Đối với điều này, hãy sử dụng tổng hợp () trong MongoDB. Hãy để chúng tôi tạo một bộ sưu tập với các tài liệu -
> 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")
} Hiển thị tất cả các tài liệu từ một bộ sưu tập với sự trợ giúp của phương thức find () -
> db.demo120.find();
Điều này sẽ tạo ra kết quả sau -
{ "_id" : ObjectId("5e2f11aed8f64a552dae6365"), "Name" : "Chris", "Subjects" : [ "MySQL", "MongoDB", "Java", "Python" ] }
{ "_id" : ObjectId("5e2f11afd8f64a552dae6366"), "Name" : "Bob", "Subjects" : [ "C", "MongoDB" ] } Sau đây là truy vấn cho xếp hạng MongoDB / số lượng tìm kiếm -
> var s = ['MySQL', 'Java', 'MongoDB'];
> db.demo120.aggregate([
... { "$match": { "Subjects": { "$in": s } } },
... {
... "$addFields": {
... "RankSearch": {
... "$divide": [
... { "$size": { "$setIntersection": ["$Subjects",s] } },
... { "$size": "$Subjects" }
... ]
... }
... }
... },
... { "$sort": { "RankSearch": -1 } }
... ]) Điều này sẽ tạo ra kết quả sau -
{ "_id" : ObjectId("5e2f11aed8f64a552dae6365"), "Name" : "Chris", "Subjects" : [ "MySQL", "MongoDB", "Java", "Python" ], "RankSearch" : 0.75 }
{ "_id" : ObjectId("5e2f11afd8f64a552dae6366"), "Name" : "Bob", "Subjects" : [ "C", "MongoDB" ], "RankSearch" : 0.5 }