長い間考えていたので、思い通りの実装が可能だと思います。ただし、これは非常に大規模なデータベースには適しておらず、インクリメンタルアプローチはまだ検討していません。語幹がなく、ストップワードは手動で定義する必要があります。
アイデアは、mapReduceを使用して、元のドキュメントと検索ワードの元のフィールドへの参照を含む検索ワードのコレクションを作成することです。次に、オートコンプリートの実際のクエリは、インデックスを利用する単純な集計を使用して実行されるため、かなり高速である必要があります。
したがって、次の3つのドキュメントを使用します
{
"name" : "John F. Kennedy",
"address" : "Kenson Street 1, 12345 Footown, TX, USA",
"note" : "loves Kendo and Sushi"
}
および
{
"name" : "Robert F. Kennedy",
"address" : "High Street 1, 54321 Bartown, FL, USA",
"note" : "loves Ethel and cigars"
}
および
{
"name" : "Robert F. Sushi",
"address" : "Sushi Street 1, 54321 Bartown, FL, USA",
"note" : "loves Sushi and more Sushi"
}
textsearchというコレクション内 。
マップ/リデュースステージ
基本的には、3つのフィールドのいずれかですべての単語を処理し、ストップワードと数字を削除して、ドキュメントの_idですべての単語を保存します。 および中間テーブルのオカレンスのフィールド。
注釈付きコード：
db.textsearch.mapReduce(
function() {
// We need to save this in a local var as per scoping problems
var document = this;
// You need to expand this according to your needs
var stopwords = ["the","this","and","or"];
// This denotes the fields which should be processed
var fields = ["name","address","note"];
// For each field...
fields.forEach(
function(field){
// ... we split the field into single words...
var words = (document[field]).split(" ");
words.forEach(
function(word){
// ...and remove unwanted characters.
// Please note that this regex may well need to be enhanced
var cleaned = word.replace(/[;,.]/g,"")
// Next we check...
if(
// ...wether the current word is in the stopwords list,...
(stopwords.indexOf(word)>-1) ||
// ...is either a float or an integer...
!(isNaN(parseInt(cleaned))) ||
!(isNaN(parseFloat(cleaned))) ||
// or is only one character.
cleaned.length < 2
)
{
// In any of those cases, we do not want to have the current word in our list.
return
}
// Otherwise, we want to have the current word processed.
// Note that we have to use a multikey id and a static field in order
// to overcome one of MongoDB's mapReduce limitations:
// it can not have multiple values assigned to a key.
emit({'word':cleaned,'doc':document._id,'field':field},1)
}
)
}
)
},
function(key,values) {
// We sum up each occurence of each word
// in each field in every document...
return Array.sum(values);
},
// ..and write the result to a collection
{out: "searchtst" }
)
これを実行すると、コレクションsearchtstが作成されます。 。すでに存在している場合は、その内容がすべて置き換えられます。
次のようになります：
{ "_id" : { "word" : "Bartown", "doc" : ObjectId("544b9811fd9270c1492f5835"), "field" : "address" }, "value" : 1 }
{ "_id" : { "word" : "Bartown", "doc" : ObjectId("544bb320fd9270c1492f583c"), "field" : "address" }, "value" : 1 }
{ "_id" : { "word" : "Ethel", "doc" : ObjectId("544b9811fd9270c1492f5835"), "field" : "note" }, "value" : 1 }
{ "_id" : { "word" : "FL", "doc" : ObjectId("544b9811fd9270c1492f5835"), "field" : "address" }, "value" : 1 }
{ "_id" : { "word" : "FL", "doc" : ObjectId("544bb320fd9270c1492f583c"), "field" : "address" }, "value" : 1 }
{ "_id" : { "word" : "Footown", "doc" : ObjectId("544b7e44fd9270c1492f5834"), "field" : "address" }, "value" : 1 }
[...]
{ "_id" : { "word" : "Sushi", "doc" : ObjectId("544bb320fd9270c1492f583c"), "field" : "name" }, "value" : 1 }
{ "_id" : { "word" : "Sushi", "doc" : ObjectId("544bb320fd9270c1492f583c"), "field" : "note" }, "value" : 2 }
[...]
ここで注意すべきことがいくつかあります。まず、単語は、たとえば「FL」で複数回出現する可能性があります。ただし、ここの場合のように、別のドキュメントに含まれている場合があります。一方、単語は、単一のドキュメントの単一のフィールドに複数回出現することもあります。これは後で有利に使用します。
次に、すべてのフィールド、特にwordがあります。 _idの複合インデックスのフィールド 、これにより、今後のクエリがかなり高速になります。ただし、これは、インデックスが非常に大きくなり、すべてのインデックスに関して、RAMを消費する傾向があることも意味します。
集約段階
そこで、単語のリストを減らしました。次に、（サブ）文字列をクエリします。ユーザーがこれまでに入力した文字列で始まるすべての単語を検索し、その文字列に一致する単語のリストを返します。これを実行し、適切な形式で結果を取得できるようにするために、集計を使用します。
クエリに必要なすべてのフィールドは複合インデックスの一部であるため、この集計はかなり高速である必要があります。
これは、ユーザーが文字Sを入力した場合の注釈付き集計です。 ：
db.searchtst.aggregate(
// We match case insensitive ("i") as we want to prevent
// typos to reduce our search results
{ $match:{"_id.word":/^S/i} },
{ $group:{
// Here is where the magic happens:
// we create a list of distinct words...
_id:"$_id.word",
occurrences:{
// ...add each occurrence to an array...
$push:{
doc:"$_id.doc",
field:"$_id.field"
}
},
// ...and add up all occurrences to a score
// Note that this is optional and might be skipped
// to speed up things, as we should have a covered query
// when not accessing $value, though I am not too sure about that
score:{$sum:"$value"}
}
},
{
// Optional. See above
$sort:{_id:-1,score:1}
}
)
このクエリの結果は次のようになり、かなり自明であるはずです：
{
"_id" : "Sushi",
"occurences" : [
{ "doc" : ObjectId("544b7e44fd9270c1492f5834"), "field" : "note" },
{ "doc" : ObjectId("544bb320fd9270c1492f583c"), "field" : "address" },
{ "doc" : ObjectId("544bb320fd9270c1492f583c"), "field" : "name" },
{ "doc" : ObjectId("544bb320fd9270c1492f583c"), "field" : "note" }
],
"score" : 5
}
{
"_id" : "Street",
"occurences" : [
{ "doc" : ObjectId("544b7e44fd9270c1492f5834"), "field" : "address" },
{ "doc" : ObjectId("544b9811fd9270c1492f5835"), "field" : "address" },
{ "doc" : ObjectId("544bb320fd9270c1492f583c"), "field" : "address" }
],
"score" : 3
}
寿司のスコア5は、1つのドキュメントのメモフィールドに寿司という単語が2回出現することから得られます。これは意図された動作です。
これは貧弱な解決策かもしれませんが、考えられる無数のユースケースに合わせて最適化する必要があり、本番環境で中途半端に役立つようにインクリメンタルmapReduceを実装する必要がありますが、期待どおりに機能します。 hth。
編集
もちろん、$matchを削除することもできます ステージングして$outを追加します 結果を前処理するための集計フェーズの段階：
db.searchtst.aggregate(
{
$group:{
_id:"$_id.word",
occurences:{ $push:{doc:"$_id.doc",field:"$_id.field"}},
score:{$sum:"$value"}
}
},{
$out:"search"
})
これで、結果のsearchをクエリできます。 物事をスピードアップするためのコレクション。基本的に、リアルタイムの結果を速度と交換します。
編集2 ：前処理アプローチを採用する場合、searchtst 例のコレクションは、ディスクスペースと、さらに重要な貴重なRAMの両方を節約するために、集約の終了後に削除する必要があります。