Como indexar campos em arrays de objetos e documentos

embeddedDocuments Revise as limitações de tipo

Aplicam-se as seguintes limitações:

• Você pode utilizar o embeddedDocuments somente em campos com até 5 níveis de aninhamento. Um campo embeddedDocuments não pode ter mais de 4 campos embeddedDocuments pai.

• Não é possível usar embeddedDocuments para uma facet de data ou número.

• Você não pode definir um campo dentro do tipo embeddedDocuments como o tipo knnVector.

• Você não pode indexar filhos de campos indexados com tipo embeddedDocuments igual a token.

• Para destacar campos em documentos incorporados, você também deve indexar o principal do campo que deseja destacar como o tipo de documento.

• Você pode fazer o seguinte somente se indexar os pais do campo filho do documento incorporado como o tipo de documento :

  • Pesquisa facetada em campos de string em documentos incorporados. Você também deve indexar o campo em que deseja facetar como o tipo stringFacet .

    Observação

    Quando facetas são utilizadas em um campo de string dentro de documentos incorporados, o Atlas Search retorna a contagem de facetas somente para o número de documentos principais correspondentes.

    Não é possível facetar campos numéricos e de data em documentos incorporados.

  • Realce campos em documentos incorporados. Para ver um exemplo, consulte o tutorial How to Run Atlas Search Queries Against Objects in Arrays .

  • Classifique pelo pai do campo de documento incorporado. Você também deve indexar o campo do documento incorporado com valores de string como o tipo de token . Para campos filho com valores de número e data, habilite o mapeamento dinâmico para indexar esses campos automaticamente. Para obter um exemplo, consulte Exemplo de classificação.

Definir o índice para o embeddedDocument tipo

Para definir o índice para o tipo embeddedDocument , escolha seu método de configuração preferido na UI do Atlas e então selecione o banco de dados e collection.

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{
2
  "mappings": {
3
    "dynamic": true|false,
4
    "fields": {
5
      "<field-name>": {
6
        "type": "embeddedDocuments",
7
        "dynamic": true|false,
8
        "fields": {
9
          "<field-name>": {
10
            <field-mapping-definition>
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          }
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        }
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      }
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    }
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  }
16
}

Configurar embeddedDocument propriedades de campo do

O tipo embeddedDocuments do Atlas Search usa os seguintes parâmetros:

Experimente um exemplo para o embeddedDocument tipo de

O exemplo de definição de índice abaixo utiliza a collection sample_supplies.sales . Se você já tiver os dados de amostra carregados em seu cluster, poderá usar o Visual Editor ou o Editor JSON na UI do Atlas para configurar o índice. Após selecionar seu método de configuração preferido, selecione o banco de dados e a coleção e filtre seu índice para adicionar mapeamentos de campo.

1
{
2
  "mappings": {
3
    "fields": {
4
      "items": {
5
        "type": "embeddedDocuments",
6
        "dynamic": true
7
      }
8
    }
9
  }
10
}

1
{
2
  "mappings": {
3
    "dynamic": true,
4
    "fields": {
5
      "items": {
6
        "dynamic": true,
7
        "type": "embeddedDocuments"
8
      },
9
      "purchaseMethod": {
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        "type": "stringFacet"
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      }
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    }
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  }
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}

1
{
2
  "mappings": {
3
    "fields": {
4
      "items": {
5
        "type": "embeddedDocuments",
6
        "dynamic": false,
7
        "fields": {
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          "name": {
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            "type": "string"
10
          },
11
          "tags": {
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            "type": "string"
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          }
14
        }
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      }
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    }
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  }
18
}