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法律研究用於排名/搜尋計數的 MongoDB 查詢？
為此，在 MongoDB 中使用 aggregate()。讓我們建立一個帶文件的集合 −
> 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")
}藉助 find() 方法從集合中顯示所有文件 −
> db.demo120.find();
這將生成以下輸出 −
{ "_id" : ObjectId("5e2f11aed8f64a552dae6365"), "Name" : "Chris", "Subjects" : [ "MySQL", "MongoDB", "Java", "Python" ] }
{ "_id" : ObjectId("5e2f11afd8f64a552dae6366"), "Name" : "Bob", "Subjects" : [ "C", "MongoDB" ] }以下是 MongoDB 排名/搜尋計數的查詢 −
> var s = ['MySQL', 'Java', 'MongoDB'];
> db.demo120.aggregate([
... { "$match": { "Subjects": { "$in": s } } },
... {
... "$addFields": {
... "RankSearch": {
... "$divide": [
... { "$size": { "$setIntersection": ["$Subjects",s] } },
... { "$size": "$Subjects" }
... ]
... }
... }
... },
... { "$sort": { "RankSearch": -1 } }
... ])這將生成以下輸出 −
{ "_id" : ObjectId("5e2f11aed8f64a552dae6365"), "Name" : "Chris", "Subjects" : [ "MySQL", "MongoDB", "Java", "Python" ], "RankSearch" : 0.75 }
{ "_id" : ObjectId("5e2f11afd8f64a552dae6366"), "Name" : "Bob", "Subjects" : [ "C", "MongoDB" ], "RankSearch" : 0.5 }
更新於：31-3-2020
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