ランキング/検索数のMongoDBクエリ?
これには、MongoDBでaggregate()を使用します。ドキュメントを使用してコレクションを作成しましょう-
> db.demo120.insertOne( ... { ... 'Name': 'Chris', ... 'Subjects': [ 'MySQL', 'MongoDB', 'Java', 'Python' ] ... } ... ); { "acknowledged" : true, "insertedId" : ObjectId("5e2f11aed8f64a552dae6365") } > db.demo120.insertOne( ... { ... 'Name': 'Bob', ... 'Subjects': [ 'C', 'MongoDB' ] ... } ... ); { "acknowledged" : true, "insertedId" : ObjectId("5e2f11afd8f64a552dae6366") }
find()メソッドを使用してコレクションからすべてのドキュメントを表示する-
> db.demo120.find();
これにより、次の出力が生成されます-
{ "_id" : ObjectId("5e2f11aed8f64a552dae6365"), "Name" : "Chris", "Subjects" : [ "MySQL", "MongoDB", "Java", "Python" ] } { "_id" : ObjectId("5e2f11afd8f64a552dae6366"), "Name" : "Bob", "Subjects" : [ "C", "MongoDB" ] }
以下は、MongoDBランキング/検索数のクエリです-
> var s = ['MySQL', 'Java', 'MongoDB']; > db.demo120.aggregate([ ... { "$match": { "Subjects": { "$in": s } } }, ... { ... "$addFields": { ... "RankSearch": { ... "$divide": [ ... { "$size": { "$setIntersection": ["$Subjects",s] } }, ... { "$size": "$Subjects" } ... ] ... } ... } ... }, ... { "$sort": { "RankSearch": -1 } } ... ])
これにより、次の出力が生成されます-
{ "_id" : ObjectId("5e2f11aed8f64a552dae6365"), "Name" : "Chris", "Subjects" : [ "MySQL", "MongoDB", "Java", "Python" ], "RankSearch" : 0.75 } { "_id" : ObjectId("5e2f11afd8f64a552dae6366"), "Name" : "Bob", "Subjects" : [ "C", "MongoDB" ], "RankSearch" : 0.5 }
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フィールド値で「@email」のような文字列を検索するMongoDBクエリ
MongoDB find()を使用して電子メール文字列を検索します。ドキュメントを使用してコレクションを作成しましょう- > db.demo727.insertOne({UserId:"[email protected]"}); { "acknowledged" : true, "insertedId" : ObjectId("5eab375f43417811278f5898") } > db.demo727.insertOne({UserId:"
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大文字と小文字を区別しない検索用のMongoDB$regex演算子iまたはI
このためには、大文字と小文字を区別しない(i)を使用する必要があります。ドキュメントを使用してコレクションを作成しましょう- > db.demo759.insertOne({SubjectName:"MySQL"}); { "acknowledged" : true, "insertedId" : ObjectId("5eb02ba95637cd592b2a4ae7") } > db.demo759.insertOne({SubjectName:&qu