$meta - Amazon DocumentDB

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$meta

O $meta operador é usado para acessar os metadados associados à execução da consulta atual. Esse operador é usado principalmente para operações de pesquisa de texto, nas quais os metadados podem fornecer informações sobre a relevância dos documentos correspondentes.

Parâmetros

  • textScore: recupera a pontuação da pesquisa de texto do documento. Essa pontuação indica a relevância do documento para a consulta de pesquisa de texto.

Exemplo (MongoDB Shell)

O exemplo a seguir demonstra como usar o $meta operador para recuperar a pontuação da pesquisa de texto para documentos que correspondam a uma consulta de pesquisa de texto.

Crie documentos de amostra

db.documents.insertMany([ { _id: 1, title: "Coffee Basics", content: "Coffee is a popular beverage made from roasted coffee beans." }, { _id: 2, title: "Coffee Culture", content: "Coffee coffee coffee - the ultimate guide to coffee brewing and coffee preparation." }, { _id: 3, title: "Tea vs Coffee", content: "Many people prefer tea over coffee for its health benefits." } ]);

Criar índice de texto

db.documents.createIndex({ content: "text" });

Exemplo de consulta

db.documents.find( { $text: { $search: "coffee" } }, { _id: 0, title: 1, content: 1, score: { $meta: "textScore" } } ).sort({ score: { $meta: "textScore" } });

Saída

[ { title: 'Coffee Culture', content: 'Coffee coffee coffee - the ultimate guide to coffee brewing and coffee preparation.', score: 0.8897688388824463 }, { title: 'Coffee Basics', content: 'Coffee is a popular beverage made from roasted coffee beans.', score: 0.75990891456604 }, { title: 'Tea vs Coffee', content: 'Many people prefer tea over coffee for its health benefits.', score: 0.6079270839691162 } ]

Exemplos de código

Para ver um exemplo de código para usar o $meta comando, escolha a guia do idioma que você deseja usar:

Node.js
const { MongoClient } = require('mongodb'); async function findWithTextScore() { const client = await MongoClient.connect('mongodb://<username>:<password>@<cluster-endpoint>:27017/?tls=true&tlsCAFile=global-bundle.pem&replicaSet=rs0&readPreference=secondaryPreferred&retryWrites=false'); const db = client.db('test'); const collection = db.collection('documents'); const result = await collection.find( { $text: { $search: "coffee" } }, { projection: { _id: 0, title: 1, content: 1, score: { $meta: "textScore" } } } ).sort({ score: { $meta: "textScore" } }).toArray(); console.log(result); client.close(); } findWithTextScore();
Python
from pymongo import MongoClient client = MongoClient('mongodb://<username>:<password>@<cluster-endpoint>:27017/?tls=true&tlsCAFile=global-bundle.pem&replicaSet=rs0&readPreference=secondaryPreferred&retryWrites=false') db = client['test'] collection = db['documents'] for doc in collection.find( {'$text': {'$search': 'coffee'}}, {'_id': 0, 'title': 1, 'content': 1, 'score': {'$meta': 'textScore'}} ).sort([('score', {'$meta': 'textScore'})]): print(doc) client.close()