MongoDB Search 算法参数

概述

MongoDB Search 功能通过在 MongoDB 实例中集成专用的搜索节点（mongot），提供与数据库无缝集成的全文检索和向量检索能力。无需管理外部搜索系统，即可使用 MongoDB 查询语言（MQL）完成多模态搜索任务，从而简化开发、降低运维负担。

关于 MongoDB Search 的适用范围、工作原理、开通和节点管理，请参见 MongoDB Search。本文聚焦索引定义和检索查询所需的算法参数与操作符。

Search 索引类型

全文检索索引

使用 createSearchIndex 方法创建，用于支持 $search 聚合阶段的全文检索查询。索引映射方式分为动态映射和静态映射。

动态映射（Dynamic Mapping）

dynamic: true 使 MongoDB 自动为集合中的所有字段建立索引，适合快速原型验证。

db.reviews.createSearchIndex({
  name: "reviews_full_text_index",
  definition: {
    mappings: {
      dynamic: true
    }
  }
});

静态映射（Static Mapping）

手动指定需要索引的字段及其类型，适合生产环境。通过精确控制索引范围减少存储开销。

db.movies.createSearchIndex({
  name: "movies_custom_index",
  definition: {
    mappings: {
      dynamic: false,
      fields: {
        title: { type: "string", analyzer: "lucene.standard" },
        genre: { type: "stringFacet" },
        year: { type: "number" },
        rating: { type: "number" },
        plot: { type: "string", analyzer: "lucene.standard" }
      }
    }
  }
});

向量检索索引

使用三参数形式的 createSearchIndex 方法创建，类型为 "vectorSearch"，用于支持 $vectorSearch 聚合阶段的相似性检索。

db.images.createSearchIndex(
  "vector_index",          // 索引名称
  "vectorSearch",          // 索引类型
  {
    fields: [
      {
        type: "vector",
        path: "embedding",              // 存储向量的字段
        numDimensions: 1536,            // 向量的维度
        similarity: "dotProduct",       // 相似度计算方法
        quantization: "scalar"          // 量化方式（可选）
      }
    ]
  }
);

字段映射类型

在静态映射索引的 fields 中，为每个字段指定类型：

分析器

分析器决定文本如何被分词和标准化，在 string 类型字段中通过 analyzer 参数指定。

内置分析器

自定义分析器

可通过组合 tokenizer、tokenFilters 和 charFilters 创建自定义分析器：

db.collection.createSearchIndex({
  name: "custom_analyzer_index",
  definition: {
    mappings: {
      dynamic: false,
      fields: {
        content: {
          type: "string",
          analyzer: "myCustomAnalyzer"
        }
      }
    },
    analyzers: [
      {
        name: "myCustomAnalyzer",
        charFilters: [],
        tokenizer: {
          type: "standard"
        },
        tokenFilters: [
          { type: "lowercase" },
          { type: "stopword", tokens: ["the", "a", "an", "is"] }
        ]
      }
    ]
  }
});

Tokenizer 类型

Token Filters

全文检索操作符（$search）

通过 $search 聚合阶段执行全文检索查询，以下为支持的操作符。

text

基础全文检索，对查询文本进行分词后匹配目标字段。

db.reviews.aggregate([
  {
    $search: {
      index: "reviews_full_text_index",
      text: {
        query: "good quality",      // 查询关键词
        path: "comment"             // 在 comment 字段中检索
      }
    }
  },
  { $limit: 5 },
  { $project: { _id: 0, comment: 1, score: { $meta: "searchScore" } } }
]);

参数说明：

• query：检索关键词（字符串或字符串数组）

• path：检索字段（字符串或字符串数组）

• fuzzy：模糊匹配配置（可选）

• score：评分调整（可选）

• synonyms：同义词映射名称（可选）

compound

组合多个检索条件的复合查询，支持布尔逻辑组合。

db.movies.aggregate([
  {
    $search: {
      index: "movies_custom_index",
      compound: {
        must: [
          { text: { query: "Drama", path: "genre" } }
        ],
        mustNot: [
          { text: { query: "horror", path: "genre" } }
        ],
        should: [
          { text: { query: "award", path: "plot" } }
        ],
        filter: [
          { range: { path: "year", gte: 2000, lte: 2023 } }
        ]
      }
    }
  },
  { $project: { title: 1, genre: 1, year: 1, _id: 0, score: { $meta: "searchScore" } } }
]);

子句说明：

phrase

短语检索，要求词语按顺序出现。通过 slop 参数控制允许的词间距。

db.movies.aggregate([
  {
    $search: {
      index: "default",
      phrase: {
        query: "organized crime",
        path: "plot",
        slop: 0              // 允许的词间距（默认 0，严格相邻）
      }
    }
  },
  { $project: { title: 1, _id: 0, score: { $meta: "searchScore" } } }
]);
// 匹配 The Godfather（plot 中包含 "organized crime" 短语）

slop 值大于 0 时允许词语之间存在其他词：

// slop: 5 允许 "men" 和 "bond" 之间最多间隔 5 个词
{ phrase: { query: "men bond", path: "plot", slop: 5 } }
// 匹配 The Shawshank Redemption（"men bond over a number of years"）

range

数值或日期范围查询。

{
  $search: {
    range: {
      path: "rating",
      gte: 8.5,
      lt: 10
    }
  }
}

支持的比较运算：gt（大于）、gte（大于等于）、lt（小于）、lte（小于等于）

fuzzy（模糊匹配）

在 text 操作符中通过 fuzzy 参数启用，容忍拼写错误。

db.movies.aggregate([
  {
    $search: {
      index: "default",
      text: {
        query: "Godfater",         // 拼写有误
        path: "title",
        fuzzy: {
          maxEdits: 1,             // 最大编辑距离（1 或 2）
          prefixLength: 2,         // 前缀不参与模糊匹配的字符数
          maxExpansions: 50        // 最大扩展变体数
        }
      }
    }
  },
  { $project: { title: 1, _id: 0, score: { $meta: "searchScore" } } }
]);
// 匹配 "The Godfather"

wildcard（通配符）

使用 *（零个或多个字符）和 ?（单个字符）进行模式匹配。匹配发生在分词后的 token 级别。

db.movies.aggregate([
  {
    $search: {
      index: "default",
      wildcard: {
        query: "inter*",
        path: "title",
        allowAnalyzedField: true
      }
    }
  },
  { $project: { title: 1, _id: 0, score: { $meta: "searchScore" } } }
]);
// 匹配 Interstellar（token "interstellar" 匹配 "inter*"）

参数说明：

• query：包含通配符的模式（* 匹配零或多个字符，? 匹配单个字符）

• path：检索字段

• allowAnalyzedField：对已分词字段使用时必须设为 true

regex（正则表达式）

使用正则表达式进行模式匹配。基于 Lucene 正则引擎，匹配发生在分词后的 token 级别。

db.movies.aggregate([
  {
    $search: {
      index: "default",
      regex: {
        query: ".*tion",
        path: "plot",
        allowAnalyzedField: true
      }
    }
  },
  { $project: { title: 1, _id: 0, score: { $meta: "searchScore" } } },
  { $limit: 5 }
]);
// 匹配 plot 中包含以 "tion" 结尾的 token 的文档（如 redemption、fiction）

参数说明：

• query：正则表达式模式（支持 .、*、+、?、|、()、[ ]、{n,m} 等语法）

• path：检索字段

• allowAnalyzedField：对已分词字段使用时必须设为 true

autocomplete（自动补全）

需配合 autocomplete 字段类型使用，支持前缀匹配和搜索建议。

// 索引定义：为 title 字段配置 autocomplete 类型
db.movies.createSearchIndex({
  name: "ac_index",
  definition: {
    mappings: {
      dynamic: false,
      fields: {
        title: [
          { type: "autocomplete" },
          { type: "string", analyzer: "lucene.standard" }
        ]
      }
    }
  }
});

// 查询：输入 "inter" 自动补全
db.movies.aggregate([
  {
    $search: {
      index: "ac_index",
      autocomplete: {
        query: "inter",
        path: "title"
      }
    }
  },
  { $project: { title: 1, _id: 0, score: { $meta: "searchScore" } } }
]);
// 匹配 Interstellar

exists（字段存在性检查）

检查文档中指定字段是否存在。

db.movies.aggregate([
  {
    $search: {
      index: "default",
      exists: {
        path: "rating"
      }
    }
  },
  { $project: { title: 1, rating: 1, _id: 0, score: { $meta: "searchScore" } } },
  { $limit: 3 }
]);

向量检索（$vectorSearch）

相似度算法

在创建向量检索索引时，通过 similarity 参数指定相似度计算方法：

量化方式

通过 quantization 参数指定向量的量化压缩方式，可降低内存占用：

向量检索查询

// 假设 QUERY_EMBEDDING 是由 AI 模型生成的向量
const QUERY_EMBEDDING = [0.12, 0.45, -0.23, ...];

db.images.aggregate([
  {
    $vectorSearch: {
      index: "vector_index",
      path: "embedding",
      queryVector: QUERY_EMBEDDING,
      numCandidates: 150,      // 候选集大小（性能与召回率的权衡参数）
      limit: 10                // 返回结果数量
    }
  },
  {
    $project: {
      _id: 0,
      title: 1,
      score: { $meta: "vectorSearchScore" }   // 获取向量检索相关性得分
    }
  }
]);

参数说明：

混合检索（$rankFusion）

$rankFusion 聚合阶段用于将多个检索管道的结果通过 Reciprocal Rank Fusion（RRF）算法进行融合排序，适用于全文检索与向量检索的混合查询场景。

RRF 算法原理

RRF 算法根据文档在各子管道中的排名计算融合分数：

score = weight × (1 / (rank + 60))

其中 rank 为文档在子管道结果中的排名（从 1 开始），常数 60 为 RRF 平滑参数。当文档出现在多个子管道结果中时，最终分数为各子管道分数之和。

语法与参数

db.collection.aggregate([
  {
    $rankFusion: {
      input: {
        pipelines: {
          "<pipeline_name_1>": [ /* 子管道 1 */ ],
          "<pipeline_name_2>": [ /* 子管道 2 */ ]
        }
      },
      combination: {                     // 可选
        weights: {
          "<pipeline_name_1>": number,
          "<pipeline_name_2>": number
        }
      },
      scoreDetails: boolean            // 可选，默认 false
    }
  }
]);

参数说明：

使用示例

全文检索 + 向量检索的混合查询

db.products.aggregate([
  {
    $rankFusion: {
      input: {
        pipelines: {
          fullTextSearch: [
            { $search: { index: "default", text: { query: "wireless headphones", path: "description" } } },
            { $limit: 20 }
          ],
          vectorSearch: [
            { $vectorSearch: { index: "vector_index", path: "embedding", queryVector: QUERY_VECTOR, numCandidates: 100, limit: 20 } }
          ]
        }
      },
      combination: {
        weights: {
          fullTextSearch: 0.3,
          vectorSearch: 0.7
        }
      }
    }
  },
  { $limit: 10 },
  { $project: { title: 1, score: { $meta: "searchScore" } } }
]);

查看详细评分

db.products.aggregate([
  {
    $rankFusion: {
      input: {
        pipelines: {
          textSearch: [
            { $search: { index: "default", text: { query: "laptop", path: "title" } } },
            { $limit: 10 }
          ],
          ratingSort: [
            { $sort: { rating: -1 } },
            { $limit: 10 }
          ]
        }
      },
      scoreDetails: true
    }
  },
  { $limit: 5 },
  { $project: { title: 1, score: { $meta: "searchScore" }, details: { $meta: "scoreDetails" } } }
]);

子管道要求

每个子管道必须是"有序管道"，满足以下条件之一：

• 以 $search 阶段开头

• 以 $vectorSearch 阶段开头

• 包含 $sort 阶段

使用注意事项

• 各子管道的结果数量建议通过 $limit 控制，避免处理过多候选文档。

• weights 中未指定的管道默认权重为 1，所有权重值必须为正数。

• scoreDetails: true 会在结果中包含各子管道的排名和分数信息，便于调试和评估融合效果。

scoreDetails 输出格式

当 scoreDetails: true 时，通过 { $meta: "scoreDetails" } 获取的详细评分信息结构如下：

// scoreDetails 输出示例
{
  value: 0.03252,  // 最终 RRF 融合分数
  description: "value output by reciprocal rank fusion algorithm, computed as sum of (weight * (1 / (60 + rank))) across input pipelines...",
  details: [
    {
      inputPipelineName: "textSearch",   // 子管道名称
      rank: 1,                           // 该文档在此管道中的排名（从 1 开始）
      weight: 1,                         // 该管道的权重
      value: 0.6887,                     // 该管道原始评分
      details: []
    },
    {
      inputPipelineName: "vectorSearch",
      rank: 2,
      weight: 1,
      value: 0.9999,
      details: []
    }
  ]
}
// 最终分数计算：1 × (1/(60+1)) + 1 × (1/(60+2)) = 0.01639 + 0.01613 = 0.03252

评分与结果处理

获取检索相关性得分

// 全文检索得分
{ $project: { score: { $meta: "searchScore" } } }

// 向量检索得分
{ $project: { score: { $meta: "vectorSearchScore" } } }

评分修改器

在全文检索操作符中，可通过 score 参数调整评分：

// boost：按倍数提升原始评分
{ text: { query: "crime", path: "genre", score: { boost: { value: 5 } } } }
// 原始评分 0.575 → 提升后 2.874

// constant：设置固定评分值
{ text: { query: "crime", path: "genre", score: { constant: { value: 10 } } } }
// 所有匹配文档评分均为 10

支持的评分修改方式：

• boost：按倍数提升原始评分

• constant：设置固定评分值

• function：自定义函数评分（可引用字段值动态计算）

高亮（Highlight）

返回匹配文本的上下文片段，便于在搜索结果中展示命中关键词：

db.movies.aggregate([
  {
    $search: {
      index: "default",
      text: { query: "war", path: "plot" },
      highlight: {
        path: "plot",
        maxCharsToExamine: 500,
        maxNumPassages: 3
      }
    }
  },
  {
    $project: {
      title: 1,
      _id: 0,
      score: { $meta: "searchScore" },
      highlights: { $meta: "searchHighlights" }
    }
  }
]);

storedSource

在索引中存储原始字段值，查询时可直接返回，避免回查集合从而降低延迟。

索引定义：

db.collection.createSearchIndex({
  name: "stored_index",
  definition: {
    mappings: { dynamic: true },
    storedSource: {
      include: ["title", "genre"]
    }
  }
});

查询时使用 returnStoredSource：

db.movies.aggregate([
  {
    $search: {
      index: "stored_index",
      text: { query: "drama", path: "genre" },
      returnStoredSource: true
    }
  },
  { $project: { title: 1, genre: 1, _id: 0, score: { $meta: "searchScore" } } },
  { $limit: 3 }
]);

Facet 聚合（$searchMeta）

使用 $searchMeta 聚合阶段，按分类统计文档数量，常用于搜索结果的分面导航：

db.movies.aggregate([
  {
    $searchMeta: {
      index: "movies_custom_index",
      facet: {
        operator: {
          range: { path: "rating", gte: 8.0 }
        },
        facets: {
          genreFacet: {
            type: "string",
            path: "genre",
            numBuckets: 10
          },
          yearFacet: {
            type: "number",
            path: "year",
            boundaries: [1990, 2000, 2010, 2020]
          }
        }
      }
    }
  }
]);

说明：使用 $searchMeta 时，genre 字段需在索引中定义为 stringFacet 类型。

索引管理

索引构建与状态

索引创建后，mongot 会在后台异步构建索引。索引的生命周期包含以下阶段：

1. 索引定义注册：调用 createSearchIndex 后，索引定义立即注册到 mongot 的索引目录中。此时通过 $listSearchIndexes 即可看到该索引（返回 id、name、type、latestDefinition 字段）。

2. 初始同步（Initial Sync）：mongot 从 mongod 同步全量数据并构建索引。对于大集合，此过程可能持续数分钟到数十分钟。

3. 稳定状态（Steady State）：初始同步完成后，索引进入稳定状态，此时索引可正常响应查询请求。

如何确认索引已就绪：

• $listSearchIndexes 和 getSearchIndexes() 在索引创建后立即返回索引信息，但这不代表索引已构建完成。当前版本的返回结果中不包含索引状态字段。

• 确认索引就绪的可靠方式是尝试执行 $search 查询：若索引尚未就绪，查询将返回错误；若查询成功返回结果，则表明索引已可用。

• 也可通过 mongot 日志确认：当日志中出现 Transitioning from INITIAL_SYNC to STEADY_STATE 消息时，表示该索引已完成构建并进入可查询状态。

索引更新

更新索引定义时，mongot 会在后台重建新索引，期间旧索引仍可支持查询。新索引构建完成后自动替换旧索引，整个过程对查询无感知。

注意事项

1. 索引构建延迟：索引创建后需等待构建完成才能查询。通过 $listSearchIndexes 能看到索引信息不代表索引已就绪，应通过实际执行 $search 查询或查看 mongot 日志来确认索引状态。

2. 索引更新：更新索引定义时，mongot 会在后台重建新索引，旧索引仍可支持查询，新索引完成构建后自动替换。

3. 数据同步延迟：数据写入后通常在秒级延迟内即可检索，延迟受实例写入负载和文档大小等因素影响。

4. 静态映射推荐：生产环境建议使用静态映射控制索引范围，减少存储开销。

5. filter 性能优势：compound 查询中的 filter 子句不计算评分，性能优于 must，适合精确过滤条件。

6. 向量维度一致性：向量检索索引的 numDimensions 必须与实际嵌入模型输出维度一致。

7. 分析器命名格式：内置分析器使用 lucene. 前缀格式（如 lucene.standard）。

8. wildcard/regex 注意事项：在 string 类型（已分词）字段上使用时必须设置 allowAnalyzedField: true，且匹配发生在 token 级别而非原始文本级别。

9. 备份恢复：通过备份恢复的新实例不包含 Search 索引，需在新实例上重新开通 Search 服务并重建索引。

10. 数据迁移：使用 DTS 等工具迁移数据时，Search 索引不会被同步，需在目标实例手动创建。