探索 Amazon DocumentDB 文本搜索的强大功能及实际应用案例

关键要点

在这篇文章中，我们将探讨 Amazon DocumentDB 的文本搜索功能，展示其如何在现实世界中得到应用。通过用户搜索模型、内容管理系统、职位搜索平台及社交媒体提及等多种实际案例，强调文本搜索如何改善数据检索和用户体验。了解其使用方法和优势，助力开发者打造响应迅速的应用。

Amazon DocumentDB与 MongoDB 兼容是一项快速、可扩展、高可用且完全托管的文档数据库服务，支持 JSON 工作负载。Amazon DocumentDB 最近推出了文本搜索支持，新增的原生文本搜索功能让您可以轻松在庞大的文本数据中执行复杂的搜索。

传统数据库查询通常仅限于精确匹配，这使得它们不适用于现实世界的文本搜索用例。而文本搜索能力超越了这一局限，允许您在文档中搜索单词和短语。想象一下，在餐厅菜单上搜索特定的配料，在电子商务站点上筛选产品描述，或者在大型内容库中查找相关的文章这些都有了文本搜索的功能支持。

本文将探索在 Amazon DocumentDB 中使用文本搜索的实际应用和好处，并通过引人注目的用例展示其现实应用。

理解 Amazon DocumentDB 文本搜索

Amazon DocumentDB 的文本搜索功能使用文本索引来对特定术语或短语在庞大文本数据上的搜索进行高效处理。文本索引是创建在包含文本数据的字段上的专业索引，使其相比于普通索引和正则表达式能够更快地搜索大型文本数据。Amazon DocumentDB 支持多种文本特定操作符和选项，以增强搜索体验。有关支持的操作符，请参见使用 Amazon DocumentDB 执行文本搜索。

您可以指定字符串“text”来为包含字符串数据的字段创建文本索引。在以下示例中，我们为新闻文章文档的 title 和 content 字段创建一个文本索引：

javascriptdbarticlescreateIndex({ title text content text })

随后，您可以使用 text 和 search 操作符执行文本搜索。以下示例将返回所有 title 和 content 字段中包含字符串“movie”的文档，包括其他变体如“movies”：

javascriptdbarticlesfind({ text { search movie } })

让我们考察一些文本搜索功能的实际使用案例。

用例：产品目录搜索

设想一个拥有大量产品目录的电子商务平台。产品目录搜索是一个常见用例，您希望用户能够根据特定标准搜索并检索产品。您可以使用 Amazon DocumentDB 的文本搜索使用户能够根据名称、描述乃至规格来搜索产品。这对用户的购物体验至关重要，因为它帮助他们快速发现相关产品。

以下是使用文本搜索在 Amazon DocumentDB 中进行产品目录搜索的示例。

用户可能希望基于产品名称、描述或规格进行搜索。您可以使用复合文本索引语法创建一个包含 name、description 和 specification 的文本索引，如下所示：

javascript// 创建文本索引dbproductscreateIndex({ name text description text specification text })

以下示例将返回所有在索引字段中包含“laptop”一词的文档：

javascript// 搜索产品dbproductsfind({ text { search laptop } })

您可以结合其他查询操作符使用文本搜索，根据特定标准筛选结果。在以下示例中，执行了一个文本搜索，其中包含文本“laptop”并附加了“electronics”类别的过滤条件：

javascript// 根据附加条件搜索产品dbproductsfind({ text { search laptop } category electronics })

文本搜索得分

Amazon DocumentDB 会根据搜索词的相关性赋予每个文档一个分数。您可以利用此分数对搜索结果进行排名。见下面的代码：

javascript// 按得分排序dbproductsfind( { text { search smartphone } } { score { meta textScore } })sort({ score { meta textScore } })

假设您有一个产品目录，文档格式如下：

javascript{ name Smartphone AWSome X9 Pro description 一款高性能智能手机，具有高级功能。 category electronics price 49999 stock 100 tags [mobile technology android]}

让我们执行价格低于 500 的智能手机文本搜索，并按相关性排序：

javascriptdbproductsfind( { text { search smartphone } price { lt 500 } } { score { meta textScore } })sort({ score { meta textScore } })

该查询检索包含“smartphone”一词、价格低于 500 的文档，结果按文本搜索功能分配的相关性得分排序。

用例：内容管理系统

对于像内容管理系统CMS这样内容丰富的平台，Amazon DocumentDB 的文本搜索可以帮助您找到或检索与特定关键字或短语匹配的文章、博客帖子或文档。这提升了内容的可发现性，并改善了用户参与度。

让我们为在标题或内容中包含短语“DocumentDB 文本搜索”的产品执行短语搜索：

javascript// 创建文本索引dbarticlescreateIndex({ title text content text })

// 搜索包含短语 DocumentDB 文本搜索 的文章dbarticlesfind({ text { search DocumentDB 文本搜索 } })

请注意在短语周围使用双引号，以指定应将其视为完整的短语。此查询返回在 title 或 content 字段中包含确切短语“DocumentDB 文本搜索”的文档。

用例：职位搜索平台

在职位搜索平台上，用户通常寻找与自己的技能或兴趣匹配的职位。Amazon DocumentDB 文本搜索通过启用针对职位标题、描述或要求的技能进行搜索来方便这一过程。在职位搜索领域，给特定字段如职位标题或技能赋予更高的权重至关重要，以实现更精确的搜索体验。

为了实现加权索引，您可以在索引创建时为特定字段分配权重。以下示例为 title 和 skills 字段分配更高的权重，表明它们在搜索中的更高重要性：

javascriptdbjobscreateIndex( { title text description text skills text location text } { weights { title 3 skills 2 } })

接下来，让我们探讨加权搜索查询的样子：

javascriptdbjobsfind( { text { search 高级软件工程师 } } { score { meta textScore } })sort({ score { meta textScore } })

在此查询中，Amazon DocumentDB 根据加权索引计算相关性得分。结果按此得分降序排序，因此最相关的职位会出现在最前面。

用例：社交媒体提及

社交媒体平台通过用户帖子、评论和消息生成大量文本数据。您可以使用 Amazon DocumentDB 文本搜索在这些数据中进行搜索，识别与特定主题相关的提及或讨论。

以下示例在 content 字段上创建文本索引，然后使用文本搜索查找包含指定关键字的帖子。聚合查询将结果按用户分组，计算提及次数，并识别每个用户的最新帖子时间戳。最后，结果按提及次数降序排序。

javascriptdbpostsaggregate([ { match { text { search DocumentDB } }} { group { id user count { sum 1 } latestPost { max timestamp } } } { sort { count 1 } }])

Amazon DocumentDB 的文本搜索功能灵活，适用于需要进行有效文本查询的数据分析和检索的广泛用例。

结论

Amazon DocumentDB 的 文本搜索功能 使您能够在各种应用中创建强大而高效的搜索功能，从电子商务平台到内容管理系统。通过理解和利用文本索引和搜索操作符的能力，开发者可以显著提升用户体验，使数据检索变得更加无缝。正如我们通过这些用例所见，Amazon DocumentDB 的文本搜索是构建动态响应应用的重要特性。

如往常一样，AWS欢迎您的反馈。请在评论区域留下您的想法或问题。

关于作者

Gururaj S Bayari 是 AWS 的高级 DocumentDB 解决方案架构师。他喜欢帮助客户采用 Amazon 的专用数据库，帮助客户设计、评估和优化其由 NoSQL 或关系数据库支持的互联网规模和高性能工作负载。

Kunal Agarwal 是 AWS 的高级产品经理。他对数据充满热情，喜欢构建可扩展的产品来解决客户问题。在加入 AWS 之前，Kunal 在技术行业从事产品管理和战略已有 12 年的经验。