Bem, sua solução realmente deve ser específica do MongoDB, caso contrário você acabará fazendo seus cálculos e possíveis correspondências no lado do cliente, e isso não será bom para o desempenho.
Então, é claro, o que você realmente quer é uma maneira de ter esse processamento no lado do servidor:
db.products.aggregate([
// Match the documents that meet your conditions
{ "$match": {
"$or": [
{
"features": {
"$elemMatch": {
"key": "Screen Format",
"value": "16:9"
}
}
},
{
"features": {
"$elemMatch": {
"key" : "Weight in kg",
"value" : { "$gt": "5", "$lt": "8" }
}
}
},
]
}},
// Keep the document and a copy of the features array
{ "$project": {
"_id": {
"_id": "$_id",
"product_id": "$product_id",
"ean": "$ean",
"brand": "$brand",
"model": "$model",
"features": "$features"
},
"features": 1
}},
// Unwind the array
{ "$unwind": "$features" },
// Find the actual elements that match the conditions
{ "$match": {
"$or": [
{
"features.key": "Screen Format",
"features.value": "16:9"
},
{
"features.key" : "Weight in kg",
"features.value" : { "$gt": "5", "$lt": "8" }
},
]
}},
// Count those matched elements
{ "$group": {
"_id": "$_id",
"count": { "$sum": 1 }
}},
// Restore the document and divide the mated elements by the
// number of elements in the "or" condition
{ "$project": {
"_id": "$_id._id",
"product_id": "$_id.product_id",
"ean": "$_id.ean",
"brand": "$_id.brand",
"model": "$_id.model",
"features": "$_id.features",
"matched": { "$divide": [ "$count", 2 ] }
}},
// Sort by the matched percentage
{ "$sort": { "matched": -1 } }
])
Então, como você sabe o "comprimento" do
$or condição sendo aplicada, então você simplesmente precisa descobrir quantos dos elementos na matriz "features" correspondem a essas condições. Então é disso que se trata o segundo $match no pipeline. Depois de ter essa contagem, basta dividir pelo número de condições que foram passadas como seu
$or . A beleza aqui é que agora você pode fazer algo útil com isso, como classificar por relevância e até mesmo "página" do lado do servidor de resultados. Claro que se você quiser alguma "categorização" adicional disso, tudo que você precisa fazer é adicionar outro
$project etapa até o final do pipeline: { "$project": {
"product_id": 1
"ean": 1
"brand": 1
"model": 1,
"features": 1,
"matched": 1,
"category": { "$cond": [
{ "$eq": [ "$matched", 1 ] },
"100",
{ "$cond": [
{ "$gte": [ "$matched", .7 ] },
"70-99",
{ "$cond": [
"$gte": [ "$matched", .4 ] },
"40-69",
"under 40"
]}
]}
]}
}}
Ou como algo semelhante. Mas o
$cond operador pode ajudá-lo aqui. A arquitetura deve estar bem como você tem, pois você pode ter um índice composto na "chave" e "valor" para as entradas em sua matriz de recursos e isso deve ser dimensionado bem para consultas.
É claro que, se você realmente precisar de algo mais do que isso, como pesquisa e resultados facetados, poderá procurar soluções como Solr ou pesquisa elástica. Mas a implementação completa disso seria um pouco demorada para aqui.
