Estou iniciando uma pequena série de artigos sobre o MongoDB Atlas Search e este artigo será o primeiro de pelo menos três artigos que abordarei explicando um pouco mais sobre como a busca avançada de dados não normalizados funciona no MongoDB.
Primeiramente, precisamos destacar que o Atlas Search é uma funcionalidade robusta de pesquisa de texto completo integrada ao MongoDB Atlas. Utiliza o Apache Lucene para fornecer capacidades de busca avançadas diretamente nos dados armazenados, facilitando a implementação de funcionalidades de pesquisa sofisticadas sem a necessidade de sistemas de busca externos. Podemos dizer de uma maneira muito superficial e resumida que o Atlas Search é uma grande modernização do que conhecíamos antigamente por buscas e índices “full text search”. Não pretendo entrar muito no detalhe de como o conceito “full text search” funciona, tão pouco sobre tokenização e afins, mas pretendo cobrir o suficiente para que consigamos entender a proposta do Atlas Search
Vamos explorar mais profundamente suas características, exemplos de uso e como você pode maximizar seu potencial.
Integração e Configuração do Atlas Search
Com a grande popularização da nuvem, acredito que a principal vantagem do Atlas Search existir, seja o simples fato de já estar nativo dentro da nuvem da MongoDB. O Atlas Search está integrado ao MongoDB Atlas, o que significa que você pode ativar e gerenciar suas capacidades de busca dentro do mesmo ambiente usado para gerenciar seu banco de dados MongoDB. A criação de índices de busca é simples e pode ser feita através da interface do usuário do Atlas ou via API. O processo envolve a seleção dos campos do documento a serem indexados e a definição de analisadores que preparam os dados para buscas mais eficazes. Analisadores podem ser configurados para suportar várias línguas e comportamentos específicos de tokenização e filtragem (MongoDB).
Para criar um índice, basta acessar a aba Atlas Search dentro do seu cluster
Funcionalidades Avançadas de Pesquisa
O Atlas Search suporta uma variedade de tipos de pesquisa, incluindo busca por texto, busca por faixa (range search), busca por expressões regulares e até busca geoespacial. Isso permite a implementação de funcionalidades de pesquisa altamente personalizadas adequadas a diversos casos de uso. Por exemplo, numa aplicação imobiliária, usuários poderiam buscar propriedades dentro de uma determinada faixa de preço ou localização específica. A busca geoespacial, especificamente, é uma funcionalidade poderosa para tais aplicações, permitindo buscas dentro de polígonos ou círculos definidos pelo usuário (MongoDB).
Além disso, existe uma série de funcionalidades avançadas que permitem aos desenvolvedores criar experiências de busca ricas e personalizadas para suas aplicações. Abaixo, vamos detalhar ainda mais algumas dessas capacidades:
Consultas DSL Avançadas (mdb_query): O Atlas Search suporta consultas de Domain-Specific Language (DSL) que permitem aos desenvolvedores combinar dezenas de operadores e opções para criar lógicas de busca altamente sofisticadas. Isso é essencial para aplicações onde a precisão e a especificidade da busca são críticas, como em plataformas jurídicas ou acadêmicas, onde os usuários podem precisar realizar consultas complexas para encontrar documentos ou casos específicos.
Pesquisa Difusa (atlas_typo_tolerance): A pesquisa difusa é uma característica vital do Atlas Search que permite que a busca seja resistente a erros de digitação ou ortografia. Isso melhora a experiência do usuário, garantindo que eles possam encontrar o conteúdo desejado mesmo se cometerem pequenos erros ao digitar suas consultas. Este recurso é particularmente útil em interfaces de usuário onde os erros de digitação são comuns, como em dispositivos móveis.
Sinônimos (atlas_search_synonyms): Utilizando a funcionalidade de sinônimos, o Atlas Search permite aos desenvolvedores definir termos de busca similares. Isso ajuda a ampliar o escopo das buscas para incluir variadas expressões ou palavras que os usuários possam usar para descrever o mesmo conceito ou item, essencial em e-commerce e plataformas educacionais, onde diferentes terminologias podem ser usadas para o mesmo produto ou conteúdo.
Pontuação Personalizada (atlas_diverse_search_parameters): A pontuação personalizada no Atlas Search permite que os desenvolvedores controlem como os resultados são pontuados e classificados. Isso é útil para promover ou destacar certos conteúdos, como novos lançamentos ou itens em promoção em um site de e-commerce. Os desenvolvedores podem ajustar a relevância com base em critérios específicos, como a popularidade do item ou avaliações recentes.
Editor Visual (atlas_query_api): O editor visual facilita a criação e edição de índices de pesquisa e consultas sem necessidade de escrever código complexo. Esta interface guiada torna o Atlas Search acessível até para usuários que não são desenvolvedores, permitindo que eles manipulem e ajustem as buscas conforme necessário.
Preenchimento Automático (atlas_autocomplete): A funcionalidade de preenchimento automático mostra sugestões para consultas à medida que os usuários digitam, atualizando os resultados em tempo real. Isso não só melhora a velocidade com que os usuários podem encontrar o conteúdo desejado, mas também ajuda a guiá-los através de possíveis buscas relevantes baseadas em suas entradas iniciais.
Consulta Rápida (general_features_flexibility): A capacidade de decompor e analisar dados rapidamente é fundamental em ambientes de negócios dinâmicos onde decisões rápidas são necessárias. O Atlas Search permite a rápida recuperação de informações, garantindo que os dados mais relevantes estejam sempre ao alcance dos usuários.
Realce (atlas_keyword_highlighting): O recurso de realce no Atlas Search ajuda os usuários a visualizar como os termos de busca correspondem nos resultados retornados. Isso é particularmente útil em aplicações de educação e pesquisa, onde os usuários precisam ver rapidamente como e onde os termos da consulta aparecem nos documentos.
Essas funcionalidades mostram como o MongoDB Atlas Search não é apenas uma ferramenta de busca, mas uma plataforma abrangente que pode ser ajustada para atender às necessidades específicas de diferentes aplicações e indústrias. Para mais detalhes sobre essas e outras funcionalidades, você pode acessar a documentação oficial do MongoDB Atlas Search, que oferece guias detalhados e exemplos práticos.
Personalização da Relevância dos Resultados
A relevância dos resultados de busca no Atlas Search pode ser ajustada por meio de técnicas de pontuação personalizadas. Por exemplo, você pode definir que termos que aparecem frequentemente num documento são mais importantes, ou que documentos mais recentes devem ter uma maior pontuação. Essa personalização é crucial para aplicações como plataformas de notícias ou e-commerce, onde a relevância e a atualidade da informação podem diretamente influenciar a experiência do usuário. O Atlas Search permite que você personalize a pontuação usando funções de boosting, decay entre outras técnicas para ajustar a relevância (MongoDB).
Monitoramento e Otimização
O MongoDB Atlas fornece ferramentas para monitorar e otimizar o desempenho das buscas. Isso inclui visões detalhadas sobre o tempo de resposta das consultas, frequência de uso e eficiência dos índices. Essas informações podem ser usadas para refinar ainda mais os índices de busca e ajustar configurações para garantir que a aplicação esteja respondendo de maneira ótima às necessidades dos usuários. Para desenvolvedores interessados em aprofundar seus conhecimentos em Atlas Search, o MongoDB University oferece cursos específicos sobre o assunto (MongoDB University).
Para aprender mais sobre a criação e gestão de índices de busca no MongoDB Atlas, visite a documentação oficial do MongoDB Atlas Search que oferece guias detalhados, exemplos práticos e melhores práticas.
Elasticsearch vs Atlas Search
É inegável a fama e a adesão do Elastic Search quando o assunto é full text search e acredito que exista uma concorrência direta entre o Elastic e a MongoDB. A vinda do Atlas Search cai como uma luva para o MongoDB que a meu ver tinha uma grande deficiência na busca tokenizada quando comparado ao Elastic. Obviamente o Elastic também a sua própria nuvem e fornece várias outras funcionalidades, algumas a meu ver até mais avançadas do que a MongoDB oferece. Porém o Atlas Search aumente o leque de funcionalidades da nuvem do MongoDB e deixa o pacote de serviços muito mais robusto.
Caso queira ver um comparativo mais profundo sobre essas duas ferramentas, você pode acessar: https://www.mongodb.com/resources/compare/mongodb-atlas-search-vs-elastic-elasticsearch
Exemplos Práticos de Uso do Atlas Search
Um caso de uso comum do Atlas Search é em sistemas de e-commerce, onde a capacidade de realizar buscas detalhadas nos catálogos de produtos é essencial. Os usuários podem buscar produtos não só por categorias, mas também por características específicas como tamanho, cor, e faixa de preço. Outro exemplo seria um serviço de streaming de mídia, onde os usuários podem buscar filmes ou séries por título, diretor, gênero ou até elementos específicos dentro das descrições ou revisões de filmes (MongoDB).
Outros casos de uso que poderiam utilizar o Atlas Search
- Recursos Humanos: Plataformas de recrutamento podem implementar o Atlas Search para filtrar candidatos por habilidades, experiência e localização. Os sinônimos ajudam a capturar variações nos títulos de emprego ou habilidades técnicas.
- Mídia e Entretenimento: Serviços de streaming podem usar o Atlas Search para que os usuários busquem filmes e shows por título, diretor, ou atores. A pontuação personalizada pode ser usada para promover novos lançamentos ou conteúdo popular.
- Saúde e Pesquisa Médica: Sistemas de informação em saúde podem utilizar o Atlas Search para acessar rapidamente registros médicos, pesquisas e literatura baseada em condições específicas, tratamentos ou medicamentos. A consulta rápida e a capacidade de lidar com consultas complexas são essenciais nesse contexto.
- Educação: Plataformas educacionais podem empregar o Atlas Search para permitir que estudantes e professores localizem recursos educacionais por tema, nível de dificuldade ou alinhamento curricular. O realce de termos ajuda os usuários a ver rapidamente como os termos de busca aparecem nos documentos.
Aqui está um vídeo com uma pequena demo, direto da MongoDB para você ver um pouco mais de funcionamento do Atlas Search
Bom, espero ter cobrido minimamente sobre Atlas Search, porque nos próximos artigos, vamos colocar a mão na massa, quer dizer, mão no código 🙂
