이를 위해 MongoDB에서 집계()를 사용합니다. 문서로 컬렉션을 만들자 −
> 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")
} find() 메서드를 사용하여 컬렉션의 모든 문서 표시 -
> db.demo120.find();
이것은 다음과 같은 출력을 생성합니다 -
{ "_id" : ObjectId("5e2f11aed8f64a552dae6365"), "Name" : "Chris", "Subjects" : [ "MySQL", "MongoDB", "Java", "Python" ] }
{ "_id" : ObjectId("5e2f11afd8f64a552dae6366"), "Name" : "Bob", "Subjects" : [ "C", "MongoDB" ] } 다음은 MongoDB 순위/검색 횟수에 대한 쿼리입니다 -
> var s = ['MySQL', 'Java', 'MongoDB'];
> db.demo120.aggregate([
... { "$match": { "Subjects": { "$in": s } } },
... {
... "$addFields": {
... "RankSearch": {
... "$divide": [
... { "$size": { "$setIntersection": ["$Subjects",s] } },
... { "$size": "$Subjects" }
... ]
... }
... }
... },
... { "$sort": { "RankSearch": -1 } }
... ]) 이것은 다음과 같은 출력을 생성합니다 -
{ "_id" : ObjectId("5e2f11aed8f64a552dae6365"), "Name" : "Chris", "Subjects" : [ "MySQL", "MongoDB", "Java", "Python" ], "RankSearch" : 0.75 }
{ "_id" : ObjectId("5e2f11afd8f64a552dae6366"), "Name" : "Bob", "Subjects" : [ "C", "MongoDB" ], "RankSearch" : 0.5 }