Atlas Search 결과 정렬 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.

JSON 형식의 기본 쿼리 구문 샘플을 보려면 Edit Query을(를) 클릭합니다.

인덱싱된 필드에 대해 Atlas Search 쿼리를 실행하고 결과를 정렬합니다.

다음 쿼리는 숫자 필드를 기준으로 결과를 정렬하는 방법을 보여 줍니다. 범위 연산자를 사용하여 10개 이상의 상을 수상한 영화를 검색한 다음 숫자 필드 값을 기준으로 결과를 내림차순으로 정렬합니다.

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

[
  {
    "$search": {
      "index": "sort-tutorial",
      "range": {
        "path": "awards.wins",
        "gte": 10
      },
      "sort": {
        "awards.wins": -1,
      }
    }
  }
]

SCORE: 1  _id:  "573a13d5f29313caabd9cae7"
  fullplot: "Based on an incredible true story of one man's fight for survival and …"
  imdb: Object
    ...
  year: 2013
  ...
  awards: Object
    wins: 267
    ...
  ...
SCORE: 1  _id:  "573a13c7f29313caabd74a4d"
  fullplot: "Dr. Ryan Stone (Sandra Bullock) is a brilliant medical engineer on her…"
  imdb: Object
    ...
  year: 2013
  ...
  awards: Object
    wins: 231
    ...
  ...
SCORE: 1  _id:  "573a13cbf29313caabd808d2"
  fullplot: "Dr. Ryan Stone (Sandra Bullock) is a brilliant medical engineer on her…"
  imdb: Object
    ...
  year: 2013
  ...
  awards: Object
    wins: 231
    ...
  ...
SCORE: 1  _id:  “573a13dff29313caabdb7adb”"
  fullplot: "Actor Riggan Thomson is most famous for his movie role from over twent…"
  imdb: Object
    ...
  year: 2014
  ...
  awards: Object
    wins: 210
    ...
  ...
SCORE: 1  _id:  "573a13bef29313caabd5c06c"
  plot: "The life of Mason, from early childhood to his arrival at college."
  imdb: Object
    ...
  runtime: 165
  ...
  awards: Object
    wins: 185
    ...
  ...
SCORE: 1  _id:  "573a139ef29313caabcfbd6a"
  fullplot: "While Frodo & Sam continue to approach Mount Doom to destroy the One R…"
  imdb: Object
    ...
  year: 2003
  ...
  awards: Object
    wins: 175
    ...
  ...
SCORE: 1  _id:  "573a13b5f29313caabd447f5"
  plot: "In rural Texas, welder and hunter Llewelyn Moss discovers the remains …"
  imdb: Object
    ...
  year: 2007
  ...
  awards: Object
    wins: 172
    ...
  ...
SCORE: 1  _id:  "573a13c3f29313caabd68d9f"
  plot: "On a fall night in 2003, Harvard undergrad and computer programming ge…"
  imdb: Object
    ...
  year: 2010
  ...
  awards: Object
    wins: 171
    ...
  ...
SCORE: 1  _id:  "573a13c5f29313caabd6ee61"
  fullplot: "Dom Cobb is a skilled thief, the absolute best in the dangerous art of…"
  imdb: Object
    ...
  year: 2010
  ...
  awards: Object
    wins: 162
    ...
  ...
SCORE: 1  _id:  "573a13bdf29313caabd58fd3"
  plot: "The story of Jamal Malik, an 18 year-old orphan from the slums of Mumb…"
  imdb: Object
    ...
  year: 2008
  ...
  awards: Object
    wins: 161
    ...
  ...

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

인덱싱된 필드에 대해 Atlas Search 쿼리를 실행하고 결과를 정렬합니다.

다음 쿼리는 숫자 필드를 기준으로 결과를 정렬하는 방법을 보여 줍니다. 범위 연산자를 사용하여 10개 이상의 상을 수상한 영화를 검색한 다음 숫자 필드 값을 기준으로 결과를 내림차순으로 정렬합니다.

쿼리는 다음 파이프라인 단계를 사용합니다:

• $search 단계를 사용하여 awards.wins 필드를 검색하고 결과를 내림차순으로 정렬합니다.

• $limit 단계는 출력을 5 결과로만 제한합니다.

• title과 awards.wins를 제외한 모든 필드를 제외하려면 $project 단계를 수행합니다.

1
db.movies.aggregate([
2
  {
3
    "$search": {
4
      "index": "sort-tutorial",
5
      "range": {
6
        "path": "awards.wins",
7
        "gte": 10
8
      },
9
      "sort": {
10
        "awards.wins": -1,
11
      }
12
    }
13
  },
14
  {
15
    $limit: 5
16
  },
17
  {
18
    "$project": {
19
      "_id": 0,
20
      "title": 1,
21
      "awards.wins": 1
22
    }
23
  }
24
])

[
  {
    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 }
  }
]

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.

인덱싱된 필드에 대해 Atlas Search 쿼리를 실행하고 결과를 정렬합니다.

다음 쿼리는 숫자 필드를 기준으로 결과를 정렬하는 방법을 보여 줍니다. 범위 연산자를 사용하여 10개 이상의 상을 수상한 영화를 검색한 다음 숫자 필드 값을 기준으로 결과를 내림차순으로 정렬합니다.

쿼리는 다음 파이프라인 단계를 사용합니다:

• $search 단계를 사용하여 awards.wins 필드를 검색하고 결과를 내림차순으로 정렬합니다.

• $limit 단계는 출력을 5 결과로만 제한합니다.

• title과 awards.wins를 제외한 모든 필드를 제외하려면 $project 단계를 수행합니다.

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: "sort-tutorial", "range": { "path": "awards.wins", "gte": 10 }, "sort": { "awards.wins": -1, } }
   $limit	5
   $project	{ title: 1, released: 1, year: 1 }

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

   [
     {
       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 }
     }
   ]

쿼리에 대한 .NET/C# 프로젝트를 설정하고 초기화합니다.

1. sort-by-numbers-example라는 새 디렉토리를 만들고 dotnet new 명령으로 프로젝트를 초기화합니다.

   mkdir sort-by-numbers-example
   cd sort-by-numbers-example
   dotnet new console

2. .NET/C# 드라이버를 프로젝트에 종속성으로 추가합니다.

   dotnet add package MongoDB.Driver

Program.cs 파일에 쿼리를 생성합니다.

1. Program.cs 파일의 내용을 다음 코드로 바꿉니다.

   이 코드 예시에서는 다음 작업을 수행합니다:

   • mongodb 패키지 및 종속성을 가져옵니다.

   • Atlas 클러스터에 대한 연결을 설정합니다.

   • 다음 쿼리는 숫자 필드를 기준으로 결과를 정렬하는 방법을 보여 줍니다. 범위 연산자를 사용하여 10개 이상의 상을 수상한 영화를 검색한 다음 숫자 필드 값을 기준으로 결과를 내림차순으로 정렬합니다.

     쿼리는 다음 파이프라인 단계를 사용합니다:

     • $search 단계를 사용하여 awards.wins 필드를 검색하고 결과를 내림차순으로 정렬합니다.

     • $limit 단계는 출력을 5 결과로만 제한합니다.

     • title과 awards.wins를 제외한 모든 필드를 제외하려면 $project 단계를 수행합니다.

   • 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 SortByNumbers
   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 search options
   23
           var searchOptions = new SearchOptions<MovieDocument>() 
   24
               { 
   25
                   Sort = Builders<MovieDocument>.Sort.Descending(movies => movies.Awards.Wins),
   26
                   IndexName = "sort-tutorial"
   27
               };
   28
   29
           // define and run pipeline
   30
           var results = moviesCollection.Aggregate()
   31
               .Search(
   32
                   Builders<MovieDocument>.Search.Range(movie => movie.Awards.Wins, SearchRangeBuilder.Gte(10)), searchOptions)
   33
               .Project<MovieDocument>(Builders<MovieDocument>.Projection
   34
                   .Exclude(movie => movie.Id)
   35
                   .Include(movie => movie.Title)
   36
                   .Include(movie => movie.Awards.Wins))
   37
               .Limit(5)
   38
               .ToList();
   39
   40
           // print results
   41
           foreach (var movie in results)
   42
           {
   43
               Console.WriteLine(movie.ToJson());
   44
           }
   45
       }
   46
   }
   47
   48
   [BsonIgnoreExtraElements]
   49
   public class MovieDocument
   50
   {
   51
       [BsonIgnoreIfDefault]
   52
       public ObjectId Id { get; set; }
   53
       public string Title { get; set; }
   54
       public Award Awards { get; set; }
   55
   }
   56
   57
   public class Award
   58
   {
   59
       [BsonIgnoreIfDefault]
   60
       public int Wins { get; set; }
   61
   }

2. 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.

Program.cs 파일을 컴파일하고 실행합니다.

dotnet run Program.cs

{ "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 } }

sort-by-numbers.go이라는 파일을 만듭니다.

다음 코드를 복사하여 sort-by-numbers.go 파일에 붙여넣습니다.

이 코드 예시에서는 다음 작업을 수행합니다:

• mongodb 패키지 및 종속성을 가져옵니다.

• Atlas 클러스터에 대한 연결을 설정합니다.

• 다음 쿼리는 숫자 필드를 기준으로 결과를 정렬하는 방법을 보여 줍니다. 범위 연산자를 사용하여 10개 이상의 상을 수상한 영화를 검색한 다음 숫자 필드 값을 기준으로 결과를 내림차순으로 정렬합니다.

  쿼리는 다음 파이프라인 단계를 사용합니다:

  • $search 단계를 사용하여 awards.wins 필드를 검색하고 결과를 내림차순으로 정렬합니다.

  • $limit 단계는 출력을 5 결과로만 제한합니다.

  • title과 awards.wins를 제외한 모든 필드를 제외하려면 $project 단계를 수행합니다.

• 커서 위를 반복하여 쿼리와 일치하는 문서를 인쇄합니다.

1
package main
2
3
import (
4
	"context"
5
	"fmt"
6
7
	"go.mongodb.org/mongo-driver/bson"
8
	"go.mongodb.org/mongo-driver/mongo"
9
	"go.mongodb.org/mongo-driver/mongo/options"
10
)
11
12
func main() {
13
	// connect to your Atlas cluster
14
	client, err := mongo.Connect(context.TODO(), options.Client().ApplyURI("<connection-string>"))
15
	if err != nil {
16
		panic(err)
17
	}
18
	defer client.Disconnect(context.TODO())
19
20
	// set namespace
21
	collection := client.Database("sample_mflix").Collection("movies")
22
23
	// define pipeline stages
24
	searchStage := bson.D{{"$search", bson.D{
25
	  {"index", "sort-tutorial"},
26
	  {"range", bson.D{
27
		{"path", "awards.wins"},
28
		{"gte", 10},
29
	  }},
30
	  {"sort", bson.D{{"awards.wins", -1}}},
31
	}}}
32
	limitStage := bson.D{{"$limit", 5}}
33
	projectStage := bson.D{{"$project", bson.D{{"title", 1}, {"awards.wins", 1}, {"_id", 0}}}}
34
35
	// run pipeline
36
	cursor, err := collection.Aggregate(context.TODO(), mongo.Pipeline{searchStage, limitStage, projectStage})
37
	if err != nil {
38
		panic(err)
39
	}
40
41
	// print results
42
	var results []bson.D
43
	if err = cursor.All(context.TODO(), &results); err != nil {
44
		panic(err)
45
	}
46
	for _, result := range results {
47
		fmt.Println(result)
48
	}
49
}

다음 명령을 실행하여 컬렉션을 쿼리합니다.

go run sort-by-numbers.go

[{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}]}]

CLASSPATH에 다음 라이브러리가 포함되어 있는지 확인합니다.

인덱싱된 필드에 대해 Atlas Search 쿼리를 실행하고 결과를 정렬합니다.

1. SortByNumbers.java이라는 파일을 만듭니다.

2. 다음 코드를 복사하여 SortByNumbers.java 파일에 붙여넣습니다.

   이 코드 예시에서는 다음 작업을 수행합니다:

   • mongodb 패키지 및 종속성을 가져옵니다.

   • Atlas 클러스터에 대한 연결을 설정합니다.

   • 다음 쿼리는 숫자 필드를 기준으로 결과를 정렬하는 방법을 보여 줍니다. 범위 연산자를 사용하여 10개 이상의 상을 수상한 영화를 검색한 다음 숫자 필드 값을 기준으로 결과를 내림차순으로 정렬합니다.

     쿼리는 다음 파이프라인 단계를 사용합니다:

     • $search 단계를 사용하여 awards.wins 필드를 검색하고 결과를 내림차순으로 정렬합니다.

     • $limit 단계는 출력을 5 결과로만 제한합니다.

     • title과 awards.wins를 제외한 모든 필드를 제외하려면 $project 단계를 수행합니다.

   • 커서 위를 반복하여 쿼리와 일치하는 문서를 인쇄합니다.

   1
   import java.util.Arrays;
   2
   3
   import static com.mongodb.client.model.Aggregates.limit;
   4
   import static com.mongodb.client.model.Aggregates.project;
   5
   import static com.mongodb.client.model.Projections.excludeId;
   6
   import static com.mongodb.client.model.Projections.fields;
   7
   import static com.mongodb.client.model.Projections.include;
   8
   import com.mongodb.client.MongoClient;
   9
   import com.mongodb.client.MongoClients;
   10
   import com.mongodb.client.MongoCollection;
   11
   import com.mongodb.client.MongoDatabase;
   12
   import org.bson.Document;
   13
   14
   public class SortByNumbers {
   15
     public static void main( String[] args ) {
   16
       // define query
   17
       Document agg =
   18
           new Document("$search", 
   19
           	    new Document("index", "sort-tutorial")
   20
           	            .append("range", 
   21
           	    new Document("path", "awards.wins")
   22
           	                .append("gte", 10L))
   23
           	            .append("sort", 
   24
           	    new Document("awards.wins", -1L)));
   25
       
   26
       // specify connection
   27
       String uri = "<connection-string>";
   28
       
   29
       // establish connection and set namespace
   30
       try (MongoClient mongoClient = MongoClients.create(uri)) {
   31
         MongoDatabase database = mongoClient.getDatabase("sample_mflix");
   32
         MongoCollection<Document> collection = database.getCollection("movies");
   33
   	  
   34
         // run query and print results
   35
         collection.aggregate(Arrays.asList(agg, 
   36
           limit(5), 
   37
           project(fields(excludeId(), include("title"), include("awards.wins")))))
   38
           .forEach(doc -> System.out.println(doc.toJson()));	
   39
       }
   40
     }
   41
   }

   참고

   Maven 환경에서 샘플 코드를 실행하려면 파일의 가져오기 문 위에 다음 코드를 추가합니다.

   package com.mongodb.drivers;

3. 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.

4. SortByNumbers.java 파일을 컴파일하고 실행합니다.

   javac SortByNumbers.java
   java SortByNumbers

   출력 숨기기

   {"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}}

프로젝트에 다음 종속성을 추가했는지 확인합니다.

인덱싱된 필드에 대해 Atlas Search 쿼리를 실행하고 결과를 정렬합니다.

1. SortByNumbers.kt이라는 파일을 만듭니다.

2. 다음 코드를 복사하여 SortByNumbers.kt 파일에 붙여넣습니다.

   이 코드 예시에서는 다음 작업을 수행합니다:

   • mongodb 패키지 및 종속성을 가져옵니다.

   • Atlas 클러스터에 대한 연결을 설정합니다.

   • 다음 쿼리는 숫자 필드를 기준으로 결과를 정렬하는 방법을 보여 줍니다. 범위 연산자를 사용하여 10개 이상의 상을 수상한 영화를 검색한 다음 숫자 필드 값을 기준으로 결과를 내림차순으로 정렬합니다.

     쿼리는 다음 파이프라인 단계를 사용합니다:

     • $search 단계를 사용하여 awards.wins 필드를 검색하고 결과를 내림차순으로 정렬합니다.

     • $limit 단계는 출력을 5 결과로만 제한합니다.

     • title과 awards.wins를 제외한 모든 필드를 제외하려면 $project 단계를 수행합니다.

   • AggregateFlow 인스턴스에서 쿼리와 일치하는 문서를 인쇄합니다.

   1
   import com.mongodb.client.model.Aggregates.limit
   2
   import com.mongodb.client.model.Aggregates.project
   3
   import com.mongodb.client.model.Projections.*
   4
   import com.mongodb.kotlin.client.coroutine.MongoClient
   5
   import kotlinx.coroutines.runBlocking
   6
   import org.bson.Document
   7
   8
   fun main() {
   9
       // establish connection and set namespace
   10
       val uri = "<connection-string>"
   11
       val mongoClient = MongoClient.create(uri)
   12
       val database = mongoClient.getDatabase("sample_mflix")
   13
       val collection = database.getCollection<Document>("movies")
   14
   15
       runBlocking {
   16
           // define query
   17
           val agg = Document(
   18
               "\$search",
   19
               Document("index", "sort-tutorial")
   20
                   .append(
   21
                       "range",
   22
                       Document("path", "awards.wins")
   23
                           .append("gte", 10L)
   24
                   )
   25
                   .append(
   26
                       "sort",
   27
                       Document("awards.wins", -1L)
   28
                   )
   29
           )
   30
   31
           // run query and print results
   32
           val resultsFlow = collection.aggregate<Document>(
   33
               listOf(
   34
                   agg,
   35
                   limit(5),
   36
                   project(fields(
   37
                       excludeId(),
   38
                       include("title", "awards.wins")
   39
                   ))
   40
               )
   41
           )
   42
           resultsFlow.collect { println(it) }
   43
       }
   44
       mongoClient.close()
   45
   }

3. 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.

4. SortByNumbers.kt 파일을 실행합니다.

   IDE에서 SortByNumbers.kt 프로그램을 실행하면 다음 문서가 인쇄됩니다.

   Document{{title=12 Years a Slave, awards=Document{{wins=267}}}}
   Document{{title=Gravity, awards=Document{{wins=231}}}}
   Document{{title=Gravity, awards=Document{{wins=231}}}}
   Document{{title=Birdman: Or (The Unexpected Virtue of Ignorance), awards=Document{{wins=210}}}}
   Document{{title=Boyhood, awards=Document{{wins=185}}}}

sort-by-numbers.js이라는 파일을 만듭니다.

다음 코드를 복사하여 sort-by-numbers.js 파일에 붙여넣습니다.

이 코드 예시에서는 다음 작업을 수행합니다:

• MongoDB의 Node.js 드라이버인 mongodb를 가져옵니다.

• MongoClient 클래스의 인스턴스를 만들어 Atlas 클러스터에 대한 연결을 설정합니다.

• 다음 쿼리는 숫자 필드를 기준으로 결과를 정렬하는 방법을 보여 줍니다. 범위 연산자를 사용하여 10개 이상의 상을 수상한 영화를 검색한 다음 숫자 필드 값을 기준으로 결과를 내림차순으로 정렬합니다.

  쿼리는 다음 파이프라인 단계를 사용합니다:

  • $search 단계를 사용하여 awards.wins 필드를 검색하고 결과를 내림차순으로 정렬합니다.

  • $limit 단계는 출력을 5 결과로만 제한합니다.

  • title과 awards.wins를 제외한 모든 필드를 제외하려면 $project 단계를 수행합니다.

• 커서 위를 반복하여 쿼리와 일치하는 문서를 인쇄합니다.

1
const { MongoClient } = require("mongodb");
2
3
// Replace the uri string with your MongoDB deployments connection string.
4
const uri =
5
  "<connection-string>";
6
7
const client = new MongoClient(uri);
8
9
async function run() {
10
  try {
11
    await client.connect();
12
13
    // set namespace
14
    const database = client.db("sample_mflix");
15
    const coll = database.collection("movies");
16
17
    // define pipeline
18
    const agg = [
19
      {
20
        '$search': {
21
          'index': 'sort-tutorial',
22
          'range': {
23
            'path': 'awards.wins', 
24
            'gte': 10
25
          }, 
26
          'sort': {
27
            'awards.wins': -1
28
          }
29
        }
30
      }, {
31
        '$limit': 5
32
      }, {
33
        '$project': {
34
          '_id': 0, 
35
          'title': 1, 
36
          'awards.wins': 1
37
        }
38
      }
39
    ];
40
41
    // run pipeline
42
    const result = await coll.aggregate(agg);
43
44
    // print results
45
    await result.forEach((doc) => console.log(doc));
46
47
  } finally {
48
    await client.close();
49
  }
50
}
51
run().catch(console.dir);

다음 명령을 실행하여 컬렉션을 쿼리합니다.

node sort-by-numbers.js

{ 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 } }

sort-by-numbers.py이라는 파일을 만듭니다.

다음 코드를 복사하여 sort-by-numbers.py 파일에 붙여넣습니다.

다음 코드 예제에서는:

• pymongo, MongoDB의 Python 드라이버 및 dns 모듈을 가져옵니다. 이 모듈은 DNS 시드 리스트 연결 문자열을 사용하여 pymongo를 Atlas에 연결하는 데 필요합니다.

• MongoClient 클래스의 인스턴스를 만들어 Atlas 클러스터에 대한 연결을 설정합니다.

• 다음 쿼리는 숫자 필드를 기준으로 결과를 정렬하는 방법을 보여 줍니다. 범위 연산자를 사용하여 10개 이상의 상을 수상한 영화를 검색한 다음 숫자 필드 값을 기준으로 결과를 내림차순으로 정렬합니다.

  쿼리는 다음 파이프라인 단계를 사용합니다:

  • $search 단계를 사용하여 awards.wins 필드를 검색하고 결과를 내림차순으로 정렬합니다.

  • $limit 단계는 출력을 5 결과로만 제한합니다.

  • title과 awards.wins를 제외한 모든 필드를 제외하려면 $project 단계를 수행합니다.

• 커서 위를 반복하여 쿼리와 일치하는 문서를 인쇄합니다.

1
import pymongo
2
3
# connect to your Atlas cluster
4
client = pymongo.MongoClient('<connection-string>')
5
6
# define pipeline
7
pipeline = [
8
  {
9
    '$search': {
10
      'index': 'sort-tutorial',
11
      'range': {
12
        'path': 'awards.wins',
13
        'gte': 10
14
      },
15
      'sort': {
16
        'awards.wins': -1
17
      }
18
    }
19
  }, {
20
    '$limit': 5
21
  }, {
22
    '$project': {'_id': 0, 'title': 1, 'awards.wins': 1
23
    }
24
  }
25
]
26
27
# run pipeline
28
result = client['sample_mflix']['movies'].aggregate(pipeline)
29
30
# print results
31
for i in result:
32
    print(i)

다음 명령을 실행하여 컬렉션을 쿼리합니다.

python sort-by-numbers.py

{'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}}

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.

JSON 형식의 기본 쿼리 구문 샘플을 보려면 Edit Query을(를) 클릭합니다.

인덱싱된 날짜 필드에 대해 Atlas Search 쿼리를 실행하고 결과를 정렬합니다.

다음 쿼리는 복합 쿼리를 실행하고 날짜 필드를 기준으로 결과를 정렬하는 방법을 보여 줍니다. 다음 연산자를 사용합니다.

• 와일드카드 연산자를 사용하여 Summer로 시작하는 영화 제목을 검색합니다.

• 근사(near) 연산자를 입력해 2014년 4월 18일 전후로 약 5개월 안에 개봉한 영화를 검색할 수 있습니다.

  참고

  날짜 필드에 pivot를 사용하는 경우 해당 측정 단위는 밀리초입니다. Atlas Search는 날짜 필드가 지정된 날짜와 얼마나 가까운지에 따라 각 문서의 점수를 계산합니다. 자세한 내용은 근사를 참조하세요.

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

[
  {
    $search: {
      "index": "sort-tutorial",
      "compound": {
        "filter": [{
          "wildcard": {
            "query": "Summer*",
            "path": "title"
          }
        }],
        "must": [{
          "near": {
            "pivot": 13149000000,
            "path": "released",
            "origin": ISODate("2014-04-18T00:00:00.000+00:00")
          }
        }]
      },
      "sort": {
        "released": -1,
        "title": 1
      }
    }
  }
]

SCORE: 0.348105788230896  _id:  "573a13f0f29313caabddaf7a"
  countries: Array
  runtime: 104
  cast: Array
  ...
  title: "Summer Nights"
  ...
  released: 2015-01-28T00:00:00.000+00:00
  ...
SCORE: 0.5917375683784485  _id:  "573a13e6f29313caabdc673b"
  plot: "25-year-old Iiris and Karoliina have been best friends since childhood…"
  genres: Array
  runtime: 90
  ...
  title: "Summertime"
  ...
  released: 2014-08-01T00:00:00.000+00:00
  ...
SCORE: 0.9934720396995544  _id:  "573a13eff29313caabdd760c"
  plot: "Erik Sparrow is one of the lucky ones. He's got a good job. He's in a …"
  genres: Array
  runtime: 86
  ...
  title: "Summer of Blood"
  ...
  released: 2014-04-17T00:00:00.000+00:00
  ...
SCORE: 0.15982933342456818  _id:  "573a13cff29313caabd8ab74"
  plot: "The story of an adult and a teenage couple during a brief summer holid…"
  genres: Array
  countries: Array
  ...
  title: "Summer Games"
  ...
  released: 2012-02-08T00:00:00.000+00:00
  ...
SCORE: 0.13038821518421173  _id:  "573a13cef29313caabd87f4e"
  plot: "Summer of Goliath is a documentary/fiction hybrid that narrates variou…"
  genres: Array
  runtime: 78
  ...
  title: "Summer of Goliath"
  ...
  released: 2011-07-08T00:00:00.000+00:00
  ...
SCORE: 0.08124520629644394  _id:  "573a13c7f29313caabd7608d"
  plot: "A student tries to fix a problem he accidentally caused in OZ, a digit…"
  genres: Array
  runtime: 114
  ...
  title: "Summer Wars"
  ...
  released: 2009-08-01T00:00:00.000+00:00
SCORE: 0.0711759403347969  _id:  "573a13bbf29313caabd54ee6"
  plot: "The life of a public school epitomized by disobedient student Jonah Ta…"
  genres: Array
  runtime: 30
  ...
  title: "Summer Heights High"
  ...
  released: 2008-11-09T00:00:00.000+00:00
  ...
SCORE: 0.06951779872179031  _id:  "573a13bff29313caabd5f935"
  plot: "On his spring break at the seaside, with his wife and his four year ol…"
  genres: Array
  runtime: 102
  ...
  title: "Summer Holiday"
  ...
  released: 2008-09-19T00:00:00.000+00:00
  ...
SCORE: 0.05834990739822388  _id:  "573a13c0f29313caabd628ac"
  plot: "Kochi Uehara is a fourth grade student living in the suburb of Tokyo. …"
  genres: Array
  runtime: 138
  ...
  title: "Summer Days with Coo"
  ...
  released: 2007-07-28T00:00:00.000+00:00
  ...
SCORE: 0.056174591183662415  _id:  "573a13b8f29313caabd4c1d0"
  fullplot: "Country girl Yu Hong leaves her village, her family and her lover to s…"
  genres: Array
  runtime: 158
  ...
  title: "Summer Palace"
  ...
  released: 2007-04-18T00:00:00.000+00:00
  ...

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

인덱싱된 날짜 필드에 대해 Atlas Search 쿼리를 실행하고 결과를 정렬합니다.

다음 쿼리는 복합 쿼리를 실행하고 날짜 필드를 기준으로 결과를 정렬하는 방법을 보여 줍니다. 다음 연산자를 사용합니다.

• 와일드카드 연산자를 사용하여 Summer로 시작하는 영화 제목을 검색합니다.

• 근사(near) 연산자를 입력해 2014년 4월 18일 전후로 약 5개월 안에 개봉한 영화를 검색할 수 있습니다.

  참고

  날짜 필드에 pivot를 사용하는 경우 해당 측정 단위는 밀리초입니다. Atlas Search는 날짜 필드가 지정된 날짜와 얼마나 가까운지에 따라 각 문서의 점수를 계산합니다. 자세한 내용은 근사를 참조하세요.

쿼리는 다음 파이프라인 단계를 사용합니다:

• $search 단계를 사용하여 title과 released 필드를 검색한 다음 결과를 released 필드를 기준으로 내림차순으로 정렬합니다.

• $limit 단계는 출력을 5 결과로만 제한합니다.

• $project 단계로 이동합니다:

  • title와 released 이외의 모든 필드를 제외합니다.

  • score(이)라는 필드를 추가합니다.

1
db.movies.aggregate([
2
{
3
  $search: {
4
    "index": "sort-tutorial",
5
    "compound": {
6
      "filter": [{
7
        "wildcard": {
8
          "query": "Summer*",
9
          "path": "title"
10
        }
11
      }],
12
      "must": [{
13
        "near": {
14
          "pivot": 13149000000,
15
          "path": "released",
16
          "origin": ISODate("2014-04-18T00:00:00.000+00:00")
17
        }
18
      }]
19
    },
20
    "sort": {
21
      "released": -1
22
    }
23
  }
24
},
25
{
26
  $limit: 5
27
},
28
{
29
  $project: {
30
    "_id": 0, 
31
    "title": 1,
32
    "released": 1,
33
    "score": {
34
        "$meta": "searchScore"
35
    }
36
  }
37
}])

[
  {
    title: 'Summer Nights',
    released: ISODate("2015-01-28T00:00:00.000Z"),
    score: 0.348105788230896
  },
  {
    title: 'Summertime',
    released: ISODate("2014-08-01T00:00:00.000Z"),
    score: 0.5917375683784485
  },
  {
    title: 'Summer of Blood',
    released: ISODate("2014-04-17T00:00:00.000Z"),
    score: 0.9934720396995544
  },
  {
    title: 'Summer Games',
    released: ISODate("2012-02-08T00:00:00.000Z"),
    score: 0.15982933342456818
  },
  {
    title: 'Summer of Goliath',
    released: ISODate("2011-07-08T00:00:00.000Z"),
    score: 0.13038821518421173
  }
]

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.

인덱싱된 필드에 대해 Atlas Search 쿼리를 실행하고 결과를 매우 빠르게 정렬합니다.

다음 쿼리는 복합 쿼리를 실행하고 날짜 필드를 기준으로 결과를 정렬하는 방법을 보여 줍니다. 다음 연산자를 사용합니다.

• 와일드카드 연산자를 사용하여 Summer로 시작하는 영화 제목을 검색합니다.

• 근사(near) 연산자를 입력해 2014년 4월 18일 전후로 약 5개월 안에 개봉한 영화를 검색할 수 있습니다.

  참고

  날짜 필드에 pivot를 사용하는 경우 해당 측정 단위는 밀리초입니다. Atlas Search는 날짜 필드가 지정된 날짜와 얼마나 가까운지에 따라 각 문서의 점수를 계산합니다. 자세한 내용은 근사를 참조하세요.

쿼리는 다음 파이프라인 단계를 사용합니다:

• $search 단계를 사용하여 title과 released 필드를 검색한 다음 결과를 released 필드를 기준으로 내림차순으로 정렬합니다.

• $limit 단계는 출력을 5 결과로만 제한합니다.

• $project 단계로 이동합니다:

  • title와 released 이외의 모든 필드를 제외합니다.

  • score(이)라는 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": "sort-tutorial", "compound": { "filter": [{ "wildcard": { "query": "Summer*", "path": "title" } }], "must": [{ "near": { "pivot": 13149000000, "path": "released", "origin": ISODate("2014-04-18T00:00:00.000+00:00") } }] }, "sort": { "released": -1 } }
   $limit	5
   $project	{ _id: 0, title: 1, released: 1, score: { $meta: "searchScore" } }

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

   {
     title: 'Summer Nights',
     released: 2015-01-28T00:00:00.000+00:00,
     score: 0.348105788230896
   },
   {
     title: 'Summertime',
     released: 2014-08-01T00:00:00.000+00:00,
     score: 0.5917375683784485
   },
   {
     title: 'Summer of Blood',
     released: 2014-04-17T00:00:00.000+00:00,
     score: 0.9934720396995544
   },
   {
     title: 'Summer Games',
     released: 2012-02-08T00:00:00.000+00:00,
     score: 0.15982933342456818
   },
   {
     title: 'Summer of Goliath',
     released: 2011-07-08T00:00:00.000+00:00,
     score: 0.13038821518421173
   }

쿼리에 대한 .NET/C# 프로젝트를 설정하고 초기화합니다.

1. sort-by-date-example라는 새 디렉토리를 만들고 dotnet new 명령으로 프로젝트를 초기화합니다.

   mkdir sort-by-date-example
   cd sort-by-date-example
   dotnet new console

2. .NET/C# 드라이버를 프로젝트에 종속성으로 추가합니다.

   dotnet add package MongoDB.Driver

Program.cs 파일에 쿼리를 생성합니다.

1. Program.cs 파일의 내용을 다음 코드로 바꿉니다.

   이 코드 예시에서는 다음 작업을 수행합니다:

   • mongodb 패키지 및 종속성을 가져옵니다.

   • Atlas 클러스터에 대한 연결을 설정합니다.

   • 다음 쿼리는 복합 쿼리를 실행하고 날짜 필드를 기준으로 결과를 정렬하는 방법을 보여 줍니다. 다음 연산자를 사용합니다.

     • 와일드카드 연산자를 사용하여 Summer로 시작하는 영화 제목을 검색합니다.

     • 근사(near) 연산자를 입력해 2014년 4월 18일 전후로 약 5개월 안에 개봉한 영화를 검색할 수 있습니다.

       참고

       날짜 필드에 pivot를 사용하는 경우 해당 측정 단위는 밀리초입니다. Atlas Search는 날짜 필드가 지정된 날짜와 얼마나 가까운지에 따라 각 문서의 점수를 계산합니다. 자세한 내용은 근사를 참조하세요.

     쿼리는 다음 파이프라인 단계를 사용합니다:

     • $search 단계를 사용하여 title과 released 필드를 검색한 다음 결과를 released 필드를 기준으로 내림차순으로 정렬합니다.

     • $limit 단계는 출력을 5 결과로만 제한합니다.

     • $project 단계로 이동합니다:

       • title와 released 이외의 모든 필드를 제외합니다.

       • score(이)라는 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 SortByStrings
   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
   23
           // declare data for compound query
   24
           var originDate = new DateTime(2014, 04, 18, 0, 0, 0, DateTimeKind.Utc);
   25
   26
           // define search options
   27
           var searchOptions = new SearchOptions<MovieDocument>() 
   28
               { 
   29
                   Sort = Builders<MovieDocument>.Sort.Descending(movie => movie.Released),
   30
                   IndexName = "sort-tutorial"
   31
               };
   32
               
   33
           // define and run pipeline
   34
           var results = moviesCollection.Aggregate()
   35
               .Search(Builders<MovieDocument>.Search.Compound()
   36
                   .Filter(Builders<MovieDocument>.Search.Wildcard(movie => movie.Title, "Summer*"))
   37
                   .Must(Builders<MovieDocument>.Search.Near(movie => movie.Released, originDate, 13149000000)), searchOptions)
   38
               .Project<MovieDocument>(Builders<MovieDocument>.Projection
   39
                   .Include(movie => movie.Released)
   40
                   .Include(movie => movie.Title)
   41
                   .Exclude(movie => movie.Id)
   42
                   .MetaSearchScore(movie => movie.Score))
   43
               .Limit(5)
   44
               .ToList();
   45
   46
           // print results
   47
           foreach (var movie in results)
   48
           {
   49
               Console.WriteLine(movie.ToJson());
   50
           }
   51
       }
   52
   }
   53
   54
   [BsonIgnoreExtraElements]
   55
   public class MovieDocument
   56
   {
   57
       [BsonIgnoreIfDefault]
   58
       public ObjectId Id { get; set; }
   59
       public DateTime Released { get; set; }
   60
       public string Title { get; set; }
   61
       public double Score { get; set; }
   62
   }

2. 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.

Program.cs 파일을 컴파일하고 실행합니다.

dotnet run Program.cs

{ "released" : ISODate("2015-01-28T00:00:00Z"), "title" : "Summer Nights", "score" : 0.348105788230896 }
{ "released" : ISODate("2014-08-01T00:00:00Z"), "title" : "Summertime", "score" : 0.59173756837844849 }
{ "released" : ISODate("2014-04-17T00:00:00Z"), "title" : "Summer of Blood", "score" : 0.99347203969955444 }
{ "released" : ISODate("2014-01-17T00:00:00Z"), "title" : "Summer in February", "score" : 0.62580311298370361 }
{ "released" : ISODate("2012-02-08T00:00:00Z"), "title" : "Summer Games", "score" : 0.15982933342456818 }

sort-by-date.go이라는 파일을 만듭니다.

다음 코드를 복사하여 sort-by-date.go 파일에 붙여넣습니다.

이 코드 예시에서는 다음 작업을 수행합니다:

• mongodb 패키지 및 종속성을 가져옵니다.

• Atlas 클러스터에 대한 연결을 설정합니다.

• 다음 쿼리는 복합 쿼리를 실행하고 날짜 필드를 기준으로 결과를 정렬하는 방법을 보여 줍니다. 다음 연산자를 사용합니다.

  • 와일드카드 연산자를 사용하여 Summer로 시작하는 영화 제목을 검색합니다.

  • 근사(near) 연산자를 입력해 2014년 4월 18일 전후로 약 5개월 안에 개봉한 영화를 검색할 수 있습니다.

    참고

    날짜 필드에 pivot를 사용하는 경우 해당 측정 단위는 밀리초입니다. Atlas Search는 날짜 필드가 지정된 날짜와 얼마나 가까운지에 따라 각 문서의 점수를 계산합니다. 자세한 내용은 근사를 참조하세요.

  쿼리는 다음 파이프라인 단계를 사용합니다:

  • $search 단계를 사용하여 title과 released 필드를 검색한 다음 결과를 released 필드를 기준으로 내림차순으로 정렬합니다.

  • $limit 단계는 출력을 5 결과로만 제한합니다.

  • $project 단계로 이동합니다:

    • title와 released 이외의 모든 필드를 제외합니다.

    • score(이)라는 필드를 추가합니다.

• 커서 위를 반복하여 쿼리와 일치하는 문서를 인쇄합니다.

1
package main
2
3
import (
4
	"context"
5
	"fmt"
6
	"time"
7
8
	"go.mongodb.org/mongo-driver/bson"
9
	"go.mongodb.org/mongo-driver/mongo"
10
	"go.mongodb.org/mongo-driver/mongo/options"
11
)
12
13
func main() {
14
	// connect to your Atlas cluster
15
	client, err := mongo.Connect(context.TODO(), options.Client().ApplyURI("<connection-string"))
16
	if err != nil {
17
		panic(err)
18
	}
19
	defer client.Disconnect(context.TODO())
20
21
	// set namespace
22
	collection := client.Database("sample_mflix").Collection("movies")
23
24
	// define pipeline stages
25
	searchStage := bson.D{{"$search", bson.M{
26
		"index": "sort-tutorial",
27
		"compound": bson.M{
28
			"filter": bson.A{
29
				bson.M{
30
					"wildcard": bson.D{
31
						{"path", "title"},
32
						{"query", "Summer*"},
33
					}},
34
			},
35
			"must": bson.A{
36
				bson.M{
37
					"near": bson.M{
38
						"path":   "released",
39
						"origin": time.Date(2014, time.April, 18, 0, 0, 0, 0, time.UTC),
40
						"pivot":  13149000000}},
41
			},
42
		},
43
		"sort": bson.D{{"released", -1}},
44
	    }}}
45
46
	limitStage := bson.D{{"$limit", 5}}
47
	projectStage := bson.D{{"$project", bson.D{{"_id", 0}, {"title", 1}, {"released", 1}, {"score", bson.D{{"$meta", "searchScore"}}}}}}
48
49
	// run pipeline
50
	cursor, err := collection.Aggregate(context.TODO(), mongo.Pipeline{searchStage, limitStage, projectStage})
51
	if err != nil {
52
		panic(err)
53
	}
54
55
	// print results
56
	var results []bson.D
57
	if err = cursor.All(context.TODO(), &results); err != nil {
58
		panic(err)
59
	}
60
	for _, result := range results {
61
		fmt.Println(result)
62
	}
63
}

다음 명령을 실행하여 컬렉션을 쿼리합니다.

go run sort-by-date.go

[{title Summer Nights} {released 1422403200000} {score 0.348105788230896}]
[{title Summertime} {released 1406851200000} {score 0.5917375683784485}]
[{title Summer of Blood} {released 1397692800000} {score 0.9934720396995544}]
[{title Summer Games} {released 1328659200000} {score 0.15982933342456818}]
[{title Summer of Goliath} {released 1310083200000} {score 0.13038821518421173}]

CLASSPATH에 다음 라이브러리가 포함되어 있는지 확인합니다.

인덱싱된 필드에 대해 Atlas Search 쿼리를 실행하고 결과를 정렬합니다.

1. SortByDate.java이라는 파일을 만듭니다.

2. 다음 코드를 복사하여 SortByDate.java 파일에 붙여넣습니다.

   이 코드 예시에서는 다음 작업을 수행합니다:

   • mongodb 패키지 및 종속성을 가져옵니다.

   • Atlas 클러스터에 대한 연결을 설정합니다.

   • 다음 쿼리는 복합 쿼리를 실행하고 날짜 필드를 기준으로 결과를 정렬하는 방법을 보여 줍니다. 다음 연산자를 사용합니다.

     • 와일드카드 연산자를 사용하여 Summer로 시작하는 영화 제목을 검색합니다.

     • 근사(near) 연산자를 입력해 2014년 4월 18일 전후로 약 5개월 안에 개봉한 영화를 검색할 수 있습니다.

       참고

       날짜 필드에 pivot를 사용하는 경우 해당 측정 단위는 밀리초입니다. Atlas Search는 날짜 필드가 지정된 날짜와 얼마나 가까운지에 따라 각 문서의 점수를 계산합니다. 자세한 내용은 근사를 참조하세요.

     쿼리는 다음 파이프라인 단계를 사용합니다:

     • $search 단계를 사용하여 title과 released 필드를 검색한 다음 결과를 released 필드를 기준으로 내림차순으로 정렬합니다.

     • $limit 단계는 출력을 5 결과로만 제한합니다.

     • $project 단계로 이동합니다:

       • title와 released 이외의 모든 필드를 제외합니다.

       • score(이)라는 필드를 추가합니다.

   • 커서 위를 반복하여 쿼리와 일치하는 문서를 인쇄합니다.

   1
   import java.util.Arrays;
   2
   import java.util.List;
   3
   4
   import static com.mongodb.client.model.Aggregates.limit;
   5
   import static com.mongodb.client.model.Aggregates.project;
   6
   import static com.mongodb.client.model.Projections.*;
   7
   import com.mongodb.client.MongoClient;
   8
   import com.mongodb.client.MongoClients;
   9
   import com.mongodb.client.MongoCollection;
   10
   import com.mongodb.client.MongoDatabase;
   11
   import org.bson.Document;
   12
   13
   import java.time.Instant;
   14
   import java.util.Date;
   15
   16
   public class SortByDate {
   17
     public static void main( String[] args ) {
   18
       // define query
   19
   	    Document agg =
   20
   	        new Document("$search", 
   21
   	        	    new Document("index", "sort-tutorial")
   22
   	                .append("compound", 
   23
   	        new Document("filter", Arrays.asList(new Document("wildcard", 
   24
   	                        new Document("query", "Summer*")
   25
   	                                .append("path", "title"))))
   26
   	                    .append("must", Arrays.asList(new Document("near", 
   27
   	                        new Document("pivot", 13149000000L)
   28
   	                                .append("path", "released")
   29
   	                                .append("origin", Date.from(Instant.parse("2014-04-18T00:00:00.000+00:00")))))))
   30
   	                .append("sort", new Document("released", -1)));
   31
   32
       // specify connection
   33
       String uri = "<connection-string>";
   34
   35
       // establish connection and set namespace
   36
       try (MongoClient mongoClient = MongoClients.create(uri)) {
   37
         MongoDatabase database = mongoClient.getDatabase("sample_mflix");
   38
         MongoCollection<Document> collection = database.getCollection("movies");
   39
   	  // run query and print results
   40
         collection.aggregate(Arrays.asList(agg, 
   41
           limit(5), 
   42
           project(fields(exclude("_id"), include("title"), include("released"), computed("score", new Document("$meta", "searchScore"))))))
   43
           .forEach(doc -> System.out.println(doc.toJson()));	
   44
       }
   45
     }
   46
   }

   참고

   Maven 환경에서 샘플 코드를 실행하려면 파일의 가져오기 문 위에 다음 코드를 추가합니다.

   package com.mongodb.drivers;

3. 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.

4. SortDateForSpeed.java 파일을 컴파일하고 실행합니다.

   javac SortByDate.java
   java SortByDate

   출력 숨기기

   {"title": "Summer Nights", "released": {"$date": "2015-01-28T00:00:00Z"}, "score": 0.348105788230896}
   {"title": "Summertime", "released": {"$date": "2014-08-01T00:00:00Z"}, "score": 0.5917375683784485}
   {"title": "Summer of Blood", "released": {"$date": "2014-04-17T00:00:00Z"}, "score": 0.9934720396995544}
   {"title": "Summer Games", "released": {"$date": "2012-02-08T00:00:00Z"}, "score": 0.15982933342456818}
   {"title": "Summer of Goliath", "released": {"$date": "2011-07-08T00:00:00Z"}, "score": 0.13038821518421173}

프로젝트에 다음 종속성을 추가했는지 확인합니다.

인덱싱된 필드에 대해 Atlas Search 쿼리를 실행하고 결과를 정렬합니다.

1. SortByDate.kt이라는 파일을 만듭니다.

2. 다음 코드를 복사하여 SortByDate.kt 파일에 붙여넣습니다.

   이 코드 예시에서는 다음 작업을 수행합니다:

   • mongodb 패키지 및 종속성을 가져옵니다.

   • Atlas 클러스터에 대한 연결을 설정합니다.

   • 다음 쿼리는 복합 쿼리를 실행하고 날짜 필드를 기준으로 결과를 정렬하는 방법을 보여 줍니다. 다음 연산자를 사용합니다.

     • 와일드카드 연산자를 사용하여 Summer로 시작하는 영화 제목을 검색합니다.

     • 근사(near) 연산자를 입력해 2014년 4월 18일 전후로 약 5개월 안에 개봉한 영화를 검색할 수 있습니다.

       참고

       날짜 필드에 pivot를 사용하는 경우 해당 측정 단위는 밀리초입니다. Atlas Search는 날짜 필드가 지정된 날짜와 얼마나 가까운지에 따라 각 문서의 점수를 계산합니다. 자세한 내용은 근사를 참조하세요.

     쿼리는 다음 파이프라인 단계를 사용합니다:

     • $search 단계를 사용하여 title과 released 필드를 검색한 다음 결과를 released 필드를 기준으로 내림차순으로 정렬합니다.

     • $limit 단계는 출력을 5 결과로만 제한합니다.

     • $project 단계로 이동합니다:

       • title와 released 이외의 모든 필드를 제외합니다.

       • score(이)라는 필드를 추가합니다.

   • AggregateFlow 인스턴스에서 쿼리와 일치하는 문서를 인쇄합니다.

   1
   import com.mongodb.client.model.Aggregates.limit
   2
   import com.mongodb.client.model.Aggregates.project
   3
   import com.mongodb.client.model.Projections.*
   4
   import com.mongodb.kotlin.client.coroutine.MongoClient
   5
   import kotlinx.coroutines.runBlocking
   6
   import org.bson.Document
   7
   import java.time.Instant
   8
   import java.util.*
   9
   10
   fun main() {
   11
       // establish connection and set namespace
   12
       val uri = "<connection-string>"
   13
       val mongoClient = MongoClient.create(uri)
   14
       val database = mongoClient.getDatabase("sample_mflix")
   15
       val collection = database.getCollection<Document>("movies")
   16
   17
       runBlocking {
   18
           // define query
   19
           val agg = Document(
   20
               "\$search",
   21
               Document("index", "sort-tutorial")
   22
                   .append(
   23
                       "compound",
   24
                       Document(
   25
                           "filter", listOf(
   26
                               Document(
   27
                                   "wildcard",
   28
                                   Document("query", "Summer*")
   29
                                       .append("path", "title")
   30
                               )
   31
                           )
   32
                       )
   33
                           .append(
   34
                               "must", listOf(
   35
                                   Document(
   36
                                       "near",
   37
                                       Document("pivot", 13149000000L)
   38
                                           .append("path", "released")
   39
                                           .append("origin", Date.from(Instant.parse("2014-04-18T00:00:00.000+00:00")))
   40
                                   )
   41
                               )
   42
                           )
   43
                   )
   44
                   .append("sort", Document("released", -1))
   45
           )
   46
   47
           // run query and print results
   48
           val resultsFlow = collection.aggregate<Document>(
   49
               listOf(
   50
                   agg,
   51
                   limit(5),
   52
                   project(fields(
   53
                       excludeId(),
   54
                       include("title", "released"),
   55
                       computed("score", Document("\$meta", "searchScore"))
   56
                   ))
   57
               )
   58
           )
   59
           resultsFlow.collect { println(it) }
   60
       }
   61
       mongoClient.close()
   62
   }

3. 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.

4. SortByDate.kt 파일을 실행합니다.

   IDE에서 SortByDate.kt 프로그램을 실행하면 다음 문서가 인쇄됩니다.

   Document{{title=Summer Nights, released=Tue Jan 27 19:00:00 EST 2015, score=0.348105788230896}}
   Document{{title=Summertime, released=Thu Jul 31 20:00:00 EDT 2014, score=0.5917375683784485}}
   Document{{title=Summer of Blood, released=Wed Apr 16 20:00:00 EDT 2014, score=0.9934720396995544}}
   Document{{title=Summer Games, released=Tue Feb 07 19:00:00 EST 2012, score=0.15982933342456818}}
   Document{{title=Summer of Goliath, released=Thu Jul 07 20:00:00 EDT 2011, score=0.13038821518421173}}

sort-by-date.js이라는 파일을 만듭니다.

다음 코드를 복사하여 sort-by-date.js 파일에 붙여넣습니다.

이 코드 예시에서는 다음 작업을 수행합니다:

• MongoDB의 Node.js 드라이버인 mongodb를 가져옵니다.

• MongoClient 클래스의 인스턴스를 만들어 Atlas 클러스터에 대한 연결을 설정합니다.

• 다음 쿼리는 복합 쿼리를 실행하고 날짜 필드를 기준으로 결과를 정렬하는 방법을 보여 줍니다. 다음 연산자를 사용합니다.

  • 와일드카드 연산자를 사용하여 Summer로 시작하는 영화 제목을 검색합니다.

  • 근사(near) 연산자를 입력해 2014년 4월 18일 전후로 약 5개월 안에 개봉한 영화를 검색할 수 있습니다.

    참고

    날짜 필드에 pivot를 사용하는 경우 해당 측정 단위는 밀리초입니다. Atlas Search는 날짜 필드가 지정된 날짜와 얼마나 가까운지에 따라 각 문서의 점수를 계산합니다. 자세한 내용은 근사를 참조하세요.

  쿼리는 다음 파이프라인 단계를 사용합니다:

  • $search 단계를 사용하여 title과 released 필드를 검색한 다음 결과를 released 필드를 기준으로 내림차순으로 정렬합니다.

  • $limit 단계는 출력을 5 결과로만 제한합니다.

  • $project 단계로 이동합니다:

    • title와 released 이외의 모든 필드를 제외합니다.

    • score(이)라는 필드를 추가합니다.

• 커서 위를 반복하여 쿼리와 일치하는 문서를 인쇄합니다.

1
const { MongoClient } = require("mongodb");
2
3
// Replace the uri string with your MongoDB deployments connection string.
4
const uri =
5
  "<connection-string>";
6
7
const client = new MongoClient(uri);
8
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async function run() {
10
  try {
11
    await client.connect();
12
13
    // set namespace
14
    const database = client.db("sample_mflix");
15
    const coll = database.collection("movies");
16
17
    // define pipeline
18
    const agg = [
19
      {$search: {
20
        index: "sort-tutorial",
21
        compound: {
22
          filter: {wildcard: {query: "Summer*", path: "title"}},
23
          must: [{near: {path: "released", origin: new Date("2014-04-18T00:00:00.000Z"), pivot: 13149000000}}]
24
        },
25
        sort: { released: -1 }
26
      }},
27
    {$limit: 5},
28
    {$project: {_id: 0, title: 1, released: 1, score: {$meta: "searchScore"}}}
29
  ];
30
           
31
    // run pipeline
32
    const result = await coll.aggregate(agg);
33
34
    // print results
35
    await result.forEach((doc) => console.log(doc));
36
    
37
  } finally {
38
    await client.close();
39
  }
40
}
41
run().catch(console.dir);