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# \$1meta
<a name="meta"></a>

`$meta` 演算子は、現在のクエリ実行に関連付けられたメタデータにアクセスするために使用されます。この演算子は主にテキスト検索オペレーションに使用されます。メタデータは、一致したドキュメントの関連性に関する情報を提供します。

**パラメータ**
+ `textScore`: ドキュメントのテキスト検索スコアを取得します。このスコアは、ドキュメントとテキスト検索クエリの関連性を示します。

## 例 (MongoDB シェル)
<a name="meta-examples"></a>

次の例は、 `$meta`演算子を使用して、テキスト検索クエリに一致するドキュメントのテキスト検索スコアを取得する方法を示しています。

**サンプルドキュメントを作成する**

```
db.documents.insertMany([
  { _id: 1, title: "Coffee Basics", content: "Coffee is a popular beverage made from roasted coffee beans." },
  { _id: 2, title: "Coffee Culture", content: "Coffee coffee coffee - the ultimate guide to coffee brewing and coffee preparation." },
  { _id: 3, title: "Tea vs Coffee", content: "Many people prefer tea over coffee for its health benefits." }
]);
```

**テキストインデックスを作成する**

```
db.documents.createIndex({ content: "text" });
```

**クエリの例**

```
db.documents.find(
  { $text: { $search: "coffee" } },
  { _id: 0, title: 1, content: 1, score: { $meta: "textScore" } }
).sort({ score: { $meta: "textScore" } });
```

**出力**

```
[
  {
    title: 'Coffee Culture',
    content: 'Coffee coffee coffee - the ultimate guide to coffee brewing and coffee preparation.',
    score: 0.8897688388824463
  },
  {
    title: 'Coffee Basics',
    content: 'Coffee is a popular beverage made from roasted coffee beans.',
    score: 0.75990891456604
  },
  {
    title: 'Tea vs Coffee',
    content: 'Many people prefer tea over coffee for its health benefits.',
    score: 0.6079270839691162
  }
]
```

## コードの例
<a name="meta-code"></a>

`$meta` コマンドを使用するコード例を表示するには、使用する言語のタブを選択します。

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#### [ Node.js ]

```
const { MongoClient } = require('mongodb');

async function findWithTextScore() {
  const client = await MongoClient.connect('mongodb://<username>:<password>@<cluster-endpoint>:27017/?tls=true&tlsCAFile=global-bundle.pem&replicaSet=rs0&readPreference=secondaryPreferred&retryWrites=false');
  const db = client.db('test');
  const collection = db.collection('documents');

  const result = await collection.find(
    { $text: { $search: "coffee" } },
    { projection: { _id: 0, title: 1, content: 1, score: { $meta: "textScore" } } }
  ).sort({ score: { $meta: "textScore" } }).toArray();

  console.log(result);
  client.close();
}

findWithTextScore();
```

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#### [ Python ]

```
from pymongo import MongoClient

client = MongoClient('mongodb://<username>:<password>@<cluster-endpoint>:27017/?tls=true&tlsCAFile=global-bundle.pem&replicaSet=rs0&readPreference=secondaryPreferred&retryWrites=false')
db = client['test']
collection = db['documents']

for doc in collection.find(
    {'$text': {'$search': 'coffee'}},
    {'_id': 0, 'title': 1, 'content': 1, 'score': {'$meta': 'textScore'}}
).sort([('score', {'$meta': 'textScore'})]):
    print(doc)

client.close()
```

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