Explorando os recursos avançados do Atlas Search com o MongoDB Atlas Atlas Search
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Se você está acompanhando as duas primeiras partes da nossa série Atlas Search com Spring Boot, já deve entender os conceitos do Atlas Search e como criar queries usando-os. Neste artigo, abordaremos alguns tópicos e recursos mais avançados do Atlas Search, aprimorando sua capacidade de consultar dados de forma eficaz.
Para aqueles que ainda precisam explorar as partes anteriores da série, recomendamos fortemente que o façam para construir um entendimento fundamental. Você pode acessar os artigos anteriores aqui: Introdução ao MongoDB Atlas Atlas Search e Java e Explorando os recursos do Atlas Search com o Atlas Search.
Neste artigo, exploraremos tópicos avançados, como a criação de analisadores personalizados, a utilização de analisadores específicos de idiomas, o trabalho com dados GeoJSON e a realização de pesquisas em combinação com outros estágios de agregação, como
$lookup.Vamos lá!
- Cadastre-se para uma conta Atlas de camada gratuita do MongoDB. Você pode começar seguindo Registrar-se na Camada Grátis para construir seu cluster do Atlas.
- Utilize Importar e Exportar Dados para adicionar os dados ao Atlas cluster. Os dados de exemplo estão disponíveis no repositório do Github em produtoDetalhes.json e produtoReviews.json.
- Instale o Java versão 17 ou superior.
No tutorial anterior, aprenderam o uso de analisadores de idioma inglês. No entanto, o Atlas Search oferece uma ampla variedade de analisadores de idiomas além do inglês. Para obter detalhes abrangentes, consulte a documentação oficial do Language Analyzers.
Após carregar os dados em seu agrupamento do Atlas a partir de produtoDetalhes.json, você precisará criar um índice de Pesquisa do Atlas. Você pode fazer isso usando qualquer um dos métodos descritos na parte 1 de nossa série, Introdução ao MongoDB Atlas , Atlas Search e Java.
Para criar seu índice do Atlas Search, você pode usar o JSON abaixo e criar um índice usando o editor JSON na UI do Atlas .
Depois de criar o índice, você pode usar o código Java abaixo:
Neste tutorial, como usamos duas collections diferentes, as passamos como parâmetros nos métodos do Atlas Search.
Para isso, execute a chamada de API como:
e isso lhe daria a saída como
Em tutoriais anteriores, exploramos os analisadores predefinidos do Atlas e seus casos de uso. Além desses, o Atlas Search também permite que você crie analisadores personalizados, o que pode ser particularmente útil quando você precisar usar o Atlas Search para dados como IDs de produtos contendo caracteres alfanuméricos e hífens ou endereços de e-mail.
Neste tutorial, construiremos analisadores personalizados para dois campos diferentes e demonstraremos como realizar pesquisas usando os índices que criamos.
Por exemplo, nos dados de amostra que você importou, o campo
_productDetails_ contém um _productID_ com um valor como **ELEC-00123**. Para efetivamente Atlas Search dentro deste campo, configuramos o índice da seguinte maneira:Para o Atlas Search para o produtoID, podemos especificar somente o numérico ou os alfabetos para executar o Atlas Search. O método Spring Boot para executar a Atlas Search seria assim:
A chamada REST seria parecida com a seguinte:
e isso lhe daria resultados como:
No índice acima, também temos um analisador criado no campoprodutoLink que usa o regex nos links que estão sendo usados. Esse regex removeria o "// " do texto e permitiria que você acesse o Atlas Search sem usar esses caracteres especiais.
Por exemplo, se você deseja fazer a Pesquisa Atlas de todos os produtos listados em http://www.amazon.com, o analisador personalizado ajudaria você a fazer a Pesquisa Atlas dos produtos.
Por exemplo, se tivermos a função Atlas Search como:
Podemos usar a chamada REST como:
e resultaria como:
Ao usar o operador $search, espera-se sempre usá-lo como o primeiro estágio no pipeline. Mas se você se encontrar em uma situação em que precise primeiro realizar a união e depois o Atlas Search, o que você faria? Bem, este caso abrange o conceito!
Quando você importou os dados para o cluster do Atlas, você também teria importado o produtoReviews.json que contém avaliações para os produtos.
Para entender melhor, vamos criar um índice simples na collectionprodutoReviews:
E suponha que você deseja obter todas as informações do produto de ambas as coleções que têm avaliações como _excelente. _
O método seria parecido com:
A chamada REST API seria parecida com:
e isso resultaria em
Isso forneceria todas as informações do produto com excelentes palavras-chave nas avaliações.
Nesta parte final da nossa série Atlas Search com Spring Boot, aprenderam os recursos mais avançados que o Atlas Search oferece, como analisadores personalizados e recursos específicos do Atlas Search. Ao explorar esses tópicos, expandimos a capacidade de projetar queries do Atlas Search poderosas e eficientes que atendem a necessidades complexas de recuperação de dados.
Discutimos analisadores personalizados para ajustar os resultados do Atlas Search e realizar pesquisas combinadas com outros estágios de agregação do MongoDB , como $lookup, para Enriquecer suas consultas com dados relacionados de várias coleções. Essas técnicas o ajudarão a criar soluções de Atlas Search mais nuançadas e eficazes, personalizadas para os requisitos específicos do seu aplicativo.
Se você tiver alguma dúvida sobre os artigos, siga o tópico do fórum da comunidade abaixo para perguntas e discussões. Além disso, continue explorando outros tutoriais em nosso centro de programadores do MongoDB.
Boa codificação!
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