Texto de pesquisa

Visão geral

Neste guia, você pode aprender como usar o driver Rust para executar uma pesquisa de texto. Uma pesquisar de texto permite query campo de forma eficiente com valores de string.

Este guia inclui as seguintes seções:

• Dados de amostra para exemplos apresenta os dados de amostra que são usados pelos exemplos de Atlas Search de texto

• Índice de texto descreve como criar um índice de texto em um campo com valor de string

• A Atlas Searchde texto descreve como realizar pesquisas de texto com diferentes critérios da Atlas Search

• Agregação descreve como realizar pesquisas de texto usando pipelines de agregação

• Informações adicionais fornecem links para recursos e documentação da API para os tipos e métodos mencionados neste guia

Dados de amostra para exemplos

Os exemplos nesta aba usam o seguinte struct Dish como um modelo para documentos na coleção menu:

#[derive(Serialize, Deserialize, Debug)]
struct Dish {
    name: String,
    description: String,
}

Os exemplos usam os seguintes documentos de exemplo que descrevem pratos que você pode pedir em um restaurante:

{ "name": "Shepherd’s Pie", "description": "A vegetarian take on the classic dish that uses lentils as a base. Serves 2." },
{ "name": "Green Curry", "description": "A flavorful Thai curry, made vegetarian with tofu. Vegetarian and vegan friendly." },
{ "name": "Herbed Branzino", "description": "Grilled whole fish stuffed with herbs and pomegranate seeds. Serves 3-4." },
{ "name": "Kale Tabbouleh", "description": "A bright, herb-based salad. A perfect starter for vegetarians and vegans." },
{ "name": "Garlic Butter Trout", "description": "Baked trout seasoned with garlic, lemon, dill, and, of course, butter. Serves 2." }

Text Index

Antes de realizar uma pesquisa de texto, você deve criar um índice de texto na collection. Um índice de texto especifica a string ou o campo de array de strings no qual você pode executar pesquisas de texto.

Os exemplos deste guia executam pesquisar de texto no campo description de documento na collection menu . Para habilitar pesquisas de texto no campo description , crie um índice de texto como mostrado no seguinte código:

let index = IndexModel::builder()
    .keys(doc! { "description": "text" })
    .build();
let idx_res = my_coll.create_index(index).await?;

Pesquisa de texto

Uma pesquisa de texto recupera documentos que contêm um termo ou frase especificada no valor do campo indexado. Um termo é uma sequência de caracteres que exclui caracteres de espaços em branco. Uma frase é uma sequência de termos com qualquer número de caracteres do espaço em branco.

Para executar uma pesquisa de texto, inclua o operador de query de avaliação do $text , seguido pelo campo $search em seu filtro de query. O operador $text especifica que você está realizando uma pesquisa de texto nos campos indexados de texto. O campo $search especifica o termo ou frase a ser pesquisada nos campos indexados por texto.

Filtros de query para pesquisas de texto usam o seguinte formato:

let filter = doc! { "$text": { "$search": "<search term or phrase>" } };

let filter = doc! { "$text": { "$search": "herb" } };
let mut cursor = my_coll.find(filter).await?;
while let Some(doc) = cursor.try_next().await? {
    println!("{:?}", doc);
}

Dish { name: "Kale Tabbouleh", description: "A bright, herb-based salad. A perfect starter for vegetarians and vegans." }
Dish { name: "Herbed Branzino", description: "Grilled whole fish stuffed with herbs and pomegranate seeds. Serves 3-4." }

let filter = doc! { "$text": { "$search": "\"<some phrase>\"" } };

let filter = doc! { "$text": { "$search": "\"serves 2\"" } };
let mut cursor = my_coll.find(filter).await?;
while let Some(doc) = cursor.try_next().await? {
    println!("{:?}", doc);
}

Dish { name: "Shepherd’s Pie", description: "A vegetarian take on the classic dish that uses lentils as a base. Serves 2." }
Dish { name: "Garlic Butter Trout", description: "Baked trout seasoned with garlic, lemon, dill, and, of course, butter. Serves 2." }

let filter = doc! { "$text": { "$search": "<term> -<excluded term>" } };

let filter = doc! { "$text": { "$search": "vegan -tofu" } };
let mut cursor = my_coll.find(filter).await?;
while let Some(doc) = cursor.try_next().await? {
    println!("{:?}", doc);
}

Dish { name: "Kale Tabbouleh", description: "A bright, herb-based salad. A perfect starter for vegetarians and vegans." }

let filter = doc! { "$text": { "$search": "vegetarian" } };
let sort = doc! { "score": { "$meta": "textScore" } };
let projection =
    doc! { 
    "_id": 0, 
    "name": 1, 
    "score": { "$meta": "textScore" } 
};
let doc_coll: Collection<Document> = my_coll.clone_with_type();
let mut cursor = doc_coll.find(filter)
    .sort(sort)
    .projection(projection)
    .await?;
while let Some(doc) = cursor.try_next().await? {
    println!("{:?}", doc);
}

Document({"name": String("Green Curry"), "score": Double(0.9166666666666667)})
Document({"name": String("Kale Tabbouleh"), "score": Double(0.5625)})
Document({"name": String("Shepherd’s Pie"), "score": Double(0.5555555555555556)})

Agregação

Você pode incluir o operador de query de avaliação do $text em um estágio de agregação $match para executar uma pesquisa de texto em um pipeline de agregação .

As seções a seguir demonstram como realizar pesquisas de texto usando aggregation pipelines em vez do método find() .

let match_stage = doc! { "$match": { "$text": { "$search": "herb" } } };
let mut cursor = my_coll.aggregate([match_stage]).await?;
while let Some(doc) = cursor.try_next().await? {
    println!("{:?}", doc);
}

Document({"_id": ObjectId("..."), "name": String("Kale Tabbouleh"), "description": String("A bright, herb-based salad. A perfect starter for vegetarians and vegans.")})
Document({"_id": ObjectId("..."), "name": String("Herbed Branzino"), "description": String("Grilled whole fish stuffed with herbs and pomegranate seeds. Serves 3-4.")})

let match_stage = doc! { "$match": { "$text": { "$search": "vegetarian" } } };
let sort_stage = doc! { "$sort": { "score": { "$meta": "textScore" } } };
let proj_stage =
    doc! { "$project": { 
    "_id": 0, 
    "name": 1, 
    "score": { "$meta": "textScore" } 
} };
let pipeline = [match_stage, sort_stage, proj_stage];
let mut cursor = my_coll.aggregate(pipeline).await?;
while let Some(doc) = cursor.try_next().await? {
    println!("{:?}", doc);
}

Document({"name": String("Green Curry"), "score": Double(0.9166666666666667)})
Document({"name": String("Kale Tabbouleh"), "score": Double(0.5625)})
Document({"name": String("Shepherd’s Pie"), "score": Double(0.5555555555555556)})

Informações adicionais

Para obter um exemplo executável que usa o método find() , consulte o exemplo de uso Encontrar vários documentos .

Para saber mais sobre as operações neste guia, consulte a seguinte documentação:

• Especificar uma query

• Retrieve Data

• Classificar resultados

• Agregação

• Indexes

• Índices de texto no manual do servidor

• $text no manual do servidor MongoDB

• $meta no manual do servidor