Como classificar os resultados do Atlas Search

No Atlas, acesse a página Clusters do seu projeto.

1. Se ainda não tiver sido exibido, selecione a organização que contém seu projeto no menu Organizations na barra de navegação.

2. Se ainda não estiver exibido, selecione o projeto desejado no menu Projects na barra de navegação.

3. Se ainda não estiver exibido, clique em Clusters na barra lateral.

   A página Clusters é exibida.

Acesse a página do Atlas Search do seu cluster.

Você pode acessar a página do Atlas Search pela barra lateral, pelo Data Explorer ou pela página de detalhes do cluster.

Vá para Search Tester.

Clique no botão Query à direita do índice para consultar.

Visualizar e editar a sintaxe da consulta.

Clique em Edit Query para visualizar uma amostra de sintaxe de consulta padrão no formato JSON.

Execute uma consulta no Atlas Search no campo indexado e classifique os resultados.

A seguinte query mostra como classificar os resultados por um campo numérico. Ela usa o operador de faixa para procurar filmes que ganharam 10 ou mais prêmios e, em seguida, classifica os resultados pelo valor do campo numérico em ordem decrescente.

Copie e cole a seguinte consulta no Query Editor e, em seguida, clique no botão Search no Query Editor.

[
  {
    "$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
    ...
  ...

Expanda os resultados da query.

O Search Tester pode não exibir todos os campos nos documentos que ele retorna. Para exibir todos os campos, incluindo o campo que você especifica no caminho da consulta, expanda o documento nos resultados.

Conecte-se ao seu cluster no mongosh.

Abra o mongosh em uma janela do terminal e conecte-se ao seu cluster. Para obter instruções detalhadas sobre a conexão, consulte Conectar via mongosh.

Use o banco de dados do sample_mflix.

Execute o seguinte comando no prompt mongosh:

use sample_mflix

Execute uma consulta no Atlas Search no campo indexado e classifique os resultados.

A seguinte query mostra como classificar os resultados por um campo numérico. Ela usa o operador de faixa para procurar filmes que ganharam 10 ou mais prêmios e, em seguida, classifica os resultados pelo valor do campo numérico em ordem decrescente.

A consulta utiliza os seguintes estágios de pipeline:

• Estágio $search para pesquisar o campo awards.wins e classificar os resultados em ordem decrescente.

• Estágio $limit para limitar a saída a 5 resultados.

• Estágio $project para excluir todos os campos, exceto title e awards.wins.

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 }
  }
]

Conecte-se ao seu cluster no MongoDB Compass.

Abra o MongoDB Compass e conecte-se ao cluster. Para obter instruções detalhadas sobre a conexão, consulte Conectar via Compass.

Utilize a coleção movies no banco de dados sample_mflix.

Na tela Database, clique no banco de dados sample_mflix e, em seguida, clique na coleção movies.

Execute uma consulta no Atlas Search no campo indexado e classifique os resultados.

A seguinte query mostra como classificar os resultados por um campo numérico. Ela usa o operador de faixa para procurar filmes que ganharam 10 ou mais prêmios e, em seguida, classifica os resultados pelo valor do campo numérico em ordem decrescente.

A consulta utiliza os seguintes estágios de pipeline:

• Estágio $search para pesquisar o campo awards.wins e classificar os resultados em ordem decrescente.

• Estágio $limit para limitar a saída a 5 resultados.

• Estágio $project para excluir todos os campos, exceto title e awards.wins.

Para executar esta consulta no MongoDB Compass:

1. Clique na aba Aggregations.

2. Clique em Select... e, em seguida, configure cada um dos seguintes estágios do pipeline, selecionando o estágio no menu suspenso e adicionando a consulta para esse estágio. Clique em Add Stage para adicionar estágios adicionais.

   estágio do pipeline	Query
   $search	{ index: "sort-tutorial", "range": { "path": "awards.wins", "gte": 10 }, "sort": { "awards.wins": -1, } } Node.js
   $limit	5 Node.js
   $project	{ title: 1, released: 1, year: 1 } Node.js

   Se você habilitou o Auto Preview, o MongoDB Compass exibe os seguintes documentos ao lado da etapa de pipeline do $limit:

   [
     {
       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 }
     }
   ]

   Node.js

Configure e inicialize o projeto .NET/C# para a query.

1. Crie um novo diretório chamado sort-by-numbers-example e inicialize seu projeto com o comando dotnet new.

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

   Node.js

2. Adicione o driver .NET/C# ao seu projeto como uma dependência.

   dotnet add package MongoDB.Driver

   Node.js

Crie a query no arquivo Program.cs.

1. Substitua o conteúdo do arquivo Program.cs pelo seguinte código.

   O exemplo de código executa as seguintes tarefas:

   • Importa pacotes e dependências do mongodb .

   • Estabelece uma ligação ao seu cluster Atlas.

   • A seguinte query mostra como classificar os resultados por um campo numérico. Ela usa o operador de faixa para procurar filmes que ganharam 10 ou mais prêmios e, em seguida, classifica os resultados pelo valor do campo numérico em ordem decrescente.

     A consulta utiliza os seguintes estágios de pipeline:

     • Estágio $search para pesquisar o campo awards.wins e classificar os resultados em ordem decrescente.

     • Estágio $limit para limitar a saída a 5 resultados.

     • Estágio $project para excluir todos os campos, exceto title e awards.wins.

   • Itera sobre o cursor para imprimir os documentos que correspondem à consulta.

   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
   }

   Node.js

2. Antes de executar o exemplo, substitua <connection-string> por sua cadeia de conexão do Atlas. Certifique-se de que sua cadeia de conexão inclui as credenciais do usuário do banco de dados. Para saber mais, consulte Conectar via Drivers.

Compile e execute o arquivo Program.cs .

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 } }

Crie um arquivo denominado sort-by-numbers.go.

Copie e cole o seguinte código no arquivo sort-by-numbers.go.

O exemplo de código executa as seguintes tarefas:

• Importa pacotes e dependências do mongodb .

• Estabelece uma ligação ao seu cluster Atlas.

• A seguinte query mostra como classificar os resultados por um campo numérico. Ela usa o operador de faixa para procurar filmes que ganharam 10 ou mais prêmios e, em seguida, classifica os resultados pelo valor do campo numérico em ordem decrescente.

  A consulta utiliza os seguintes estágios de pipeline:

  • Estágio $search para pesquisar o campo awards.wins e classificar os resultados em ordem decrescente.

  • Estágio $limit para limitar a saída a 5 resultados.

  • Estágio $project para excluir todos os campos, exceto title e awards.wins.

• Itera sobre o cursor para imprimir os documentos que correspondem à consulta.

1
package main
2
3
import (
4
	"context"
5
	"fmt"
6
7
	"go.mongodb.org/mongo-driver/v2/bson"
8
	"go.mongodb.org/mongo-driver/v2/mongo"
9
	"go.mongodb.org/mongo-driver/v2/mongo/options"
10
)
11
12
func main() {
13
	// connect to your Atlas cluster
14
	client, err := mongo.Connect(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{{Key: "$search", Value: bson.D{
25
		{Key: "index", Value: "sort-tutorial"},
26
		{Key: "range", Value: bson.D{
27
			{Key: "path", Value: "awards.wins"},
28
			{Key: "gte", Value: 10},
29
		}},
30
		{Key: "sort", Value: bson.D{{Key: "awards.wins", Value: -1}}},
31
	}}}
32
	limitStage := bson.D{{Key: "$limit", Value: 5}}
33
	projectStage := bson.D{{Key: "$project", Value: bson.D{{Key: "title", Value: 1}, {Key: "awards.wins", Value: 1}, {Key: "_id", Value: 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
}

Execute o seguinte comando para consultar sua collection:

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}]}]

Certifique-se de que seu CLASSPATH contém as seguintes bibliotecas.

Execute uma consulta no Atlas Search no campo indexado e classifique os resultados.

1. Crie um arquivo denominado SortByNumbers.java.

2. Copie e cole o seguinte código no arquivo SortByNumbers.java.

   O exemplo de código executa as seguintes tarefas:

   • Importa pacotes e dependências do mongodb .

   • Estabelece uma ligação ao seu cluster Atlas.

   • A seguinte query mostra como classificar os resultados por um campo numérico. Ela usa o operador de faixa para procurar filmes que ganharam 10 ou mais prêmios e, em seguida, classifica os resultados pelo valor do campo numérico em ordem decrescente.

     A consulta utiliza os seguintes estágios de pipeline:

     • Estágio $search para pesquisar o campo awards.wins e classificar os resultados em ordem decrescente.

     • Estágio $limit para limitar a saída a 5 resultados.

     • Estágio $project para excluir todos os campos, exceto title e awards.wins.

   • Itera sobre o cursor para imprimir os documentos que correspondem à consulta.

   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
   }

   Node.js

   Observação

   Para executar o código de amostra em seu ambiente Maven, adicione o seguinte código acima das declarações de importação em seu arquivo.

   package com.mongodb.drivers;

3. Antes de executar o exemplo, substitua <connection-string> por sua cadeia de conexão do Atlas. Certifique-se de que sua cadeia de conexão inclui as credenciais do usuário do banco de dados. Para saber mais, consulte Conectar via Drivers.

4. Compile e execute o arquivo SortByNumbers.java .

   javac SortByNumbers.java
   java SortByNumbers

   Node.js

   OCULTAR SAÍDA

   {"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}}

Certifique-se de adicionar a seguinte dependência ao seu projeto.

Execute uma consulta no Atlas Search no campo indexado e classifique os resultados.

1. Crie um arquivo denominado SortByNumbers.kt.

2. Copie e cole o seguinte código no arquivo SortByNumbers.kt.

   O exemplo de código executa as seguintes tarefas:

   • Importa pacotes e dependências do mongodb .

   • Estabelece uma ligação ao seu cluster Atlas.

   • A seguinte query mostra como classificar os resultados por um campo numérico. Ela usa o operador de faixa para procurar filmes que ganharam 10 ou mais prêmios e, em seguida, classifica os resultados pelo valor do campo numérico em ordem decrescente.

     A consulta utiliza os seguintes estágios de pipeline:

     • Estágio $search para pesquisar o campo awards.wins e classificar os resultados em ordem decrescente.

     • Estágio $limit para limitar a saída a 5 resultados.

     • Estágio $project para excluir todos os campos, exceto title e awards.wins.

   • Imprime os documentos que correspondem à query da instância AggregateFlow.

   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
   }

   Node.js

3. Antes de executar o exemplo, substitua <connection-string> por sua cadeia de conexão do Atlas. Certifique-se de que sua cadeia de conexão inclui as credenciais do usuário do banco de dados. Para saber mais, consulte Conectar via Drivers.

4. Execute o arquivo SortByNumbers.kt.

   Ao executar o programa SortByNumbers.kt no seu IDE, ele imprime os seguintes documentos:

   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}}}}

Crie um arquivo denominado sort-by-numbers.py.

Copie e cole o seguinte código no arquivo sort-by-numbers.py.

O seguinte exemplo de código:

• Importa pymongo, o driver Python do MongoDB e o módulo dns, que é necessário para conectar pymongo a Atlas usando uma string de conexão da lista de sementes de DNS.

• Cria uma instância da classe MongoClient para estabelecer uma conexão com seu cluster do Atlas.

• A seguinte query mostra como classificar os resultados por um campo numérico. Ela usa o operador de faixa para procurar filmes que ganharam 10 ou mais prêmios e, em seguida, classifica os resultados pelo valor do campo numérico em ordem decrescente.

  A consulta utiliza os seguintes estágios de pipeline:

  • Estágio $search para pesquisar o campo awards.wins e classificar os resultados em ordem decrescente.

  • Estágio $limit para limitar a saída a 5 resultados.

  • Estágio $project para excluir todos os campos, exceto title e awards.wins.

• Itera sobre o cursor para imprimir os documentos que correspondem à consulta.

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)

Execute o seguinte comando para consultar sua collection:

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}}

No Atlas, acesse a página Clusters do seu projeto.

1. Se ainda não tiver sido exibido, selecione a organização que contém seu projeto no menu Organizations na barra de navegação.

2. Se ainda não estiver exibido, selecione o projeto desejado no menu Projects na barra de navegação.

3. Se ainda não estiver exibido, clique em Clusters na barra lateral.

   A página Clusters é exibida.

Acesse a página do Atlas Search do seu cluster.

Você pode acessar a página do Atlas Search pela barra lateral, pelo Data Explorer ou pela página de detalhes do cluster.

Vá para Search Tester.

Clique no botão Query à direita do índice para consultar.

Visualizar e editar a sintaxe da consulta.

Clique em Edit Query para visualizar uma amostra de sintaxe de consulta padrão no formato JSON.

Execute uma consulta no Atlas Search no campo de data indexada e classifique os resultados.

A seguinte consulta mostra como executar uma consulta composta e classificar os resultados por um campo de data. Ele usa os seguintes operadores:

• operador curinga para procurar títulos de filmes que comecem com Summer.

• operador próximo para pesquisar filmes que foram lançados em e cerca de cinco meses antes ou depois de 18 de abril de 2014.

  Observação

  Quando você utiliza pivot em um campo de data, sua unidade de medida é em milissegundos. O Atlas Search calcula uma pontuação para cada documento com base na proximidade do campo de data da data especificada. Para saber mais, veja próximo.

Copie e cole a seguinte consulta no Query Editor e, em seguida, clique no botão Search no Query Editor.

[
  {
    $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
  ...

Expanda os resultados da query.

O Search Tester pode não exibir todos os campos nos documentos que ele retorna. Para exibir todos os campos, incluindo o campo que você especifica no caminho da consulta, expanda o documento nos resultados.

Conecte-se ao seu cluster no mongosh.

Abra o mongosh em uma janela do terminal e conecte-se ao seu cluster. Para obter instruções detalhadas sobre a conexão, consulte Conectar via mongosh.

Use o banco de dados do sample_mflix.

Execute o seguinte comando no prompt mongosh:

use sample_mflix

Execute uma consulta no Atlas Search no campo de data indexada e classifique os resultados.

A seguinte consulta mostra como executar uma consulta composta e classificar os resultados por um campo de data. Ele usa os seguintes operadores:

• operador curinga para procurar títulos de filmes que comecem com Summer.

• operador próximo para pesquisar filmes que foram lançados em e cerca de cinco meses antes ou depois de 18 de abril de 2014.

  Observação

  Quando você utiliza pivot em um campo de data, sua unidade de medida é em milissegundos. O Atlas Search calcula uma pontuação para cada documento com base na proximidade do campo de data da data especificada. Para saber mais, veja próximo.

A consulta utiliza os seguintes estágios de pipeline:

• $search estágio para pesquisar os campos title e released e, em seguida, classificar os resultados pelo campo released em ordem decrescente.

• Estágio $limit para limitar a saída a 5 resultados.

• $project estágio para:

  • Excluir todos os campos, exceto title e released.

  • Adicione um campo denominado score.

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
  }
]

Conecte-se ao seu cluster no MongoDB Compass.

Abra o MongoDB Compass e conecte-se ao cluster. Para obter instruções detalhadas sobre a conexão, consulte Conectar via Compass.

Utilize a coleção movies no banco de dados sample_mflix.

Na tela Database, clique no banco de dados sample_mflix e, em seguida, clique na coleção movies.

Execute uma query no Atlas Search no campo indexado e classifique os resultados rapidamente.

A seguinte consulta mostra como executar uma consulta composta e classificar os resultados por um campo de data. Ele usa os seguintes operadores:

• operador curinga para procurar títulos de filmes que comecem com Summer.

• operador próximo para pesquisar filmes que foram lançados em e cerca de cinco meses antes ou depois de 18 de abril de 2014.

  Observação

  Quando você utiliza pivot em um campo de data, sua unidade de medida é em milissegundos. O Atlas Search calcula uma pontuação para cada documento com base na proximidade do campo de data da data especificada. Para saber mais, veja próximo.

A consulta utiliza os seguintes estágios de pipeline:

• $search estágio para pesquisar os campos title e released e, em seguida, classificar os resultados pelo campo released em ordem decrescente.

• Estágio $limit para limitar a saída a 5 resultados.

• $project estágio para:

  • Excluir todos os campos, exceto title e released.

  • Adicione um campo denominado score.

Para executar esta consulta no MongoDB Compass:

1. Clique na aba Aggregations.

2. Clique em Select... e, em seguida, configure cada um dos seguintes estágios do pipeline, selecionando o estágio no menu suspenso e adicionando a consulta para esse estágio. Clique em Add Stage para adicionar estágios adicionais.

   estágio do pipeline	Query
   $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 } } Node.js
   $limit	5 Node.js
   $project	{ _id: 0, title: 1, released: 1, score: { $meta: "searchScore" } } Node.js

   Se você habilitou o Auto Preview, o MongoDB Compass exibe os seguintes documentos ao lado da etapa de pipeline do $limit:

   {
     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
   }

   Node.js

Configure e inicialize o projeto .NET/C# para a query.

1. Crie um novo diretório chamado sort-by-date-example e inicialize seu projeto com o comando dotnet new.

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

   Node.js

2. Adicione o driver .NET/C# ao seu projeto como uma dependência.

   dotnet add package MongoDB.Driver

   Node.js

Crie a query no arquivo Program.cs.

1. Substitua o conteúdo do arquivo Program.cs pelo seguinte código.

   O exemplo de código executa as seguintes tarefas:

   • Importa pacotes e dependências do mongodb .

   • Estabelece uma ligação ao seu cluster Atlas.

   • A seguinte consulta mostra como executar uma consulta composta e classificar os resultados por um campo de data. Ele usa os seguintes operadores:

     • operador curinga para procurar títulos de filmes que comecem com Summer.

     • operador próximo para pesquisar filmes que foram lançados em e cerca de cinco meses antes ou depois de 18 de abril de 2014.

       Observação

       Quando você utiliza pivot em um campo de data, sua unidade de medida é em milissegundos. O Atlas Search calcula uma pontuação para cada documento com base na proximidade do campo de data da data especificada. Para saber mais, veja próximo.

     A consulta utiliza os seguintes estágios de pipeline:

     • $search estágio para pesquisar os campos title e released e, em seguida, classificar os resultados pelo campo released em ordem decrescente.

     • Estágio $limit para limitar a saída a 5 resultados.

     • $project estágio para:

       • Excluir todos os campos, exceto title e released.

       • Adicione um campo denominado score.

   • Itera sobre o cursor para imprimir os documentos que correspondem à consulta.

   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
   }

   Node.js

2. Antes de executar o exemplo, substitua <connection-string> por sua cadeia de conexão do Atlas. Certifique-se de que sua cadeia de conexão inclui as credenciais do usuário do banco de dados. Para saber mais, consulte Conectar via Drivers.