我正在考虑在我的下一个项目中使用 MongoDB。此应用程序的核心要求之一是提供分面搜索。有没有人尝试过使用 MongoDB 来实现构面搜索？
我有一个具有各种属性的产品模型，例如尺寸、颜色、品牌等。在搜索产品时，此 Rails 应用程序应在侧边栏显示构面过滤器。构面过滤器看起来像这样：
Size:
XXS (34)
XS (22)
S (23)
M (37)
L (19)
XL (29)
Color:
Black (32)
Blue (87)
Green (14)
Red (21)
White (43)
Brand:
Brand 1 (43)
Brand 2 (27)
【问题讨论】：
我认为使用 Apache Solr 或 ElasticSearch 可以获得更大的灵活性和性能，但使用 Aggregation Framework 支持这一点。
使用 MongoDB 的主要问题是您必须查询 N 次：首先获取匹配结果，然后每组一次；使用全文搜索引擎时，您可以在一个查询中获得所有信息。
示例
//'tags' filter simulates the search
//this query gets the products
db.products.find({tags: {$all: ["tag1", "tag2"]}})
//this query gets the size facet
db.products.aggregate(
{$match: {tags: {$all: ["tag1", "tag2"]}}},
{$group: {_id: "$size"}, count: {$sum:1}},
{$sort: {count:-1}}
)
//this query gets the color facet
db.products.aggregate(
{$match: {tags: {$all: ["tag1", "tag2"]}}},
{$group: {_id: "$color"}, count: {$sum:1}},
{$sort: {count:-1}}
)
//this query gets the brand facet
db.products.aggregate(
{$match: {tags: {$all: ["tag1", "tag2"]}}},
{$group: {_id: "$brand"}, count: {$sum:1}},
{$sort: {count:-1}}
)
一旦用户使用构面过滤搜索，您必须添加此过滤器来查询谓词和匹配谓词，如下所示。
//user clicks on "Brand 1" facet
db.products.find({tags: {$all: ["tag1", "tag2"]}, brand: "Brand 1"})
db.products.aggregate(
{$match: {tags: {$all: ["tag1", "tag2"]}}, brand: "Brand 1"},
{$group: {_id: "$size"}, count: {$sum:1}},
{$sort: {count:-1}}
)
db.products.aggregate(
{$match: {tags: {$all: ["tag1", "tag2"]}}, brand: "Brand 1"},
{$group: {_id: "$color"}, count: {$sum:1}},
{$sort: {count:-1}}
)
db.products.aggregate(
{$match: {tags: {$all: ["tag1", "tag2"]}}, brand: "Brand 1"},
{$group: {_id: "$brand"}, count: {$sum:1}},
{$sort: {count:-1}}
)
【讨论】：
MongoDB 3.4 引入faceted search
$facet 阶段允许您创建多面聚合，这些聚合 在一个范围内跨多个维度或方面表征数据 单一聚合阶段。多面聚合提供多种 过滤器和分类来指导数据浏览和分析。
输入文档只被传递到 $facet 阶段一次。
现在，您无需查询 N 次即可检索 N 个组上的聚合。
$facet 在同一组输入文档上启用各种聚合， 无需多次检索输入文档。
OP 用例的示例查询类似于
db.products.aggregate( [
{
$facet: {
"categorizedByColor": [
{ $match: { color: { $exists: 1 } } },
{
$bucket: {
groupBy: "$color",
default: "Other",
output: {
"count": { $sum: 1 }
}
}
}
],
"categorizedBySize": [
{ $match: { size: { $exists: 1 } } },
{
$bucket: {
groupBy: "$size",
default: "Other",
output: {
"count": { $sum: 1 }
}
}
}
],
"categorizedByBrand": [
{ $match: { brand: { $exists: 1 } } },
{
$bucket: {
groupBy: "$brand",
default: "Other",
output: {
"count": { $sum: 1 }
}
}
}
]
}
}
])
【讨论】：
使用 MongoDB 进行更高级搜索的一个流行选项是将 ElasticSearch 与社区支持的 MongoDB River Plugin 结合使用。 MongoDB River 插件将来自 MongoDB 的文档流馈送到 ElasticSearch 中进行索引。
ElasticSearch 是一个基于Apache Lucene 的分布式搜索引擎，具有基于http 的RESTful JSON 接口。有一个Facet Search API 和许多其他高级功能，例如Percolate 和"More like this"。
【讨论】：
您可以进行查询，问题是它是否快。即类似：
find( { size:'S', color:'Blue', Brand:{$in:[...]} } )
问题是性能如何。产品中还没有任何用于分面搜索的特殊功能。未来可能会有一些类似交叉路口的查询计划，这些计划很好，但那是待定/未来。
如果您的属性是预定义的集合，并且您知道它们是什么，则可以在每个属性上创建一个索引。当前实现中只会使用其中一个索引，因此这将有所帮助，但仅能帮助您到目前为止：如果数据集中等大小，可能没问题。
您可以使用复合索引来复合两个或多个属性。如果你有少量的属性，这可能会很好。索引不需要使用所有变量查询，但在上面的一个中，对三个中任意两个的复合索引可能比对单个项目的索引执行得更好。
如果您没有太多 sku 蛮力将起作用；例如如果您是 1MM skues，则在 ram 中进行表扫描可能足够快。在这种情况下，我将制作一个仅包含方面值的表格，并使其尽可能小，并将完整的 sku 文档保存在单独的集合中。例如：
facets_collection： {sz:1,brand:123,clr:'b',_id:} ...
如果构面维度的# 不是太高，您可以改为对构面维度进行高度复合索引，并且无需额外工作即可获得与上述相同的索引。
如果你创建了一些索引，最好不要创建太多以至于它们不再适合 ram。
考虑到查询运行，这是一个性能问题，可能只使用 mongo，如果速度不够快，请使用 solr。
【讨论】：
分面解决方案（基于计数）取决于您的应用程序设计。
db.product.insert(
{
tags :[ 'color:green','size:M']
}
)
但是，如果能够以上述格式提供数据，其中分面及其值连接在一起以形成一致的标签，则使用以下查询
db.productcolon.aggregate(
[
{ $unwind : "$tags" },
{
$group : {
_id : '$tags',
count: { $sum: 1 }
}
}
]
)
查看下面的结果输出
{
"_id" : "color:green",
"count" : NumberInt(1)
}
{
"_id" : "color:red",
"count" : NumberInt(1)
}
{
"_id" : "size:M",
"count" : NumberInt(3)
}
{
"_id" : "color:yellow",
"count" : NumberInt(1)
}
{
"_id" : "height:5",
"count" : NumberInt(1)
}
除此步骤外，您的应用程序服务器可以在发送回客户端之前进行颜色/尺寸分组。
注意 - 组合 facet 及其值的方法为您提供聚合的所有 facet 值，您可以避免 - “使用 MongoDB 的主要问题是您必须查询 N 次：首先获取匹配结果，然后每组一次；在使用全文搜索引擎时，您可以在一个查询中获得所有信息。”见加西亚的回答
【讨论】：