MongoDB近年来一直是最受欢迎的 nosql数据库，其知名度在开发人员和技术社区之间的流行不断增长。
这样做的一些主要原因是 - 灵活性，可伸缩性，性能，基于云的集成和社区。

但是，当涉及全文搜索时，很少有可用和合适的选项，其中 elasticsearch 是所有人中的大象，其次是 solr 。

那么，什么是全文搜索？

全文搜索是一项功能，它允许您使用自然语言查询来搜索文本数据以获取特定单词或短语。它通常用于搜索引擎，电子商务网站和内容管理系统等应用程序，在该应用程序中，快速准确地搜索大量文本数据的能力至关重要。

MongoDB开发人员在过去的一年中一直在不断工作，为我们提供了全文搜索。

如何使用mongodb地图集全文搜索：

通过使用MongoDB Atlas搜索，我们可以轻松地搜索数据库的特定字段，此外，我们也可以使用运算符来搜索单词或短语，运算符，例如 - 和，或者，或者不

对于使用MongoDB Atlas全文搜索，我们需要注意一些步骤和规则/语法。

1. 创建一个MongoDB Atlas群集：如果还没有，请注册MongoDB地图集并创建一个新的集群。确保选择一个支持全文搜索的集群层，例如M10或更高。
2. 启用全文搜索：您的群集配置了，请转到Atlas UI的“索引”选项卡，然后单击“添加索引”。选择“全文搜索”作为索引类型和索引字段。然后，要启用全文搜索群集，请单击“创建索引”。
3. 配置搜索：启用了全文搜索后，您可以使用Atlas UI中的“搜索配置”选项卡配置搜索设置。在这里，您需要配置index。
4. 我会推荐 Visual Editor 首次易于使用。
5. 在选择Visual Editor之后，在配置搜索中，我们需要命名索引，然后选择需要进行文本搜索的数据库和集合。
6. Index configuration和Field映射这是我们全文搜索的最重要步骤。在索引配置中，我们定义分析仪和字段/路径我们需要搜索，例如，您想在其中搜索产品名称的字段名称产品。因此，您将在字段映射中输入字段名称
7. 进行所有这些配置后，您可以单击“保存”，它将开始启用所有定义的字段和集合到全文搜索中，此过程将花费一些时间，并且仅取决于集合的大小。
8. 现在，您将看到这样的仪表板，可以在其中测试搜索，但以有限的方式进行示例 - 单击选项查询您可以在接口中搜索单个文本或短语。

对于，使用运算符喜欢一个或多个单词 and，或者，或者，您不需要编写查询（请参阅参考图像）

现在，让我们来到 mongodb atlas搜索语法和基本查询：

    db.collection.aggregate([
      {
        $search: {
          index: "your-index-name",
          "text": {
            "query": "your-word",
            "path": "field"
          }
        }
      } 
    ])  

解释 -
在上面的查询中，我们正在使用聚合，因为搜索始终可以与聚合一起使用，并且可以使用。
$搜索： $搜索阶段在指定的字段或字段上执行全文搜索，该字段必须由Atlas搜索索引覆盖。定义索引是选项，因为如果不定义索引名称，它将始终使用默认值。但是，如果您有多个索引，则需要定义。另外，最佳实践是定义索引名称。
查询：您将定义要搜索的单词。如果您要搜索短语，则需要更改文本：用短语
路径：在路径中，我们需要定义正在搜索单词的字段，我们也可以在阵列表单中定义多个路径，它只会使用我们在索引制作时定义的那些路径。

示例：

{
  "_id" : 1,
  "type" : "apple",
  "description" : "Apples come in several varieties, including Fuji, Granny Smith, and Honeycrisp.",
  "category" : "nonorganic",
  "in_stock" : false
},
{
  "_id" : 2,
  "type" : "banana",
  "description" : "Bananas are usually sold in bunches of five or six.",
  "category" : "nonorganic",
  "in_stock" : true
}

在上述数据中，如果我们需要搜索上述2个文档中的香蕉或苹果等术语。我们可以轻松地搜索并返回包含此单词的文档。

因此，假设我们需要在这里和字段中 search 描述，我的索引名称是搜索 - 弗里特 -
查询：

    db.collection.aggregate([
      {
        $search: {
          index: "search-fruits", //define your index name
          "text": {
            "query": "Bananas",
            "path": "description"
          }
        }
      } 
    ])  

以上查询返回1个文档2，因为只有1个文档包含香蕉。

{
  "_id" : 2,
  "type" : "banana",
  "description" : "Bananas are usually sold in bunches of five or six.",
  "category" : "nonorganic",
  "in_stock" : true
}

有更多的预先查询 - - 使用运算符喜欢的复合搜索 and，or，或者，不应该（应该，必须，useussnot）和 - 自动完成，模糊搜索等。我们将很快在下一篇文章中介绍这些预先的主题！

在使用MongoDB Atlas在Elasticsearch和Solr -

1. 集成在数据库中： mongodb atlas Full Text搜索集成在MongoDB数据库中，而Elasticsearch和Solr是必须与单独的数据库集成的独立搜索引擎。此集成可以简化已经使用MongoDB的用户的部署和管理过程。
2. 本机JSON支持： MongoDB以JSON式格式存储数据，而Atlas Full-Text搜索利用了此格式进行索引和搜索。 Elasticsearch和Solr也支持JSON，但他们使用不同的数据结构和查询语法。
3. 自动索引： mongodb atlas全文搜索会自动索引数据，因为数据已添加到数据库中，使开发人员更容易实现搜索功能，而无需单独的索引过程。
4. 扩展架构： MongoDB地图集设计为可扩展，并且可以处理大量数据和并发用户。它允许创建副本集和碎片簇，从而更容易根据需要扩展搜索能力。
5. 不需要专用搜索服务器：在MongoDB Atlas Full-Text搜索中，与Elasticsearch或Solr不同，无需专用搜索服务器或基础架构。这可以简化用户的部署和管理过程。
6. 成本：如果您已经在使用MongoDB，则使用MongoDB全文搜索可能比使用Elasticsearch更具成本效益，这需要其他基础架构和管理。

结论：最后，使用MongoDB Atlas Full-Text搜索完全取决于您的特定用例。尽管它缺乏Elasticsearch或Solr的高级功能，但它确实提供了许多优点，例如易用性，与MongoDB生态系统集成以及可扩展性。最后，由您评估您的特定需求并确定哪种全文搜索引擎最能满足它们。