$meta - Amazon DocumentDB

Las traducciones son generadas a través de traducción automática. En caso de conflicto entre la traducción y la version original de inglés, prevalecerá la version en inglés.

$meta

El operador de $meta agregación accede a los metadatos asociados a los documentos de una canalización de agregación. Se suele utilizar para recuperar las puntuaciones de las búsquedas de texto y ordenar los resultados por relevancia.

Parámetros

  • textScore: recupera la puntuación de búsqueda de texto que indica la relevancia del documento para la consulta de búsqueda.

Ejemplo (MongoDB Shell)

El siguiente ejemplo demuestra el uso del $meta operador en una canalización de agregación para recuperar y ordenar las puntuaciones de búsqueda de texto.

Cree documentos de muestra

db.articles.createIndex({ content: "text" }); db.articles.insertMany([ { _id: 1, title: "Python Programming", content: "Python is a versatile programming language used for web development." }, { _id: 2, title: "Python Guide", content: "Learn Python programming with Python tutorials and Python examples." }, { _id: 3, title: "Java Basics", content: "Java is another popular programming language." } ]);

Ejemplo de consulta

db.articles.aggregate([ { $match: { $text: { $search: "Python" } } }, { $addFields: { score: { $meta: "textScore" } } }, { $sort: { score: -1 } } ]);

Salida

[ { _id: 2, title: 'Python Guide', content: 'Learn Python programming with Python tutorials and Python examples.', score: 1.5 }, { _id: 1, title: 'Python Programming', content: 'Python is a versatile programming language used for web development.', score: 0.75 } ]

Ejemplos de código

Para ver un ejemplo de código para usar el operador de $meta agregación, elija la pestaña correspondiente al idioma que desee usar:

Node.js
const { MongoClient } = require('mongodb'); async function example() { 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('articles'); const result = await collection.aggregate([ { $match: { $text: { $search: "Python" } } }, { $addFields: { score: { $meta: "textScore" } } }, { $sort: { score: -1 } } ]).toArray(); console.log(result); await client.close(); } example();
Python
from pymongo import MongoClient def example(): client = MongoClient('mongodb://<username>:<password>@<cluster-endpoint>:27017/?tls=true&tlsCAFile=global-bundle.pem&replicaSet=rs0&readPreference=secondaryPreferred&retryWrites=false') db = client['test'] collection = db['articles'] result = list(collection.aggregate([ { '$match': { '$text': { '$search': 'Python' } } }, { '$addFields': { 'score': { '$meta': 'textScore' } } }, { '$sort': { 'score': -1 } } ])) print(result) client.close() example()