MongoDB 3.2 是 MongoDB 最新版本，它的新特性包括文本搜索、新 Aggregation Stage 等，这些特性可以让前端工程师更加便利地完成数据存储和查询的工作。本文将详细介绍这些新特性，并提供示例代码和学习指导，让读者快速了解和掌握它们。
文本搜索
文本搜索是 MongoDB 3.2 最受期待的新特性之一，它基于全文索引实现，提供了强大的文本检索功能。文本搜索适用于需要搜索文本数据的场景，比如新闻网站、博客、内容管理系统等。下面将介绍如何在 MongoDB 中使用文本搜索。
创建全文索引
在使用文本搜索前，需要先创建全文索引。创建全文索引的方法非常简单，只需要在需要搜索的字段上调用 createIndex 方法，并传入 { key: "text" } 参数即可。示例代码如下：
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上面的代码创建了名为 articles 的集合，并在 content 字段上创建了全文索引。
执行文本搜索
在创建了全文索引后，就可以执行文本搜索了。MongoDB 提供了 $text 操作符，可以用于匹配全文索引中的关键字。示例代码如下：
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上面的代码会返回包含关键字 “MongoDB” 的文档。注意，文本搜索默认对关键字不区分大小写，可以通过传递 { $caseSensitive: true } 参数来修改。
指定匹配权重
有时候，我们希望某些字段在搜索中具有更高的权重，以便更容易匹配到相关的文档。MongoDB 允许为每个字段设置不同的权重，可以通过 $meta 操作符实现。示例代码如下：
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上面的代码会返回包含关键字 “MongoDB” 的文档，并为每个文档指定一个 score 字段，表示它与搜索条件匹配的程度。score 字段的值越高，表明匹配程度越高。注意，需要在查询中使用投影操作符 { score: { $meta: "textScore" } } 才能返回 score 字段。
新 Aggregation Stage
除了文本搜索外，MongoDB 3.2 还引入了一些新的 Aggregation Stage，以更好地支持数据聚合和分析。下面将介绍这些新 Aggregation Stage。
$lookup Stage
$lookup Stage 可以在查询中执行一个关联查询，将两个集合中的文档进行关联。这个操作类似于 SQL 中的 JOIN 操作。示例代码如下：
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--上面的代码将 orders 集合中的 productId 字段和 products 集合中的 _id 字段进行关联，将两个集合中相匹配的文档合并成一个新的文档，并添加到 product 字段中。注意，需要在 $lookup 中指定 from、localField、foreignField 和 as 参数，分别表示关联的目标集合、关联的本地字段、关联的目标字段和合并后的新字段。
$graphLookup Stage
$graphLookup Stage 可以在查询中执行一个递归查询，用于在具有父子关系的文档中查找所有与指定文档相关的文档。这个操作非常适用于社交网络和组织结构等场景。示例代码如下：
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--上面的代码将从 categories 集合中查找与指定文档相关的所有子文档，将它们合并到一个名为 subCategories 的数组中。需要注意的是，需要在 $graphLookup 中指定 startWith 参数，表示从哪个字段开始递归查询，以及 connectFromField 和 connectToField 参数，分别表示本地字段和关联的目标字段。
总结
MongoDB 3.2 的文本搜索和新 Aggregation Stage 是非常有用的特性，可以帮助前端工程师更加便利地完成数据存储和查询的工作。在使用这些特性时，需要注意具体的使用方法和注意事项，并且根据实际需求调整参数和查询语句。最后，希望本文能够为读者提供有价值的学习和指导。
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