습니다. 쿼리 경로에 지정한 필드를 비롯하여 모든 필드를 보려면 결과에서 문서를 펼칩니다.

mongosh에서 클러스터에 연결합니다.

터미널 창에서 mongosh 를 열고 클러스터에 연결합니다. 연결에 대한 자세한 지침은 mongosh 를 통한 연결을 참조하세요.

sample_mflix 데이터베이스를 사용합니다.

mongosh 프롬프트에서 다음 명령을 실행합니다.

use sample_mflix

컬렉션에서 연산자를 사용하여 다음 compound movies Atlas Search 쿼리를 실행합니다.

다음 예에서는 하위 쿼리와 함께 compound 연산자를 사용하여 title 필드에 snow 이라는 용어가 포함된 2013 ~ 2015 년 사이의 영화를 검색합니다.

db.movies.aggregate([
  {
    "$search": {
      "index": "compound-query-custom-score-tutorial",
      "compound": {
        "filter": [{
          "range": {
            "path": "year",
            "gte": 2013,
            "lte": 2015
          }
        }],
        "should": [{
          "text": {
            "query": "snow",
            "path": "title",
            "score": {"constant": {"value": 5}}
          }
        }]
      },
      "highlight": {
        "path": "title"
      }
    }
  },
  {
    "$limit": 10
  },
  {
    "$project": {
      "_id": 0,
      "title": 1,
      "year": 1,
      "score": { "$meta": "searchScore" },
      "highlights": { "$meta": "searchHighlights" }
    }
  }
])

 [
  {
    title: 'Snow in Paradise',
    year: 2014,
    score: 5,
    highlights: [
      {
        score: 1.382846713066101,
        path: 'title',
        texts: [
          { value: 'Snow', type: 'hit' },
          { value: ' in Paradise', type: 'text' }
        ]
      }
    ]
  },
  {
    title: 'Dead Snow 2: Red vs. Dead',
    year: 2014,
    score: 5,
    highlights: [
      {
        score: 1.3924485445022583,
        path: 'title',
        texts: [
          { value: 'Dead ', type: 'text' },
          { value: 'Snow', type: 'hit' },
          { value: ' 2: Red vs. ', type: 'text' }
        ]
      }
    ]
  },
  {
    title: 'The Snow White Murder Case',
    year: 2014,
    score: 5,
    highlights: [
      {
        score: 1.3525336980819702,
        path: 'title',
        texts: [
          { value: 'The ', type: 'text' },
          { value: 'Snow', type: 'hit' },
          { value: ' White Murder Case', type: 'text' }
        ]
      }
    ]
  },
  {
    title: 'Snow on the Blades',
    year: 2014,
    score: 5,
    highlights: [
      {
        score: 1.3766303062438965,
        path: 'title',
        texts: [
          { value: 'Snow', type: 'hit' },
          { value: ' on the Blades', type: 'text' }
        ]
      }
    ]
  },
  { year: 2013, title: 'The Secret Life of Walter Mitty', score: 0, highlights: [] },
  { title: 'Jurassic World', year: 2015, score: 0, highlights: [] },
  { title: 'Action Jackson', year: 2014, score: 0, highlights: [] },
  { year: 2013, title: 'In Secret', score: 0, highlights: [] },
  { title: 'The Stanford Prison Experiment', year: 2015, score: 0, highlights: [] },
  { year: 2014, title: 'The Giver', score: 0, highlights: [] }
]

db.movies.aggregate([
  {
    "$search": {
      "index": "compound-query-custom-score-tutorial",
      "compound": {
        "must": [{
          "range": {
            "path": "year",
            "gte": 2013,
            "lte": 2015
          }
        }],
        "should": [{
          "text": {
            "query": "snow",
            "path": "title",
            "score": {"boost": {"value": 2}}
          }
        }]
      },
      "highlight": {
        "path": "title"
      }
    }
  },
  {
    "$limit": 10
  },
  {
    "$project": {
      "_id": 0,
      "title": 1,
      "year": 1,
      "score": { "$meta": "searchScore" },
      "highlights": { "$meta": "searchHighlights" }
    }
  }
])

[
  {
    title: 'Snow in Paradise',
    year: 2014,
    score: 6.7722930908203125,
    highlights: [
     {
       score: 1.382846713066101,
       path: 'title',
       texts: [
         { value: 'Snow', type: 'hit' },
         { value: ' in Paradise', type: 'text' }
       ]
     }
    ]
  },
  {
    title: 'Snow on the Blades',
    year: 2014,
    score: 6.063445568084717,
    highlights: [
      {
        score: 1.3766303062438965,
        path: 'title',
        texts: [
          { value: 'Snow', type: 'hit' },
          { value: ' on the Blades', type: 'text' }
        ]
      }
    ]
  },
  {
    title: 'The Snow White Murder Case',
    year: 2014,
    score: 5.509652137756348,
    highlights: [
      {
        score: 1.3525336980819702,
        path: 'title',
        texts: [
          { value: 'The ', type: 'text' },
          { value: 'Snow', type: 'hit' },
          { value: ' White Murder Case', type: 'text' }
        ]
      }
    ]
  },
  {
    title: 'Dead Snow 2: Red vs. Dead',
    year: 2014,
    score: 5.065053939819336,
    highlights: [
      {
        score: 1.3924485445022583,
        path: 'title',
        texts: [
          { value: 'Dead ', type: 'text' },
          { value: 'Snow', type: 'hit' },
          { value: ' 2: Red vs. ', type: 'text' }
        ]
      }
    ]
  },
  { year: 2013, title: 'The Secret Life of Walter Mitty', score: 1, highlights: [] },
  { title: 'Jurassic World', year: 2015, score: 1, highlights: [] },
  { title: 'Action Jackson', year: 2014, score: 1, highlights: [] },
  { year: 2013, title: 'In Secret', score: 1, highlights: [] },
  { title: 'The Stanford Prison Experiment', year: 2015, score: 1,  highlights: [] },
  { year: 2014, title: 'The Giver', score: 1, highlights: [] }
]

db.movies.aggregate([
    {
      "$search": {
        "index": "compound-query-custom-score-tutorial",
        "compound": {
          "must": [{
            "text": {
              "path": "genres",
              "query": "comedy",
              "score": {"boost": {"value": 9}}
            }
          },
          {
            "text": {
              "path": "title",
              "query": "snow",
              "score": {"boost": {"value": 5}}
            }
          }],
          "should": [{
            "range": {
              "path": "year",
              "gte": 2013,
              "lte": 2015,
              "score": {"boost": {"value": 3}}
            }
          }]
        }
      }
    },
    {
      "$limit": 10
    },
    {
      "$project": {
        "_id": 0,
        "title": 1,
        "year": 1,
        "genres": 1,
        "score": { "$meta": "searchScore" }
      }
    }
])

  [
    {
      genres: [ 'Comedy', 'Horror' ],
      title: 'Dead Snow',
      year: 2009,
      score: 21.872983932495117
    },
    {
      year: 2000,
      genres: [ 'Adventure', 'Comedy', 'Family' ],
      title: 'Snow Day',
      score: 21.043487548828125
    },
    {
      genres: [ 'Adventure', 'Comedy', 'Family' ],
      title: 'Snow Dogs',
      year: 2002,
      score: 21.043487548828125
    },
    {
      year: 1999,
      genres: [ 'Comedy', 'Romance' ],
      title: 'Let It Snow',
      score: 19.523927688598633
    },
    {
      genres: [ 'Action', 'Comedy', 'Horror' ],
      title: 'Dead Snow 2: Red vs. Dead',
      year: 2014,
      score: 17.426334381103516
    },
    {
      genres: [ 'Comedy', 'Drama' ],
      title: 'Snow White and Russian Red',
      year: 2009,
      score: 16.367326736450195
    },
    {
      genres: [ 'Comedy', 'Drama', 'Romance' ],
      title: 'The Tiger and the Snow',
      year: 2005,
      score: 15.537829399108887
    },
    {
      genres: [ 'Adventure', 'Comedy', 'Family' ],
      title: 'Snow White and the Three Stooges',
      year: 1961,
      score: 14.4263334274292
    }
  ]

db.movies.aggregate([
  {
    "$search": {
      "index": "compound-query-custom-score-tutorial",
      "compound": {
        "must": [{
          "range": {
            "path": "year",
            "gte": 2013,
            "lte": 2015
          }
        }],
        "should": [{
          "text": {
            "query": "snow",
            "path": "title",
            "score": {
              "function": {
                "add": [{
                  "path": {
                    "value": "imdb.rating",
                    "undefined": 2
                  }
                },
                {
                  "score": "relevance"
                }]
              }
            }
          }
        }]
      },
      "highlight": {
        "path": "title"
      }
    }
  },
  {
    "$limit": 10
  },
  {
    "$project": {
      "_id": 0,
      "title": 1,
      "year": 1,
      "score": { "$meta": "searchScore" },
      "highlights": { "$meta": "searchHighlights" }
    }
  }
])

 [
  {
    title: 'The Snow White Murder Case',
    year: 2014,
    score: 10.454826354980469,
    highlights: [
      {
        score: 1.3525336980819702,
        path: 'title',
        texts: [
          { value: 'The ', type: 'text' },
          { value: 'Snow', type: 'hit' },
          { value: ' White Murder Case', type: 'text' }
        ]
      }
    ]
  },
  {
    title: 'Snow on the Blades',
    year: 2014,
    score: 10.3317232131958,
    highlights: [
      {
        score: 1.3766303062438965,
        path: 'title',
        texts: [
          { value: 'Snow', type: 'hit' },
          { value: ' on the Blades', type: 'text' }
        ]
      }
    ]
  },
  {
    title: 'Dead Snow 2: Red vs. Dead',
    year: 2014,
    score: 10.032526969909668,
    highlights: [
      {
        score: 1.3924485445022583,
        path: 'title',
        texts: [
          { value: 'Dead ', type: 'text' },
          { value: 'Snow', type: 'hit' },
          { value: ' 2: Red vs. ', type: 'text' }
        ]
      }
    ]
  },
  {
    title: 'Snow in Paradise',
    year: 2014,
    score: 8.386146545410156,
    highlights: [
      {
        score: 1.382846713066101,
        path: 'title',
        texts: [
          { value: 'Snow', type: 'hit' },
          { value: ' in Paradise', type: 'text' }
        ]
      }
    ]
  },
  { year: 2013, title: 'The Secret Life of Walter Mitty', score: 1, highlights: [] },
  { title: 'Jurassic World', year: 2015, score: 1, highlights: [] },
  { title: 'Action Jackson', year: 2014, score: 1, highlights: [] },
  { year: 2013, title: 'In Secret', score: 1, highlights: [] },
  { title: 'The Stanford Prison Experiment', year: 2015, score: 1, highlights: [] },
  { year: 2014, title: 'The Giver', score: 1, highlights: [] }
]

MongoDB Compass에서 cluster에 연결합니다.

MongoDB Compass를 열고 cluster에 연결합니다. 연결에 대한 자세한 내용은 Compass를 통한 연결을 참조하세요.

sample_mflix 데이터베이스에서 movies 컬렉션을 사용합니다.

Database 화면에서 sample_mflix 데이터베이스를 클릭한 다음 movies collection을 클릭합니다.

constant 옵션을 사용하여 점수를 변경하는 Atlas Search 복합 쿼리를 실행합니다.

이 쿼리는 다음 작업을 수행합니다.

• 다음 compound 연산자 절을 사용합니다:

  • filter 2013~2015년 사이의 영화를 검색하기 위한 범위 연산자가 있는 절입니다.

  • should 절에 텍스트 연산자를 사용하여 title 필드에서 snow 용어를 쿼리하고 constant 옵션으로 score를 변경합니다. constant 옵션은 검색어에 대한 모든 점수 결과를 5로 바꿉니다.

• title 필드에서 쿼리와 일치하는 텍스트 스니펫을 반환하는강조 표시 옵션을 지정합니다. 스니펫에는 type: 'hit'으로 지정된 일치하는 텍스트와 type: 'text'로 지정된 인접 텍스트가 포함되어 있습니다.

• 다음 파이프라인 단계를 사용합니다:

  • $limit 단계를 사용하여 출력 결과를 10개로 제한합니다.

  • $project 단계에서 다음을 수행합니다:

    • title 및 year을 제외한 모든 필드를 제외합니다.

    • score 및 highlights 이라는 두 필드를 추가합니다.

MongoDB Compass에서 이 쿼리를 실행하려면 다음 안내를 따르세요.

1. Aggregations 탭을 클릭합니다.

2. Select...를 클릭한 다음 드롭다운에서 단계를 선택하고 해당 단계에 대한 쿼리를 추가하여 다음 파이프라인 단계를 각각 구성합니다. 단계를 추가하려면 Add Stage을 클릭합니다.

   파이프라인 단계	쿼리
   $search	{ "index": "compound-query-custom-score-tutorial", "compound": { "filter": [{ "range": { "path": "year", "gte": 2013, "lte": 2015 } }], "should": [{ "text": { "query": "snow", "path": "title", "score": {"constant": {"value": 5}} } }] }, "highlight": { "path": "title" } }
   $limit	10
   $project	{ "_id": 0, "title": 1, "year": 1, "score": { "$meta": "searchScore" }, "highlights": { "$meta": "searchHighlights" } }

   Auto Preview를 활성화한 경우 MongoDB Compass는 $project 파이프라인 단계 옆에 다음 문서를 표시합니다.

   {
     title: 'Snow in Paradise',
     year: 2014,
     score: 5,
     highlights: [{
       score: 1.382846713066101,
       path: 'title',
       texts: [
         { value: 'Snow', type: 'hit' },
         { value: ' in Paradise', type: 'text' }
       ]
     }]
   },
   {
     title: 'Dead Snow 2: Red vs. Dead',
     year: 2014,
     score: 5,
     highlights: [{
       score: 1.3924485445022583,
       path: 'title',
       texts: [
         { value: 'Dead ', type: 'text' },
         { value: 'Snow', type: 'hit' },
         { value: ' 2: Red vs. ', type: 'text' }
       ]
     }]
   },
   {
     title: 'The Snow White Murder Case',
     year: 2014,
     score: 5,
     highlights: [{
       score: 1.3525336980819702,
       path: 'title',
       texts: [
         { value: 'The ', type: 'text' },
         { value: 'Snow', type: 'hit' },
         { value: ' White Murder Case', type: 'text' }
       ]
     }]
   },
   {
     title: 'Snow on the Blades',
     year: 2014,
     score: 5,
     highlights: [{
       score: 1.3766303062438965,
       path: 'title',
       texts: [
         { value: 'Snow', type: 'hit' },
         { value: ' on the Blades', type: 'text' }
       ]
     }]
   },
   { year: 2013, title: 'The Secret Life of Walter Mitty', score: 0, highlights: [] },
   { title: 'Jurassic World', year: 2015, score: 0, highlights: [] },
   { title: 'Action Jackson', year: 2014, score: 0, highlights: [] },
   { year: 2013, title: 'In Secret', score: 0, highlights: [] },
   { title: 'The Stanford Prison Experiment', year: 2015, score: 0, highlights: [] },
   { year: 2014, title: 'The Giver', score: 0, highlights: [] }

   쿼리의 should 절이 제목에 snow 이 포함된 문서에 대한 기본 설정을 지정하기 때문에 결과에서 처음 4개의 문서가 더 높은 점수를 받습니다. should 절은 constant 옵션을 사용하여 쿼리 용어 snow 의 점수도 변경합니다.constant

boost 옵션을 사용하여 점수를 변경하는 Atlas Search 복합 쿼리를 실행합니다.

1. Aggregations 탭을 클릭합니다.

2. Select...를 클릭한 다음 드롭다운에서 단계를 선택하고 해당 단계에 대한 쿼리를 추가하여 다음 파이프라인 단계를 각각 구성합니다. 단계를 추가하려면 Add Stage을 클릭합니다.

   간단한 예시

   다중 가중치 예시

   쿼리는 다음 파이프라인 단계를 사용합니다:

   • $search 다음 작업을 수행합니다.

     • 다음 compound 연산자 절을 사용하는 쿼리:

       • must 2013~2015년 사이의 영화를 검색하기 위한 범위 연산자가 있는 절입니다.

       • should 절에 텍스트 연산자를 사용하여 title 필드에서 snow 용어를 쿼리하고 boost 옵션으로 score를 변경합니다. boost 옵션은 검색어에 대한 결과의 기본 점수에 2를 곱합니다.

     • title 필드에서 쿼리와 일치하는 텍스트 스니펫을 반환하는강조 표시 옵션을 지정합니다. 스니펫에는 type: 'hit'으로 지정된 일치하는 텍스트와 type: 'text'로 지정된 인접 텍스트가 포함되어 있습니다.

   • $limit 단계를 사용하여 출력 결과를 10개로 제한합니다.

   • $project 단계에서 다음을 수행합니다:

     • title 및 year을 제외한 모든 필드를 제외합니다.

     • score 및 highlights 이라는 두 필드를 추가합니다.

   파이프라인 단계	쿼리
   $search	{ "index": "compound-query-custom-score-tutorial", "compound": { "must": [{ "range": { "path": "year", "gte": 2013, "lte": 2015 } }], "should": [{ "text": { "query": "snow", "path": "title", "score": {"boost": {"value": 2}} } }] }, "highlight": { "path": "title" } }
   $limit	10
   $project	{ "_id": 0, "title": 1, "year": 1, "score": { "$meta": "searchScore" }, "highlights": { "$meta": "searchHighlights" } }

   이 쿼리는 다음 파이프라인 단계를 사용합니다:

   • $search 다음 작업을 수행합니다.

     • 일부 필드를 다른 필드보다 더 우선시하기 위해 compound 연산자 절을 boost 옵션과 함께 사용하는 쿼리:

       • must 절로 가장 우선시하는 장르 comedy를 텍스트 연산자와 함께 지정한 다음 title 필드에 snow라는 텀을 추가합니다. boost 옵션은 필드에 가중치를 적용합니다. boost 옵션은 필드에 가중치를 적용합니다.

       • should 2013~2015년 사이의 영화를 검색하기 위한 범위 연산자가 있는 절입니다.

       참고

       boost 옵션은 필드에 다른 가중치를 적용하여 필드의 우선 순위를 지정합니다.

   • $limit 단계를 사용하여 출력 결과를 10개로 제한합니다.

   • $project 단계에서 다음을 수행합니다:

     • title 및 year을 제외한 모든 필드를 제외합니다.

     • score 및 highlights 이라는 두 필드를 추가합니다.

   • must 절로 가장 우선시하는 장르 comedy를 텍스트 연산자와 함께 지정한 다음 title 필드에 snow라는 텀을 추가합니다. boost 옵션은 필드에 가중치를 적용합니다. boost 옵션은 필드에 가중치를 적용합니다.

   • should 2013~2015년 사이의 영화를 검색하기 위한 범위 연산자가 있는 절입니다.

   참고

   boost 옵션은 필드에 다른 가중치를 적용하여 필드의 우선 순위를 지정합니다.

   파이프라인 단계	쿼리
   $search	{ "index": "compound-query-custom-score-tutorial", "compound": { "must": [{ "text": { "path": "genres", "query": "comedy", "score": {"boost": {"value": 9}} } }, { "text": { "path": "title", "query": "snow", "score": {"boost": {"value": 5}} } }], "should": [{ "range": { "path": "year", "gte": 2013, "lte": 2015, "score": {"boost": {"value": 3}} } }] } }
   $limit	10
   $project	{ "_id": 0, "title": 1, "year": 1, "genres": 1, "score": { "$meta": "searchScore" } }

   Auto Preview를 활성화한 경우 MongoDB Compass는 $project 파이프라인 단계 옆에 다음 문서를 표시합니다.

   간단한 예시

   다중 가중치 예시

   {
     title: 'Snow in Paradise',
     year: 2014,
     score: 6.7722930908203125,
     highlights: [{
       score: 1.382846713066101,
       path: 'title',
       texts: [
         { value: 'Snow', type: 'hit' },
         { value: ' in Paradise', type: 'text' }
       ]
     }]
   },
   {
     title: 'Snow on the Blades',
     year: 2014,
     score: 6.063445568084717,
     highlights: [{
       score: 1.3766303062438965,
       path: 'title',
       texts: [
         { value: 'Snow', type: 'hit' },
         { value: ' on the Blades', type: 'text' }
       ]
     }]
   },
   {
     title: 'The Snow White Murder Case',
     year: 2014,
     score: 5.509652137756348,
     highlights: [{
       score: 1.3525336980819702,
       path: 'title',
       texts: [
         { value: 'The ', type: 'text' },
         { value: 'Snow', type: 'hit' },
         { value: ' White Murder Case', type: 'text' }
       ]
     }]
   },
   {
     title: 'Dead Snow 2: Red vs. Dead',
     year: 2014,
     score: 5.065053939819336,
     highlights: [{
       score: 1.3924485445022583,
       path: 'title',
       texts: [
         { value: 'Dead ', type: 'text' },
         { value: 'Snow', type: 'hit' },
         { value: ' 2: Red vs. ', type: 'text' }
       ]
     }]
   },
   { year: 2013, title: 'The Secret Life of Walter Mitty',score: 1, highlights: [] },
   { title: 'Jurassic World', year: 2015, score: 1, highlights: [] },
   { title: 'Action Jackson', year: 2014, score: 1, highlights: [] },
   { year: 2013, title: 'In Secret', score: 1, highlights: [] },
   { title: 'The Stanford Prison Experiment', year: 2015, score: 1,  highlights: [] },
   { year: 2014, title: 'The Giver', score: 1, highlights: [] }

   쿼리의 should 절이 제목에 snow 이 포함된 문서에 대한 기본 설정을 지정하기 때문에 결과에서 처음 4개의 문서가 더 높은 점수를 받습니다. should 절은 boost 옵션을 사용하여 쿼리 용어 snow 의 점수도 변경합니다.boost

     [
       {
         genres: [ 'Comedy', 'Horror' ],
         title: 'Dead Snow',
         year: 2009,
         score: 21.872983932495117
       },
       {
         year: 2000,
         genres: [ 'Adventure', 'Comedy', 'Family' ],
         title: 'Snow Day',
         score: 21.043487548828125
       },
       {
         genres: [ 'Adventure', 'Comedy', 'Family' ],
         title: 'Snow Dogs',
         year: 2002,
         score: 21.043487548828125
       },
       {
         year: 1999,
         genres: [ 'Comedy', 'Romance' ],
         title: 'Let It Snow',
         score: 19.523927688598633
       },
       {
         genres: [ 'Action', 'Comedy', 'Horror' ],
         title: 'Dead Snow 2: Red vs. Dead',
         year: 2014,
         score: 17.426334381103516
       },
       {
         genres: [ 'Comedy', 'Drama' ],
         title: 'Snow White and Russian Red',
         year: 2009,
         score: 16.367326736450195
       },
       {
         genres: [ 'Comedy', 'Drama', 'Romance' ],
         title: 'The Tiger and the Snow',
         year: 2005,
         score: 15.537829399108887
       },
       {
         genres: [ 'Adventure', 'Comedy', 'Family' ],
         title: 'Snow White and the Three Stooges',
         year: 1961,
         score: 14.4263334274292
       }
     ]

function 옵션을 사용하여 점수를 변경하는 Atlas Search 복합 쿼리를 실행합니다.

쿼리는 다음 파이프라인 단계를 사용합니다:

• $search 다음 작업을 수행하기 위한 단계입니다.

  • 다음 compound 연산자 절을 사용하는 쿼리:

    • must 2013~2015년 사이의 영화를 검색하기 위한 범위 연산자가 있는 절입니다.

    • should 절은 text 연산자를 사용하여 title 필드에서 snow라는 텀을 쿼리하고 function 옵션을 사용하여 score를 변경합니다. function 옵션은 산술 표현식을 사용하여 다음을 추가합니다.

      • 검색어에 대한 쿼리의 관련성 점수입니다.

      • imdb.rating 필드가 없는 문서의 경우 imdb.rating이라는 숫자 필드의 값이나 숫자 2 를 사용합니다.

  • title 필드에서 쿼리와 일치하는 텍스트 스니펫을 반환하는강조 표시 옵션을 지정합니다. 스니펫에는 type: 'hit'으로 지정된 일치하는 텍스트와 type: 'text'로 지정된 인접 텍스트가 포함되어 있습니다.

• $limit 단계를 사용하여 출력 결과를 10개로 제한합니다.

• $project 단계에서 다음을 수행합니다:

  • title 및 year을 제외한 모든 필드를 제외합니다.

  • score 및 highlights 이라는 두 필드를 추가합니다.

MongoDB Compass에서 이 쿼리를 실행하려면 다음 안내를 따르세요.

1. Aggregations 탭을 클릭합니다.

2. Select...를 클릭한 다음 드롭다운에서 단계를 선택하고 해당 단계에 대한 쿼리를 추가하여 다음 파이프라인 단계를 각각 구성합니다. 단계를 추가하려면 Add Stage을 클릭합니다.

   파이프라인 단계	쿼리
   $search	{ "index": "compound-query-custom-score-tutorial", "compound": { "must": [{ "range": { "path": "year", "gte": 2013, "lte": 2015 } }], "should": [{ "text": { "query": "snow", "path": "title", "score": { "function": { "add": [{ "path": { "value": "imdb.rating", "undefined": 2 } }, { "score": "relevance" }] } } } }]}, "highlight":{ "path": "title" } }
   $limit	10
   $project	{ "_id": 0, "title": 1, "year": 1, "score": { "$meta": "searchScore" }, "highlights": { "$meta": "searchHighlights" } }

   Auto Preview를 활성화한 경우 MongoDB Compass는 $project 파이프라인 단계 옆에 다음 문서를 표시합니다.

   {
     title: 'The Snow White Murder Case',
     year: 2014,
     score: 10.454826354980469,
     highlights: [{
         score: 1.3525336980819702,
         path: 'title',
         texts: [
           { value: 'The ', type: 'text' },
           { value: 'Snow', type: 'hit' },
           { value: ' White Murder Case', type: 'text' }
         ]
     }]
   },
   {
     title: 'Snow on the Blades',
     year: 2014,
     score: 10.3317232131958,
     highlights: [{
       score: 1.3766303062438965,
       path: 'title',
       texts: [
         { value: 'Snow', type: 'hit' },
         { value: ' on the Blades', type: 'text' }
       ]
     }]
   },
   {
     title: 'Dead Snow 2: Red vs. Dead',
     year: 2014,
     score: 10.032526969909668,
     highlights: [{
       score: 1.3924485445022583,
       path: 'title',
       texts: [
         { value: 'Dead ', type: 'text' },
         { value: 'Snow', type: 'hit' },
         { value: ' 2: Red vs. ', type: 'text' }
       ]
     }]
   },
   {
     title: 'Snow in Paradise',
     year: 2014,
     score: 8.386146545410156,
     highlights: [{
       score: 1.382846713066101,
       path: 'title',
       texts: [
         { value: 'Snow', type: 'hit' },
         { value: ' in Paradise', type: 'text' }
       ]
     }]
   },
   { year: 2013, title: 'The Secret Life of Walter Mitty', score: 1, highlights: [] },
   { title: 'Jurassic World', year: 2015, score: 1, highlights: [] },
   { title: 'Action Jackson', year: 2014, score: 1, highlights: [] },
   { year: 2013, title: 'In Secret', score: 1, highlights: [] },
   { title: 'The Stanford Prison Experiment', year: 2015, score: 1, highlights: [] },
   { year: 2014, title: 'The Giver', score: 1, highlights: [] }

   쿼리의 should 절이 제목에 snow 이 포함된 문서에 대한 기본 설정을 지정하기 때문에 결과에서 처음 4개의 문서가 더 높은 점수를 받습니다. should 절은 function 옵션을 사용하여 쿼리 용어 snow 의 점수도 변경합니다.function

constant 옵션을 사용하여 점수를 변경하는 Atlas Search 복합 쿼리를 실행합니다.

1. compound-constant-example라는 새 디렉토리를 만들고 dotnet new 명령으로 프로젝트를 초기화합니다.

   mkdir compound-constant-example
   cd compound-constant-example
   dotnet new console

2. .NET/C# 드라이버를 프로젝트에 종속성으로 추가합니다.

   dotnet add package MongoDB.Driver

3. Program.cs 파일의 내용을 다음 코드로 바꿉니다.

   이 코드 예시에서는 다음 작업을 수행합니다:

   • mongodb 패키지 및 종속성을 가져옵니다.

   • Atlas 클러스터에 대한 연결을 설정합니다.

   • 다음 복합 절을 사용하여 컬렉션을 쿼리합니다.

     • filter 2013~2015년 사이의 영화를 검색하기 위한 범위 연산자가 있는 절입니다.

     • should 절에 텍스트 연산자를 사용하여 title 필드에서 snow 용어를 쿼리하고 constant 옵션으로 score를 변경합니다. constant 옵션은 검색어에 대한 모든 점수 결과를 5로 바꿉니다.

   • title 필드에서 쿼리와 일치하는 텍스트 스니펫을 반환하는강조 표시 옵션을 지정합니다. 스니펫에는 type: 'hit'으로 지정된 일치하는 텍스트와 type: 'text'로 지정된 인접 텍스트가 포함되어 있습니다.

   • 다음 파이프라인 단계를 사용합니다:

     • $limit 단계를 사용하여 출력 결과를 10개로 제한합니다.

     • $project 단계에서 다음을 수행합니다:

       • title 및 year을 제외한 모든 필드를 제외합니다.

       • score 및 highlights 이라는 두 필드를 추가합니다.

   • 커서 위를 반복하여 쿼리와 일치하는 문서를 인쇄합니다.

   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 CompoundConstantExample
   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.Compound()
   25
                   .Filter(Builders<MovieDocument>.Search.Range(movie => movie.Year, SearchRangeBuilder.Gte(2013).Lte(2015)))
   26
                   .Should(Builders<MovieDocument>.Search.Text(movie => movie.Title, "snow", score: new SearchScoreDefinitionBuilder<MovieDocument>().Constant(5))), 
   27
                   new SearchHighlightOptions<MovieDocument>(movie => movie.Title),
   28
                   indexName: "compound-query-custom-score-tutorial")
   29
               .Project<MovieDocument>(Builders<MovieDocument>.Projection
   30
                   .Include(movie => movie.Title)
   31
                   .Include(movie => movie.Year)
   32
                   .Exclude(movie => movie.Id)
   33
                   .MetaSearchScore(movie => movie.Score)
   34
                   .MetaSearchHighlights("highlights"))
   35
               .Limit(10)
   36
               .ToList();
   37
   38
           // print results
   39
           foreach (var movie in results)
   40
           {
   41
               Console.WriteLine(movie.ToJson());
   42
           }
   43
       }
   44
   }
   45
   46
   [BsonIgnoreExtraElements]
   47
   public class MovieDocument
   48
   {
   49
       [BsonIgnoreIfDefault]
   50
       public ObjectId Id { get; set; }
   51
       public string Title { get; set; }
   52
       public int Year { get; set; }
   53
       [BsonElement("highlights")]
   54
       public List<SearchHighlight> Highlights { get; set; }
   55
       public double Score { get; set; }
   56
   }

4. 샘플을 실행하기 전에 <connection-string>을 Atlas 연결 문자열로 바꿉니다. 연결 문자열에는 데이터베이스 사용자의 자격 증명이 포함되어 있어야 합니다. 자세한 내용은 드라이버를 통한 연결을 참조하세요.

5. Program.cs 파일을 컴파일하고 실행합니다.

   dotnet run compound-constant-example.csproj

   출력 숨기기

   {
     "title" : "Snow in Paradise",
     "year" : 2014,
     "highlights" : [{
       "path" : "title",
       "score" : 1.3828467130661011,
       "texts" : [{ "type" : "Hit", "value" : "Snow" }, { "type" : "Text", "value" : " in Paradise" }]
     }],
     "score" : 5.0
   }
   {
     "title" : "Dead Snow 2: Red vs. Dead",
     "year" : 2014,
     "highlights" : [{
       "path" : "title",
       "score" : 1.3924485445022583,
       "texts" : [{ "type" : "Text", "value" : "Dead " }, { "type" : "Hit", "value" : "Snow" }, { "type" : "Text", "value" : " 2: Red vs. " }]
     }],
     "score" : 5.0
   }
   {
     "title" : "The Snow White Murder Case",
     "year" : 2014,
     "highlights" : [{
       "path" : "title",
       "score" : 1.3525336980819702,
       "texts" : [{ "type" : "Text", "value" : "The " }, { "type" : "Hit", "value" : "Snow" }, { "type" : "Text", "value" : " White Murder Case" }]
     }],
     "score" : 5.0
   }
   {
     "title" : "Snow on the Blades",
     "year" : 2014,
     "highlights" : [{
       "path" : "title",
       "score" : 1.3766303062438965,
       "texts" : [{ "type" : "Hit", "value" : "Snow" }, { "type" : "Text", "value" : " on the Blades" }]
     }],
     "score" : 5.0
   }
   { "title" : "The Secret Life of Walter Mitty", "year" : 2013, "highlights" : [], "score" : 0.0 }
   { "title" : "Jurassic World", "year" : 2015, "highlights" : [], "score" : 0.0 }
   { "title" : "Action Jackson", "year" : 2014, "highlights" : [], "score" : 0.0 }
   { "title" : "In Secret", "year" : 2013, "highlights" : [], "score" : 0.0 }
   { "title" : "The Stanford Prison Experiment", "year" : 2015, "highlights" : [], "score" : 0.0 }
   { "title" : "The Giver", "year" : 2014, "highlights" : [], "score" : 0.0 }

   쿼리의 should 절이 제목에 snow 이 포함된 문서에 대한 기본 설정을 지정하기 때문에 결과에서 처음 4개의 문서가 더 높은 점수를 받습니다. should 절은 constant 옵션을 사용하여 쿼리 용어 snow 의 점수도 변경합니다.constant

boost 옵션을 사용하여 점수를 변경하는 Atlas Search 복합 쿼리를 실행합니다.

1. compound-boost-example라는 새 디렉토리를 만들고 dotnet new 명령으로 프로젝트를 초기화합니다.

   mkdir compound-boost-example
   cd compound-boost-example
   dotnet new console

2. .NET/C# 드라이버를 프로젝트에 종속성으로 추가합니다.

   dotnet add package MongoDB.Driver

3. Program.cs 파일의 내용을 다음 코드로 바꿉니다.

   이 코드 예시에서는 다음 작업을 수행합니다:

   • mongodb 패키지 및 종속성을 가져옵니다.

   • Atlas 클러스터에 대한 연결을 설정합니다.

   • 커서 위를 반복하여 쿼리와 일치하는 문서를 인쇄합니다.

   간단한 예시

   다중 가중치 예시

   쿼리는 다음 파이프라인 단계를 사용합니다:

   • $search 단계를 통해 collection을 쿼리할 수 있습니다. 쿼리:

     • 다음 compound 연산자 절을 사용합니다:

       • must 2013~2015년 사이의 영화를 검색하기 위한 범위 연산자가 있는 절입니다.

       • should 절에 텍스트 연산자를 사용하여 title 필드에서 snow 용어를 쿼리하고 boost 옵션으로 score를 변경합니다. boost 옵션은 검색어에 대한 결과의 기본 점수에 2를 곱합니다.

     title 필드에서 쿼리와 일치하는 텍스트 스니펫을 반환하는강조 표시 옵션을 지정합니다. 스니펫에는 type: 'hit'으로 지정된 일치하는 텍스트와 type: 'text'로 지정된 인접 텍스트가 포함되어 있습니다.

   • $limit 단계를 사용하여 출력 결과를 10개로 제한합니다.

   • $project 단계에서 다음을 수행합니다:

     • title 및 year을 제외한 모든 필드를 제외합니다.

     • score 및 highlights 이라는 두 필드를 추가합니다.

   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 CompoundBoostSingleExample
   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.Compound()
   25
                   .Must(Builders<MovieDocument>.Search.Range(movie => movie.Year, SearchRangeBuilder.Gte(2013).Lte(2015)))
   26
                   .Should(Builders<MovieDocument>.Search.Text(movie => movie.Title, "snow", score: new SearchScoreDefinitionBuilder<MovieDocument>().Boost(2))), 
   27
                   new SearchHighlightOptions<MovieDocument>(movie => movie.Title),
   28
                   indexName: "compound-query-custom-score-tutorial")
   29
               .Project<MovieDocument>(Builders<MovieDocument>.Projection
   30
                   .Include(movie => movie.Title)
   31
                   .Include(movie => movie.Year)
   32
                   .Exclude(movie => movie.Id)
   33
                   .MetaSearchScore(movie => movie.Score)
   34
                   .MetaSearchHighlights("highlights"))
   35
               .Limit(10)
   36
               .ToList();
   37
   38
           // print results
   39
           foreach (var movie in results)
   40
           {
   41
               Console.WriteLine(movie.ToJson());
   42
           }
   43
       }
   44
   }
   45
   46
   [BsonIgnoreExtraElements]
   47
   public class MovieDocument
   48
   {
   49
       [BsonIgnoreIfDefault]
   50
       public ObjectId Id { get; set; }
   51
       public string Title { get; set; }
   52
       public int Year { get; set; }
   53
       [BsonElement("highlights")]
   54
       public List<SearchHighlight> Highlights { get; set; }
   55
       public double Score { get; set; }
   56
   }

   이 쿼리는 boost 옵션과 함께 다음 compound 연산자 절을 사용하여 일부 필드의 우선 순위를 다른 필드보다 더 높습니다.

   • must 절로 가장 우선시하는 장르 comedy를 텍스트 연산자와 함께 지정한 다음 title 필드에 snow라는 텀을 추가합니다. boost 옵션은 필드에 가중치를 적용합니다. boost 옵션은 필드에 가중치를 적용합니다.

   • should 2013~2015년 사이의 영화를 검색하기 위한 범위 연산자가 있는 절입니다.

   참고

   boost 옵션은 필드에 다른 가중치를 적용하여 필드의 우선 순위를 지정합니다.

   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 CompoundBoostMultipleExample
   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.Compound()
   25
                   .Must(Builders<MovieDocument>.Search.Text(movie => movie.Genres, "comedy", score: new SearchScoreDefinitionBuilder<MovieDocument>().Boost(9)))
   26
                   .Must(Builders<MovieDocument>.Search.Text(movie => movie.Title, "snow", score: new SearchScoreDefinitionBuilder<MovieDocument>().Boost(5)))
   27
                   .Should(Builders<MovieDocument>.Search.Range(movie => movie.Year, SearchRangeBuilder.Gte(2013).Lte(2015), score: new SearchScoreDefinitionBuilder<MovieDocument>().Boost(3))),
   28
                   indexName: "compound-query-custom-score-tutorial")
   29
               .Project<MovieDocument>(Builders<MovieDocument>.Projection
   30
                   .Include(movie => movie.Genres)
   31
                   .Include(movie => movie.Title)
   32
                   .Include(movie => movie.Year)
   33
                   .Exclude(movie => movie.Id)
   34
                   .MetaSearchScore(movie => movie.Score))
   35
               .Limit(10)
   36
               .ToList();
   37
           
   38
           // print results
   39
           foreach (var movie in results)
   40
           {
   41
               Console.WriteLine(movie.ToJson());
   42
           }
   43
       }
   44
   }
   45
   46
   [BsonIgnoreExtraElements]
   47
   public class MovieDocument
   48
   {
   49
       [BsonIgnoreIfDefault]
   50
       public ObjectId Id { get; set; }
   51
       public string [] Genres { get; set; }
   52
       public string Title { get; set; }
   53
       public int Year { get; set; }
   54
       public double Score { get; set; }
   55
   }

4. 샘플을 실행하기 전에 <connection-string>을 Atlas 연결 문자열로 바꿉니다. 연결 문자열에는 데이터베이스 사용자의 자격 증명이 포함되어 있어야 합니다. 자세한 내용은 드라이버를 통한 연결을 참조하세요.

5. Program.cs 파일을 컴파일하고 실행합니다.

   간단한 예시

   다중 가중치 예시

   dotnet run compound-boost-example.csproj

   출력 숨기기

   {
     "title" : "Snow in Paradise",
     "year" : 2014,
     "highlights" : [{
       "path" : "title",
       "score" : 1.3828467130661011,
       "texts" : [{ "type" : "Hit", "value" : "Snow" }, { "type" : "Text", "value" : " in Paradise" }]
     }],
     "score" : 6.7722930908203125
   }
   {
     "title" : "Snow on the Blades",
     "year" : 2014,
     "highlights" : [{
       "path" : "title",
       "score" : 1.3766303062438965,
       "texts" : [{ "type" : "Hit", "value" : "Snow" }, { "type" : "Text", "value" : " on the Blades" }]
     }],
     "score" : 6.0634455680847168
   }
   {
     "title" : "The Snow White Murder Case",
     "year" : 2014,
     "highlights" : [{
       "path" : "title",
       "score" : 1.3525336980819702,
       "texts" : [{ "type" : "Text", "value" : "The " }, { "type" : "Hit", "value" : "Snow" }, { "type" : "Text", "value" : " White Murder Case" }]
     }],
     "score" : 5.5096521377563477
   }
   {
     "title" : "Dead Snow 2: Red vs. Dead",
     "year" : 2014,
     "highlights" : [{
       "path" : "title",
       "score" : 1.3924485445022583,
       "texts" : [{ "type" : "Text", "value" : "Dead " }, { "type" : "Hit", "value" : "Snow" }, { "type" : "Text", "value" : " 2: Red vs. " }]
     }],
     "score" : 5.0650539398193359
   }
   { "title" : "The Secret Life of Walter Mitty", "year" : 2013, "highlights" : [], "score" : 1.0 }
   { "title" : "Jurassic World", "year" : 2015, "highlights" : [], "score" : 1.0 }
   { "title" : "Action Jackson", "year" : 2014, "highlights" : [], "score" : 1.0 }
   { "title" : "In Secret", "year" : 2013, "highlights" : [], "score" : 1.0 }
   { "title" : "The Stanford Prison Experiment", "year" : 2015, "highlights" : [], "score" : 1.0 }
   { "title" : "The Giver", "year" : 2014, "highlights" : [], "score" : 1.0 }

   쿼리의 should 절이 제목에 snow 이 포함된 문서에 대한 기본 설정을 지정하기 때문에 결과에서 처음 4개의 문서가 더 높은 점수를 받습니다. should 절은 boost 옵션을 사용하여 쿼리 용어 snow 의 점수도 변경합니다.boost

   dotnet run compound-boost-example.csproj

   출력 숨기기

   { "genres" : ["Comedy", "Horror"], "title" : "Dead Snow", "year" : 2009, "score" : 21.872983932495117 }
   { "genres" : ["Adventure", "Comedy", "Family"], "title" : "Snow Day", "year" : 2000, "score" : 21.043487548828125 }
   { "genres" : ["Adventure", "Comedy", "Family"], "title" : "Snow Dogs", "year" : 2002, "score" : 21.043487548828125 }
   { "genres" : ["Comedy", "Romance"], "title" : "Let It Snow", "year" : 1999, "score" : 19.523927688598633 }
   { "genres" : ["Action", "Comedy", "Horror"], "title" : "Dead Snow 2: Red vs. Dead", "year" : 2014, "score" : 17.426334381103516 }
   { "genres" : ["Comedy", "Drama"], "title" : "Snow White and Russian Red", "year" : 2009, "score" : 16.367326736450195 }
   { "genres" : ["Comedy", "Drama", "Romance"], "title" : "The Tiger and the Snow", "year" : 2005, "score" : 15.537829399108887 }
   { "genres" : ["Adventure", "Comedy", "Family"], "title" : "Snow White and the Three Stooges", "year" : 1961, "score" : 14.426333427429199 }