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MongoDB Academy · Leçon

Exécuter des requêtes $text avec des expressions et des négations

Les apprenants effectueront des requêtes avec $text en utilisant des expressions entre guillemets, des termes niés et des expressions composées de plusieurs mots, puis examineront la manière dont MongoDB met les documents en correspondance.

Exécuter des requêtes $text avec des expressions et des négations est une leçon MongoDB Academy gratuite sur CoddyKit. Ceci est la leçon 2 sur 4. Tu peux lire la leçon complète ci-dessous gratuitement — puis la pratiquer en direct dans le navigateur avec un éditeur de code intégré et un tuteur IA 24/7. Elle fait partie du parcours d'apprentissage MongoDB Academy, et ta progression se synchronise sur le web et l'application CoddyKit. Le cours MongoDB Academy comprend 4 leçons au total.

Certaines parties de cette leçon n'ont pas encore été traduites et s'affichent en anglais.

The $text Query Operator

Once a text index exists, you run keyword searches with the $text operator inside a find() filter. The value is an object with a $search string containing the words or phrases you are looking for. MongoDB tokenises your search string the same way it tokenised the indexed fields, then returns documents where at least one indexed field contains a matching token.

// Simple keyword search
db.articles.find({ $text: { $search: 'mongodb index' } });

// This returns documents that contain 'mongodb' OR 'index'
// (or their stemmed variants) in any indexed field

Multi-Word Searches: OR Semantics

By default, a $text search with multiple words uses OR semantics: a document matches if it contains any of the words. So 'mongodb index' returns documents containing 'mongodb' or 'index' or both. The relevance score (textScore) is higher for documents that contain more of the search terms, but all matching documents are returned regardless.

// OR semantics: matches docs with 'mongodb' OR 'index'
db.articles.find(
  { $text: { $search: 'mongodb index' } },
  { score: { $meta: 'textScore' }, title: 1 }
).sort({ score: { $meta: 'textScore' } });

// Documents with BOTH words score higher and appear first

Phrase Searches With Double Quotes

To require an exact phrase, wrap it in escaped double quotes inside the $search string. A phrase search requires the words to appear together and in that order. Documents that only contain some of the phrase words but not the exact sequence will not match. Phrase searches are more precise but can miss relevant documents with slightly different wording.

// Phrase search: 'database index' must appear as a phrase
db.articles.find({
  $text: { $search: '"database index"' }
});

// Only matches documents where 'database' and 'index'
// appear together as a phrase, not just anywhere in the text

// Combined phrase and keyword:
db.articles.find({
  $text: { $search: '"database index" mongodb' }
});

Negation With the Minus Sign

Prefix a word with a minus sign (-) to exclude documents that contain that word. You cannot use negation alone—you must pair it with at least one positive search term. Negation is useful when a keyword is too broad and you want to filter out a specific unwanted meaning, like 'java -coffee' to find programming articles about Java, not the beverage.

// Exclude results containing 'relational'
db.articles.find({
  $text: { $search: 'database -relational' }
});

// Find NoSQL content but exclude SQL mentions
db.articles.find({
  $text: { $search: 'nosql document store -sql -table' }
});

Combining Phrases and Negation

You can freely mix phrases, keywords, and negation in a single $search string. MongoDB processes each term independently: quoted groups are phrase searches, minus-prefixed words are exclusions, and remaining bare words are optional keyword matches. This composability lets you express moderately complex search logic without a dedicated search engine.

// Find articles about 'index tuning' that mention 'mongodb'
// but exclude anything about 'elasticsearch'
db.articles.find({
  $text: {
    $search: '"index tuning" mongodb -elasticsearch'
  }
});

Case Insensitivity

$text searches are case-insensitive by default. MongoDB lowercases all tokens during indexing and during the search, so 'MongoDB', 'MONGODB', and 'mongodb' all match the same indexed tokens. You do not need to normalise search input before running a $text query.

// All three queries return the same results
db.articles.find({ $text: { $search: 'MongoDB' } });
db.articles.find({ $text: { $search: 'MONGODB' } });
db.articles.find({ $text: { $search: 'mongodb' } });

The $language Option

By default, $text uses the language configured on the text index. You can override this per query with the $language option. This is useful for multilingual content collections where documents stored in different languages should be searched with the appropriate stop word list and stemming algorithm.

// Override language for a specific search
db.articles.find({
  $text: {
    $search: 'base de datos',
    $language: 'spanish'
  }
});

// Or disable stop words and stemming entirely
db.articles.find({
  $text: {
    $search: 'databases',
    $language: 'none'  // exact token match, no stemming
  }
});

The $caseSensitive Option

While case-insensitive search is the default, you can enable case-sensitive text search with $caseSensitive: true. This is rarely needed but useful when your content has case-significant identifiers like class names or command names. Note: case-sensitive text search is significantly slower because it cannot use the pre-lowercased index entries.

// Case-sensitive search (slower)
db.docs.find({
  $text: {
    $search: 'MongoDB',
    $caseSensitive: true  // 'mongodb' would NOT match
  }
});

// Case-insensitive (default, fast)
db.docs.find({
  $text: { $search: 'mongodb' }  // matches MongoDB, MONGODB, mongodb
});

The $diacriticSensitive Option

By default, MongoDB text search is diacritic-insensitive: 'café' and 'cafe' are treated as the same word. You can enable $diacriticSensitive: true to distinguish accented characters. This matters for languages like French, German, or Spanish where diacritics change meaning. Like case sensitivity, diacritic-sensitive search is slower because it bypasses pre-normalised index entries.

// Diacritic-insensitive (default)
db.articles.find({ $text: { $search: 'cafe' } });
// Matches: 'cafe', 'café', 'cáfe'

// Diacritic-sensitive
db.articles.find({
  $text: {
    $search: 'cafe',
    $diacriticSensitive: true
  }
});
// Only matches: 'cafe' (not 'café')

Text Search in Aggregation Pipelines

You can use $text in aggregation pipelines by placing a $match stage with the text filter as the very first stage. This lets MongoDB push the text search to the index before applying subsequent pipeline stages. You can then project the textScore, group results by category, or limit the number of matches—all server-side.

db.articles.aggregate([
  // MUST be the first stage to use the text index
  { $match: { $text: { $search: 'mongodb aggregation' } } },
  { $addFields: { score: { $meta: 'textScore' } } },
  { $sort: { score: -1 } },
  { $limit: 10 },
  { $project: { title: 1, score: 1, category: 1 } }
]);

Counting Text Search Results

To count how many documents match a text query, use countDocuments() with the $text filter or add a $count stage at the end of an aggregation pipeline. Avoid using count() (deprecated) and be aware that estimatedDocumentCount() cannot take a filter—always use countDocuments() for filtered counts.

// Count matching documents
const total = await db.articles.countDocuments({
  $text: { $search: 'mongodb tutorial' }
});
console.log('Matches:', total);

// In an aggregation pipeline
db.articles.aggregate([
  { $match: { $text: { $search: 'mongodb tutorial' } } },
  { $count: 'total' }
]);

Quick Check

Test your understanding of $text query options from this lesson.

Lesson Recap

In this lesson you learned: bare words use OR semantics and match any of the search terms, double-quoted phrases require an exact word sequence, and minus-prefixed words exclude documents containing that term. Next up we sort results by text relevance score using $meta.

Questions Fréquemment Posées

La leçon « Exécuter des requêtes $text avec des expressions et des négations » est-elle gratuite ?

Oui — le texte complet de « Exécuter des requêtes $text avec des expressions et des négations » est gratuit à lire ici sur le web. Pour la pratiquer de manière interactive (un éditeur de code intégré et un tuteur IA 24/7) et déverrouiller le reste du cours MongoDB Academy, passe à CoddyKit PRO. Le cours MongoDB Academy comprend 4 leçons au total.

Qu'est-ce que j'apprendrai dans « Exécuter des requêtes $text avec des expressions et des négations » ?

Les apprenants effectueront des requêtes avec $text en utilisant des expressions entre guillemets, des termes niés et des expressions composées de plusieurs mots, puis examineront la manière dont Mon… Tu pratiques MongoDB Academy avec du code pratique que tu exécutes directement dans le navigateur, et un tuteur IA 24/7 répond à tes questions au fur et à mesure que tu avances dans la leçon.

Dois-je avoir de l'expérience pour commencer MongoDB Academy ?

Aucune expérience préalable n'est requise. MongoDB Academy sur CoddyKit est structuré pour les débutants jusqu'aux apprenants avancés, donc tu peux commencer ici ou depuis le début et avancer à ton rythme. Ceci est la leçon 2 sur 4.

Combien de temps prend la leçon « Exécuter des requêtes $text avec des expressions et des négations » ?

La plupart des leçons CoddyKit prennent environ 5–10 minutes. Chacune est courte et interactive, tu progresses régulièrement et tu repiques exactement où tu t'es arrêté sur le web et l'app.

Peux-tu écrire et exécuter du code dans cette leçon MongoDB Academy ?

Oui. Chaque leçon MongoDB Academy inclut un éditeur de code intégré, tu écris et exécutes du vrai code directement dans ton navigateur et tu reçois des retours IA instantanés — aucune configuration locale requise.

Toutes les leçons de ce cours

  1. Créer un index textuel sur des champs de chaîne
  2. Exécuter des requêtes $text avec des expressions et des négations
  3. Trier selon le score textuel avec $meta
  4. Limites des index textuels et choix d’Atlas Search
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