$text - Amazon DocumentDB
示例（MongoDB 外壳）代码示例
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本文属于机器翻译版本。若本译文内容与英语原文存在差异，则一律以英文原文为准。

$text

该$text运算符用于对文档集合中的文本索引字段执行全文搜索。此运算符允许您搜索包含特定单词或短语的文档，并且可以与其他查询运算符结合使用以根据其他条件筛选结果。

参数

  • $search：要搜索的文本字符串。

示例（MongoDB 外壳）

以下示例演示如何使用$text运算符搜索包含 “兴趣” 一词的文档，并根据 “star_rating” 字段筛选结果。

创建示例文档

db.test.insertMany([
  { "_id": 1, "star_rating": 4, "comments": "apple is red" },
  { "_id": 2, "star_rating": 5, "comments": "pie is delicious" },
  { "_id": 3, "star_rating": 3, "comments": "apples, oranges - healthy fruit" },
  { "_id": 4, "star_rating": 2, "comments": "bake the apple pie in the oven" },
  { "_id": 5, "star_rating": 5, "comments": "interesting couch" },
  { "_id": 6, "star_rating": 5, "comments": "interested in couch for sale, year 2022" }
]);

创建文本索引

db.test.createIndex({ comments: "text" });

查询示例

db.test.find({$and: [{star_rating: 5}, {$text: {$search: "interest"}}]})

输出

{ "_id" : 5, "star_rating" : 5, "comments" : "interesting couch" }
{ "_id" : 6, "star_rating" : 5, "comments" : "interested in couch for sale, year 2022" }

上面的命令返回的文档的文本索引字段包含任何形式的 “兴趣”，“star_rating” 等于 5。

代码示例

要查看使用该$text命令的代码示例，请选择要使用的语言的选项卡：

Node.js
const { MongoClient } = require('mongodb');

async function searchDocuments() {
  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('test');

  const result = await collection.find({
    $and: [
      { star_rating: 5 },
      { $text: { $search: 'interest' } }
    ]
  }).toArray();

  console.log(result);
  client.close();
}

searchDocuments();
Python
from pymongo import MongoClient

def search_documents():
    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.test

    result = list(collection.find({
        '$and': [
            {'star_rating': 5},
            {'$text': {'$search': 'interest'}}
        ]
    }))

    print(result)
    client.close()

search_documents()