0Pricing
MongoDB Academy · Урок

Выполнение запросов $text с фразами и отрицанием

Вы будете выполнять запросы с помощью $text, используя фразы в кавычках, исключаемые термины и многословные выражения, а также изучите, как MongoDB сопоставляет документы.

«Выполнение запросов $text с фразами и отрицанием» — бесплатный урок MongoDB Academy на CoddyKit. Это урок 2 из 4. Ты можешь прочитать весь урок бесплатно ниже — а потом практиковать его прямо в браузере с встроенным редактором кода и ИИ-репетитором 24/7. Это часть пути обучения MongoDB Academy, и твой прогресс синхронизируется между веб-версией и приложением CoddyKit. Курс MongoDB Academy содержит 4 уроков всего.

Части этого урока еще не переведены и отображаются на английском.

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.

Часто задаваемые вопросы

Урок «Выполнение запросов $text с фразами и отрицанием» бесплатный?

Да — полный текст урока «Выполнение запросов $text с фразами и отрицанием» бесплатно доступен здесь в веб-версии. Чтобы практиковать его интерактивно (встроенный редактор кода и ИИ-репетитор 24/7) и разблокировать остальной курс MongoDB Academy, подпишись на CoddyKit PRO. Курс MongoDB Academy содержит 4 уроков всего.

Чему я научусь в уроке «Выполнение запросов $text с фразами и отрицанием»?

Вы будете выполнять запросы с помощью $text, используя фразы в кавычках, исключаемые термины и многословные выражения, а также изучите, как MongoDB сопоставляет документы. Ты практикуешь MongoDB Academy с помощью реального кода, который запускаешь прямо в браузере, и ИИ-репетитор 24/7 отвечает на твои вопросы во время урока.

Нужен ли мне опыт, чтобы начать MongoDB Academy?

Предыдущий опыт не требуется. MongoDB Academy на CoddyKit структурирован для всех уровней — от новичков до продвинутых, поэтому ты можешь начать отсюда или с самого начала и учиться в своем темпе. Это урок 2 из 4.

Сколько времени занимает урок «Выполнение запросов $text с фразами и отрицанием»?

Большинство уроков CoddyKit занимают около 5–10 минут. Каждый из них компактный и интерактивный, поэтому ты постоянно делаешь прогресс и продолжаешь с того же места в веб-версии и приложении.

Можно ли писать и запускать код в этом уроке MongoDB Academy?

Да. Каждый урок MongoDB Academy включает встроенный редактор кода, поэтому ты пишешь и запускаешь реальный код прямо в браузере и получаешь моментальную обратную связь от AI — локальная установка не требуется.

Все уроки этого курса

  1. Создание текстового индекса для строковых полей
  2. Выполнение запросов $text с фразами и отрицанием
  3. Сортировка по оценке текста с помощью $meta
  4. Ограничения текстовых индексов и случаи использования Atlas Search
← Назад к MongoDB Academy