Use Visualizações do MongoDB para transformar documentos e filtrar coleções para o Atlas Search

Requisitos

Você deve usar:

• MongoDB 8.0 ou superior.

Durante o período de pré-visualização, você deve usar:

• mongosh ou Compass para criar e gerenciar visualizações no MongoDB.

• A IU do Atlas e a API de Administração do Atlas para criar índices de pesquisa do Atlas Search em visualizações. O suporte para mongosh, Compass e Drivers estará disponível quando esse recurso estiver disponível para o público em geral.

Para editar uma visualização, você deve ter uma função de User Admin e usar o comando de banco de dados collMod.

Limitações

• O Atlas Search oferece suporte a Views somente para $expr nas seguintes etapas:

  • $addFields

  • $set

  • $match

• Os nomes de índice devem ser únicos em uma coleção de origem e em todas as suas visualizações.

• O Atlas Search não oferece suporte a definições de visualização com variáveis que produzem resultados dinâmicos, como $USER_ROLES e $random.

• As consultas do Atlas Search retornam os documentos originais como aparecem na coleção de origem.

Exemplo: Filtrar documentos

Para criar uma View, você deve ter o privilégio createCollection.

Você pode indexar parcialmente uma coleção para filtrar documentos. O exemplo a seguir cria uma View na coleção sample_mflix.movies para que você possa pesquisar apenas filmes lançados após 1 de janeiro de 2000.

use sample_mflix

db.createView(
  "movies_ReleasedAfter2000",
  "movies",
  [
    {
      $match: {
        $expr: {
          $gt: [
            "$released",
            ISODate("2000-01-01")
          ]
        }
      }
    }
  ]
)

use sample_mflix

1
db.movies.aggregate([
2
  {
3
    $search: {
4
      index: "releasedAfter2000Index",
5
      text: {
6
        path: "title",
7
        query: "foo"
8
      },
9
      sort: {
10
        released: 1
11
      }
12
    }
13
  }
14
])

[
  {
    _id: ObjectId('573a13d2f29313caabd929f8'),
    plot: "Rising from the ashes of Nirvana, the Foo Fighters became a Grammy-winning sensation on their own. Sixteen years of the band's history comes to life in this documentary, from their demo ...",
    genres: [ 'Documentary', 'Music' ],
    runtime: 150,
    cast: [
      'Shawn Cloninger',
      'William Goldsmith',
      'Jessy Greene',
      'Dave Grohl'
    ],
    num_mflix_comments: 0,
    poster: 'https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMzE4OTczMTgxM15BMl5BanBnXkFtZTcwNTU1NjQxOA@@._V1_SY1000_SX677_AL_.jpg',
    title: 'Foo Fighters: Back and Forth',
    fullplot: `Rising from the ashes of Nirvana, the Foo Fighters became a Grammy-winning sensation on their own. Sixteen years of the band's history comes to life in this documentary, from their demo tapes through the creation of their 2011 album, "Wasting Light."`,
    languages: [ 'English' ],
    released: ISODate('2011-04-05T00:00:00.000Z'),
    directors: [ 'James Moll' ],
    awards: { wins: 1, nominations: 1, text: '1 win & 1 nomination.' },
    lastupdated: '2015-08-19 00:00:25.937000000',
    year: 2011,
    imdb: { rating: 8.4, votes: 3745, id: 1853563 },
    countries: [ 'USA' ],
    type: 'movie',
    tomatoes: {
      viewer: { rating: 4.4, numReviews: 857, meter: 96 },
      dvd: ISODate('2011-08-08T00:00:00.000Z'),
      website: 'http://us.foofightersfilm.com/',
      production: 'Cinedigm Digital Cinema',
      lastUpdated: ISODate('2015-09-12T18:42:01.000Z')
    }
  }
]

Exemplo: Adicionar ou Modificar Campos

O exemplo a seguir permite que você pesquise a coleção sample_airbnb.listingsAndReviews por acomodações com base em um novo campo totalPrice, que é a soma dos campos price e cleaningFee. Além disso, como o Atlas Search não oferece suporte para os tipos Decimal128, transformamos os valores em Double.

use sample_airbnb

db.createView(
  "listingsAndReviews_totalPrice",
  "listingsAndReviews",
  [
    {
      $addFields: {
        totalPrice: {
          $add: [
            {
              $ifNull: [{ $toDouble: "$price" }, 0]
            },
            {
              $ifNull: [{ $toDouble: "$cleaning_fee" }, 0]
            }
          ]
        }
      }
    }
  ]
)

use sample_airbnb

1
db.listingsAndReviews.aggregate([
2
  {
3
    $search: {
4
      index: "totalPriceIndex",
5
      range: {
6
        path: "totalPrice",
7
        lte: 300
8
      },
9
      returnStoredSource: true
10
    }
11
  }
12
])

[
  { _id: '10006546', totalPrice: 115 },
  { _id: '1001265', totalPrice: 215 },
  { _id: '10021707', totalPrice: 40 },
  { _id: '1003530', totalPrice: 270 },
  { _id: '10038496', totalPrice: 269 },
  { _id: '10051164', totalPrice: 250 },
  { _id: '10057447', totalPrice: 50 },
  { _id: '10057826', totalPrice: 205 },
  { _id: '10059244', totalPrice: 43 },
  { _id: '10066928', totalPrice: 140 },
  { _id: '10082422', totalPrice: 60 },
  { _id: '10083468', totalPrice: 40 },
  { _id: '10084023', totalPrice: 231 },
  { _id: '10091713', totalPrice: 231 },
  { _id: '10092679', totalPrice: 58 },
  { _id: '10096773', totalPrice: 205 },
  { _id: '10112159', totalPrice: 90 },
  { _id: '10117617', totalPrice: 55 },
  { _id: '10120414', totalPrice: 150 },
  { _id: '10133554', totalPrice: 121 }
]

Editar uma Visualização

O exemplo a seguir atualiza a visualização movies_ReleasedAfter2000 do MongoDB para filmes anteriores a 2000.

db.runCommand(
{
    collMod: "movies_ReleasedAfter2000",
    viewOn: "movies",
    "pipeline": [
      {
        $match: {
          $expr: {
            $lt: [
              "$released",
              ISODate("2000-01-01T00")
            ]
          }
        }
      }
    ]
  }
)

Depois de executar este comando, o Atlas Search detecta automaticamente a alteração na definição da visualização e realiza uma reindexação sem interrupção.

Retorne os Pipelines para uma Visualização

O exemplo a seguir retorna os pipelines na visualização movies_ReleasedAfter2000.

1
db.getCollectionInfos({ name: "movies_ReleasedAfter2000" })[0].options.pipeline

[
  {
    '$match': {
      '$expr': { '$gt': [ '$released', ISODate('2000-01-01T00:00:00.000Z') ] }
    }
  }
]

Solução de problemas

Os índices mudam para o status FAILED nos seguintes cenários:

• Você cria um índice em uma visualização que é incompatível com o Atlas Search.

• Você edita uma visualização de uma forma que não atende aos requisitos de compatibilidade do Atlas Search.

• Você remove ou altera a coleção de origem de uma Exibição.

  Por exemplo, se uma View for criada sobre outra View e você alterar a fonte da View pai para outra coleção.

  Observação

  Essa limitação também se aplica se uma View for descendente de outras visualizações. Por exemplo, você não pode alterar ou remover a coleção de origem da qual todos os descendentes se originam.

Os índices são interrompidos nos seguintes cenários:

• Se a definição de View causar uma falha de agregação enquanto um índice está READY, o índice torna-se STALE. O índice voltará para READY após você resolver o documento ou modificar a definição de exibição para que não falhe mais. No entanto, o índice é consultável até que a replicação seja removida automaticamente do oplog.

• Se a definição de visualização causar uma falha no pipeline de agregação enquanto o índice estiver BUILDING, a construção do índice ficará travada até que você corrija o documento. O índice retornará para READY após você resolver o documento ou modificar a definição de exibição para que não falhe mais.

Você pode visualizar os status do índice na IU do Atlas na página de detalhes do status do índice.

Processo de Índice

Quando você cria um índice do Atlas Search em uma View, o processo mongot realiza as mesmas tarefas que quando você cria um índice do Atlas Search em uma coleção regular. O processo mongot:

1. Cria índices de Atlas Search com base nas regras na index definition para a collection.

2. Monitora change streams para o estado atual dos documentos e índices para as coleções para as quais você definiu os índices do Atlas Search.

3. Processa queries do Atlas Search e retorna os IDs dos documentos e outros metadados da pesquisa dos documentos correspondentes ao mongod, que então faz uma pesquisa completa do documento e retorna os resultados ao cliente.

Quando você cria um índice de pesquisa do Atlas Search em uma visualização, a definição da visualização é aplicada durante as etapas 1 e 2, e os documentos transformados são armazenados no índice de pesquisa do Atlas Search em disco.

Saiba mais

Para saber mais sobre visualizações, consulte Visualizações.

Para criar um índice do Atlas Vector Search em uma View, consulte Use as Views do MongoDB para transformar documentos e filtrar coleções para o Atlas Vector Search.