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 }