Hướng dẫn full text search mongodb language - tìm kiếm toàn văn ngôn ngữ mongodb

Tài liệu về nhà → Hướng dẫn sử dụng MongoDB → MongoDB Manual

db.menus.find({"item": {"$regex": /pasta/i }});

db.menus.find({"item": {"$regex": /pasta/i }});

db.menus.find({"item": {"$regex": /pasta/i }});

db.menus.find({"item": {"$regex": /pasta/i }});

db.menus.find({"item": {"$regex": /pasta/i }});

db.menus.find({"item": {"$regex": /pasta/i }});

db.menus.find({"item": {"$regex": /pasta/i }});

db.menus.find({"item": {"$regex": /pasta/i }});

db.menus.find({"item": {"$regex": /pasta/i }});

db.menus.find({"item": {"$regex": /pasta/i }});

ALTER TABLE menus ADD FULLTEXT(item);
SELECT * FROM menus WHERE MATCH(item) AGAINST("pasta");

ALTER TABLE menus ADD FULLTEXT(item);
SELECT * FROM menus WHERE MATCH(item) AGAINST("pasta");

ALTER TABLE menus ADD FULLTEXT(item);
SELECT * FROM menus WHERE MATCH(item) AGAINST("pasta");

ALTER TABLE menus ADD FULLTEXT(item);
SELECT * FROM menus WHERE MATCH(item) AGAINST("pasta");

ALTER TABLE menus ADD FULLTEXT(item);
SELECT * FROM menus WHERE MATCH(item) AGAINST("pasta");

ALTER TABLE menus ADD FULLTEXT(item);
SELECT * FROM menus WHERE MATCH(item) AGAINST("pasta");

ALTER TABLE menus ADD FULLTEXT(item);
SELECT * FROM menus WHERE MATCH(item) AGAINST("pasta");

ALTER TABLE menus ADD FULLTEXT(item);
SELECT * FROM menus WHERE MATCH(item) AGAINST("pasta");

ALTER TABLE menus ADD FULLTEXT(item);
SELECT * FROM menus WHERE MATCH(item) AGAINST("pasta");

ALTER TABLE menus ADD FULLTEXT(item);
SELECT * FROM menus WHERE MATCH(item) AGAINST("pasta");

db.menus.aggregate([
  {
    $search: {
      text: {
        query: "pasta",
        path:"item"
      }
    }
  }
]);

db.menus.aggregate([
  {
    $search: {
      text: {
        query: "pasta",
        path:"item"
      }
    }
  }
]);

db.menus.aggregate([
  {
    $search: {
      text: {
        query: "pasta",
        path:"item"
      }
    }
  }
]);

db.menus.aggregate([
  {
    $search: {
      text: {
        query: "pasta",
        path:"item"
      }
    }
  }
]);

db.menus.aggregate([
  {
    $search: {
      text: {
        query: "pasta",
        path:"item"
      }
    }
  }
]);

db.menus.aggregate([
  {
    $search: {
      text: {
        query: "pasta",
        path:"item"
      }
    }
  }
]);

Tài liệu về nhà → Hướng dẫn sử dụng MongoDB → MongoDB Manual

db.menus.aggregate([
  {
    $search: {
      text: {
        query: "pasta",
        path:"item"
      }
    }
  }
]);

db.menus.aggregate([
  {
    $search: {
      text: {
        query: "pasta",
        path:"item"
      }
    }
  }
]);

Tìm kiếm toàn văn bản đề cập đến việc tìm kiếm một số văn bản bên trong dữ liệu văn bản mở rộng được lưu trữ bằng điện tử và kết quả trả về có chứa một số hoặc tất cả các từ từ truy vấn. Ngược lại, tìm kiếm truyền thống sẽ trả về các trận đấu chính xác.

Trong khi cơ sở dữ liệu truyền thống là tuyệt vời để lưu trữ và truy xuất dữ liệu chung, việc thực hiện các tìm kiếm toàn văn đã là một thách thức. Thông thường, cần có công cụ bổ sung để đạt được điều này.

Trong bài viết này, bạn sẽ tìm hiểu tìm kiếm toàn văn là gì, cách thức hoạt động và cách thực hiện nó trong MongoDB.

Ví dụ tìm kiếm toàn văn

Tìm kiếm toàn văn có thể có nhiều cách sử dụng khác nhau, ví dụ, tìm kiếm một món ăn trên menu nhà hàng hoặc tìm kiếm một tính năng cụ thể trong mô tả của một mặt hàng trên trang web thương mại điện tử. Ngoài việc tìm kiếm các từ khóa cụ thể, bạn có thể tăng cường tìm kiếm toàn văn bằng các tính năng tìm kiếm như fuzzy-text và đồng nghĩa. Do đó, kết quả cho một từ như là Pasta Pasta, sẽ trả lại không chỉ các vật phẩm như mì ống với thịt viên mà còn có thể trả lại các vật phẩm như fettuccine carbonara, bằng cách sử dụng từ đồng nghĩa, hoặc thịt xông khói và pesto phẳng bằng cách sử dụng tìm kiếm mờ.Pasta with meatballs” but could also return items like “Fettuccine Carbonara” using a synonym, or “Bacon and pesto flatbread” using a fuzzy search.

Bạn có thể tìm thấy một bản demo đầy đủ chức năng của một tìm kiếm toàn văn tương tự cho các mục menu tại http://atlassearchrestaurants.com/.

Các loại tìm kiếm toàn văn

Tìm kiếm trên các trường văn bản có thể được thực hiện theo nhiều cách khác nhau. Đầu tiên, các tìm kiếm chuỗi truyền thống có thể được thực hiện trên các trường văn bản nhỏ hơn. Các phương pháp này không hiệu quả như các tìm kiếm được lập chỉ mục hiện đại nhưng yêu cầu ít tài nguyên hơn. Các tìm kiếm toàn văn cung cấp nhiều tùy chọn phong phú hơn cho truy vấn nâng cao nhưng có thể phức tạp hơn để thiết lập.

Tìm kiếm chuỗi

Các tìm kiếm chuỗi là các thuật toán tìm kiếm các ký tự liên tiếp trong một trường văn bản lớn hơn. Những tìm kiếm đó sẽ được thực hiện ký tự trên mỗi ký tự và có thể tương đối chậm.

Một kỹ thuật khác thường được sử dụng cho các tìm kiếm chuỗi là việc sử dụng các biểu thức thông thường. Những biểu thức này đại diện cho một mẫu tìm kiếm và được hỗ trợ bởi hầu hết các ngôn ngữ lập trình hiện đại.

Một số thuật toán tồn tại để tăng tốc độ của các tìm kiếm đó nếu văn bản được tìm kiếm có ý nghĩa hơn. Thuật toán Rabin-Karp, tìm kiếm các chuỗi con phù hợp, nhanh chóng và dễ thực hiện. Thuật toán Knuth-Morris-Pratt tìm kiếm tất cả các trường hợp của một ký tự phù hợp, tăng tốc độ cho nhiều trận đấu trong một chuỗi. Các kỹ thuật nâng cao khác có thể được sử dụng để thực hiện các tìm kiếm mờ.

Trong cơ sở dữ liệu SQL, một tìm kiếm trên trường văn bản trong bản ghi thường được thực hiện bằng toán tử tương tự.

SELECT * FROM menus WHERE item LIKE "%pasta%";

Trong MongoDB, một tìm kiếm tương tự có thể được thực hiện bằng toán tử $ regex.

db.menus.find({"item": {"$regex": /pasta/i }});

Các tìm kiếm này rất dễ sử dụng và có thể hoạt động tốt trên các bộ dữ liệu nhỏ. Tuy nhiên, vì chúng không sử dụng các chỉ mục một cách tối ưu, chúng có thể nhanh chóng trở thành vấn đề một khi bạn cần kết quả nhanh chóng cho các đề xuất tự động hoàn chỉnh, chẳng hạn.

Tìm kiếm toàn văn

Tìm kiếm toàn văn có nghĩa là tìm kiếm một lượng lớn văn bản. Ví dụ: công cụ tìm kiếm sẽ sử dụng tìm kiếm toàn văn để tìm kiếm các từ khóa trong tất cả các trang web mà nó đã lập chỉ mục. Chìa khóa của kỹ thuật này là lập chỉ mục.

Lập chỉ mục có thể được thực hiện theo các cách khác nhau, chẳng hạn như lập chỉ mục hàng loạt hoặc lập chỉ mục gia tăng. Chỉ số sau đó hoạt động như một bảng chú giải rộng rãi cho bất kỳ tài liệu phù hợp nào. Các kỹ thuật khác nhau sau đó có thể được sử dụng để trích xuất dữ liệu. Apache Lucene, thư viện tìm kiếm có nguồn gốc mở, sử dụng một chỉ mục đảo ngược để tìm các mục phù hợp. Trong trường hợp tìm kiếm menu của chúng tôi, mỗi từ liên kết đến mục menu khớp.

Kỹ thuật này nhanh hơn nhiều so với tìm kiếm chuỗi cho một lượng lớn dữ liệu. Tuy nhiên, các chỉ mục này yêu cầu một số không gian đĩa và có thể tiêu thụ rất nhiều tài nguyên khi được tạo.

Quy trình lập chỉ mục tìm kiếm toàn văn bản

Chìa khóa để tìm kiếm toàn văn hiệu quả là tạo chỉ mục. Về cơ bản, quá trình tạo chỉ mục đi qua từng trường văn bản của một bộ dữ liệu. Đối với mỗi từ, nó sẽ bắt đầu bằng cách loại bỏ bất kỳ dấu hiệu nào (các dấu được đặt ở trên hoặc dưới các chữ cái, chẳng hạn như é, à và ç trong tiếng Pháp). Sau đó, dựa trên ngôn ngữ đã sử dụng, các thuật toán sẽ loại bỏ các từ filler và chỉ giữ thân của các thuật ngữ. Bằng cách này, ăn uống, ăn, ăn, ăn và ăn, tất cả đều được phân loại là cùng một từ khóa ăn. Sau đó, nó thay đổi vỏ chỉ sử dụng chữ hoa hoặc chữ thường. Quá trình lập chỉ mục chính xác được xác định bởi máy phân tích được sử dụng.

Chỉ mục sau đó được tạo bằng cách thêm từng từ này với một tham chiếu về tài liệu mà nó có thể được tìm thấy trong.

Triển khai tìm kiếm toàn văn bằng SQL

Để thực hiện tìm kiếm toàn văn trong cơ sở dữ liệu SQL, bạn phải tạo một chỉ mục toàn văn trên mỗi cột bạn muốn được lập chỉ mục. Trong MySQL, điều này sẽ được thực hiện với từ khóa FullText.

Sau đó, bạn sẽ có thể truy vấn cơ sở dữ liệu bằng cách sử dụng khớp và chống lại.

ALTER TABLE menus ADD FULLTEXT(item);
SELECT * FROM menus WHERE MATCH(item) AGAINST("pasta");

Mặc dù chỉ số này sẽ tăng tốc độ tìm kiếm cho các truy vấn của bạn, nhưng nó không cung cấp cho bạn tất cả các khả năng bổ sung mà bạn có thể mong đợi. Để sử dụng các tính năng như tìm kiếm mờ, dung sai lỗi hoặc từ đồng nghĩa, bạn sẽ cần thêm một công cụ tìm kiếm cốt lõi như Apache Lucene trên cơ sở dữ liệu của bạn.

Thực hiện tìm kiếm toàn văn trong MongoDB Atlas

Triển khai một công cụ tìm kiếm toàn văn trong MongoDB Atlas chỉ là một câu hỏi khi nhấp vào một nút. Chuyển đến bất kỳ cụm nào và chọn tab Tìm kiếm trên mạng để làm như vậy. Từ đó, bạn có thể nhấp vào trên Creing Tạo chỉ mục tìm kiếm để khởi chạy quy trình.

Khi chỉ mục được tạo, bạn có thể sử dụng toán tử tìm kiếm $ để thực hiện tìm kiếm toàn văn.

db.menus.aggregate([
  {
    $search: {
      text: {
        query: "pasta",
        path:"item"
      }
    }
  }
]);

Tập hợp này là truy vấn đơn giản nhất bạn có thể sử dụng với Atlas Search. Bạn cũng có thể xây dựng các truy vấn phong phú bao gồm dung nạp typo, các thuật ngữ tìm kiếm làm nổi bật, tìm kiếm từ đồng nghĩa và nhiều hơn nữa. Đằng sau hậu trường, Atlas Search sử dụng Apache Lucene, vì vậy bạn không phải tự mình thêm động cơ. Bạn có thể tìm hiểu thêm về tìm kiếm Atlas trên trang chính thức.

Cân nhắc trước khi sử dụng tìm kiếm toàn văn

Bất kể bạn đang sử dụng cơ sở dữ liệu nào, trước khi thực hiện giải pháp tìm kiếm toàn văn bản, bạn sẽ phải suy nghĩ về những cân nhắc này.

• Các tính năng cần thiết. Thêm một chỉ mục toàn văn vào cơ sở dữ liệu của bạn sẽ giúp bạn tối ưu hóa tìm kiếm văn bản. Tuy nhiên, bạn có thể cần các tính năng bổ sung như các đề xuất tự động hoàn thành, tìm kiếm từ đồng nghĩa hoặc ghi điểm tùy chỉnh cho các kết quả có liên quan.

• Sự phức tạp về kiến ​​trúc. Thêm phần mềm bổ sung vào kiến ​​trúc của bạn có nghĩa là các hệ thống riêng biệt để duy trì và độ phức tạp phần mềm bổ sung để truy vấn hai nguồn khác nhau.

• Chi phí. Cho dù một giải pháp được xây dựng trong nhà hay sử dụng công cụ của bên thứ ba, sẽ có các khoản phí bổ sung.

MongoDB Atlas Tính năng và khả năng tìm kiếm

Atlas Search là một giải pháp dễ sử dụng cho tất cả các nhu cầu tìm kiếm của bạn. Nó bao gồm một trải nghiệm của nhà phát triển tuyệt vời giúp nhóm của bạn dễ dàng đứng dậy và điều hành tất cả những điều này với chi phí thấp hơn các giải pháp khác.

Đặc trưng

MongoDB Atlas Search cung cấp cho bạn tất cả các tính năng bạn có thể mong đợi từ một công cụ tìm kiếm hiện đại.

Khả năng truy vấn phong phú

Sử dụng một loạt các toán tử, Atlas Search có thể làm nhiều hơn là chỉ tìm kiếm văn bản. Bạn cũng có thể tìm kiếm các điểm và ngày địa lý.

Tìm kiếm mờ

Người dùng đôi khi mắc lỗi khi họ gõ. Với Atlas Search Typo-Tolerance, bạn có thể cung cấp kết quả chính xác, ngay cả với lỗi đánh máy hoặc lỗi chính tả.

Từ đồng nghĩa

Dữ liệu của bạn có thể sử dụng từ ngữ khác với những gì người dùng của bạn đang tìm kiếm. Bạn có thể sử dụng các từ đồng nghĩa để xác định danh sách các từ tương đương để cung cấp kết quả phù hợp hơn cho người dùng của bạn.

Ghi điểm tùy chỉnh

Nếu bạn đã quảng bá nội dung hoặc nội dung có liên quan hơn dựa trên các biến khác nhau (ví dụ: tại các thời điểm khác nhau trong năm), bạn có thể xác định điều đó trong hàm tính điểm tùy chỉnh. Điểm này sẽ giúp thúc đẩy kết quả ưu tiên ở đầu kết quả tìm kiếm.

Tự động hoàn thành

Cung cấp cho người dùng của bạn các đề xuất để làm cho trải nghiệm của họ trở nên liền mạch hơn khi họ gõ.

Điểm nổi bật

Khi kết quả tìm kiếm trở lại từ cơ sở dữ liệu của bạn, hãy tự động làm nổi bật các từ được tìm kiếm để giúp người dùng của bạn tìm thêm bối cảnh về kết quả.

Bạn có thể tìm thấy danh sách đầy đủ các tính năng của tìm kiếm Atlas MongoDB trong tài liệu.

Sự phức tạp về kiến ​​trúc

Thêm các thành phần bổ sung thêm độ phức tạp cho ứng dụng của bạn. Để cung cấp các khả năng tìm kiếm toàn văn cho ứng dụng của bạn, bạn sẽ cần thêm một lớp để chăm sóc việc lập chỉ mục và cung cấp cho bạn kết quả.

Với tìm kiếm Atlas MongoDB, mọi thứ được tích hợp vào cơ sở dữ liệu của bạn. Các nhà phát triển phần mềm không cần phải lo lắng về nơi truy vấn; Họ có thể truy cập dữ liệu với một đường ống tổng hợp thông thường, giống như họ làm với dữ liệu truyền thống.

Bằng cách loại bỏ lớp bổ sung đó, bạn đơn giản hóa phát triển phần mềm và liên kết chi phí với việc triển khai và duy trì các thành phần khác nhau trong kiến ​​trúc.

Chi phí

Phát triển một giải pháp từ đầu lên có thể phải chịu chi phí cao. Đây là lý do tại sao hầu hết các nhóm phát triển phần mềm sẽ đi với một giải pháp ngoài luồng. Tuy nhiên, ngay cả một giải pháp nguồn mở cũng có giá. Khi đánh giá các giải pháp, bạn nên xem xét chi phí duy trì phần mềm.

Một chi phí đáng kể khác là chi phí liên quan đến năng suất của nhà phát triển. Sử dụng một công cụ của bên thứ ba mà các nhà phát triển không quen và đào tạo cần thiết có thể nhanh chóng tích lũy.

Sử dụng một giải pháp như MongoDB Atlas Search giúp giảm chi phí bằng cách loại bỏ mọi nhu cầu cho bạn và nhóm của bạn để duy trì cơ sở hạ tầng cơ bản. Nó cũng giúp việc tăng cường hơn cho nhóm phát triển của bạn vì họ đã quen thuộc với việc sử dụng MongoDB để truy vấn dữ liệu của họ.

Sự kết luận

Tìm kiếm toàn văn là một chủ đề phức tạp. Nó đòi hỏi một lượng chuyên môn tốt để thiết lập chính xác. Thêm các tính năng bổ sung như tìm kiếm mờ, nổi bật hoặc từ đồng nghĩa cũng có thể yêu cầu rất nhiều công việc.

Sử dụng một giải pháp tích hợp đầy đủ như tìm kiếm Atlas MongoDB giúp nhóm của bạn dễ dàng thêm các tính năng đó vào ứng dụng của bạn trong vài phút.

Nếu bạn không có tài khoản MongoDB Atlas, bạn có thể đăng ký một tài khoản miễn phí ngay bây giờ. Khi bạn đã thiết lập tài khoản của mình, bạn sẽ có thể thử Atlas Search trong bản demo này tại Atlas Search Restaurant Finder hoặc bạn có thể tìm hiểu cách thực hiện nó bằng cách sử dụng hướng dẫn này về cách xây dựng ứng dụng tìm kiếm phim.

Câu hỏi thường gặp

Ví dụ tìm kiếm toàn văn bản toàn văn là gì?

Truy vấn tìm kiếm toàn văn bản là gì?

Tìm kiếm toàn văn MySQL là gì?

Tìm kiếm toàn văn hoạt động như thế nào?

Làm thế nào để bạn thực hiện một tìm kiếm toàn văn?

MongoDB có thể làm đầy đủ không

Làm cách nào để tìm kiếm văn bản trong MongoDB?

Làm cách nào để tìm kiếm đầy đủ

Làm cách nào để tìm kiếm một từ trong một chuỗi trong MongoDB?