MongoDB Search の概要

検索クエリとは何ですか？

検索クエリは、検索インデックスを参照し、結果のセットを返します。伝統的なデータベースのクエリと違い、より一般的な情報ニーズをみたすデータベースクエリは構文 に厳格に従う必要がある場合、単純なテキスト一致には検索クエリを使用できます。また、類似のフレーズ、数字、データ範囲、正規表現、ワイルドカードを検索することもできます。

MongoDB Search クエリは 集計パイプラインステージの形式をとります。 MongoDB Search には ステージと$search ステージがあり、$searchMeta クエリパイプライン内の他の集計パイプラインステージ で使用できます。 MongoDB Search は、これらの集計パイプラインステージ内で使用できるクエリ 演算子 と コレクション を提供します。

詳細については、「クエリ & インデックス」を参照してください。

検索インデックスとは何ですか？

インデックスとは、検索で使用する場合、簡単に検索可能な形式でデータを分類するデータ構造です。検索インデックスを利用すると、コレクション全体をスキャン する必要なしに、指定タームを含むドキュメントをすばやく取得できます。 MongoDB Search インデックスとMongoDBインデックスのどちらもデータ取得を高速化しますが、それらは異なります。検索インデックスは、本の末尾のインデックスのようにタームとそのタームを含むドキュメントを紐付けします。検索インデックスには、ドキュメント内のタームの位置付けなど、他の関連メタデータも含まれます。

静的マッピングを使用して、単一または複数のフィールドでMongoDB Searchインデックスを作成できます。あるいは、動的マッピングを有効にして、ドキュメント内のすべての動的にインデックス付け可能なフィールドを自動的にインデックスこともできます。MongoDB Search インデックスは、多形データと埋め込みドキュメント、または入力しながら検索する検索やファセット検索などの特定のユースケースで作成できます。

詳細については、「サポートされているクライアント」を参照してください。

検索アナライザーとトークンとは何ですか？

検索インデックスを作成すると、Atlas Search はデータを一連のトークンまたはタームに変換します。アナライザ が次のようなステップを通じてこのプロセスを促進します。

• トークン化: 文字列内の単語をインデックスを作成可能なトークンに分割します（空白や句読点で文章を分割するなど）。

• 正規化: テキストを小文字に変換したり、ストップワードと呼ばれる不要な単語を削除したりするなど、一貫した表現と簡単な分析のためにデータを整理します。

• ステミング: 接尾辞、接頭辞、複数形の語形を無視して、単語を語幹形態まで縮小します。

トークン化の明細は言語に固有であり、追加の選択が必要になる場合があります。使用するアナライザは、データとアプリケーションによって異なります。

MongoDB Search にはいくつかの組み込みアナライザが用意されています。独自のカスタムアナライザを作成することもできます。マルチアナライザを使用して代替アナライザを指定できます。

詳細については、「アナライザによるデータ処理」を参照してください。

検索スコアとは何ですか？

クエリ結果内の各ドキュメントには、結果を関連性の高いものから低いものの順に並べ替えられる関連性スコアが与えられます。最も単純な形式のスコアリングでは、クエリタームがドキュメントに頻繁に表示される場合は高く、クエリタームがコレクション内の多数のドキュメントにわたり表示される場合は低くなります。関連性ベースのデフォルトスコアをブースト、減少、または変更することで、特定のドメインへの検索をカスタマイズすることもできます。

詳細については、「ドキュメントのスコアリング」を参照してください。