当前位置：首页 > news >正文

厦门市建设工程安全管理协会网站/女生读网络营销与电商直播

news 文章来源：https://blog.csdn.net/superatom01/article/details/139454938 2025/3/12 19:43:11

厦门市建设工程安全管理协会网站,女生读网络营销与电商直播,人工做流量的网站,龙岩网站优化MongoDB CRUD操作：地理位置应用——通过地理空间查询查找餐厅文章目录 MongoDB CRUD操作：地理位置应用——通过地理空间查询查找餐厅地图的扭曲搜索餐厅浏览数据查找当前邻居查找附近所有餐厅查找一定距离内的餐厅使用$geoWithin，不排序使用…

MongoDB CRUD操作：地理位置应用——通过地理空间查询查找餐厅

文章目录

MongoDB CRUD操作：地理位置应用——通过地理空间查询查找餐厅
- 地图的扭曲
- 搜索餐厅
- - 浏览数据
  - 查找当前邻居
  - 查找附近所有餐厅
  - 查找一定距离内的餐厅
  - 使用`$geoWithin`，不排序
  - 使用`$nearSphere`，排序

MongoDB通过对地理空间建立索引，可以对包含地理空间形状和点的集合上高效地执行空间查询，这边文章介绍了地理空间索引的的基本概念，介绍了地理空间查询的常用方法，演示了 $geoWithin、 $geoIntersects和 $nearSphere的使用。

这里以一个App为例，介绍如何来帮助用户查找纽约市的餐厅。App完成的功能有：

使用$geoIntersects查询用户的邻居
使用$geoWithin显示社区的餐厅数量
使用$nearSphere查找用户指定距离内的餐厅

本文将使用2dsphere索引来查询有关球面几何的数据。

地图的扭曲

由于三维球体（例如地球）投影到平面上的原因，在地图上可视化时，球面几何形状会出现一定程度的扭曲。例如，采用由经纬度点 (0,0)、(80,0)、(80,80)和(0,80) 定义的球形正方形的规范。下图描绘了该区域所覆盖的区域：

地图扭曲

搜索餐厅

在进行后续的操作前，需要先准备一些数据，需要先下载邻居neighborhoods和餐厅restaurants的集合，并使用下面的命令将其导入数据库：

mongoimport restaurants.json -c=restaurants
mongoimport neighborhoods.json -c=neighborhoods

地理空间索引能在很大程度上提升$geoWithin和$geoIntersects的查询性能，下面使用mongosh在对两个集合2dsphere索引：

db.restaurants.createIndex({ location: "2dsphere" })
db.neighborhoods.createIndex({ geometry: "2dsphere" })

浏览数据

查看mongosh中新创建的restaurants集合中的条目：

db.restaurants.findOne()

此查询返回下面的文档：

{location: {type: "Point",coordinates: [-73.856077, 40.848447]},name: "Morris Park Bake Shop"
}

餐厅对应的位置如下图所示：

餐厅位置

由于使用的是2dsphere索引，因此位置字段中的几何体数据必须遵循GeoJSON格式。

查看邻居neighborhoods集合中的一个条目：

db.neighborhoods.findOne()

查询将返回下面的文档：

{geometry: {type: "Polygon",coordinates: [[[ -73.99, 40.75 ],...[ -73.98, 40.76 ],[ -73.99, 40.75 ]]]},name: "Hell's Kitchen"
}

数据对应下面的图形显示的区域：

图形区域

查找当前邻居

如果用户的移动设备可以为用户提供准确的位置，那么使用$geoIntersects查找用户当前的邻居就很简单，
假设用户位于经度-73.93414657、纬度40.82302903，要查找当前的邻居，需要使用GeoJSON格式的$geometry 字段指定一个点：

db.neighborhoods.findOne({ geometry: { $geoIntersects: { $geometry: { type: "Point", coordinates: [ -73.93414657, 40.82302903 ] } } } })

该查询返回以下结果：

{"_id" : ObjectId("55cb9c666c522cafdb053a68"),"geometry" : {"type" : "Polygon","coordinates" : [[[-73.93383000695911,40.81949109558767],...]]},"name" : "Central Harlem North-Polo Grounds"
}

查找附近所有餐厅

要查询给定区域中包含的所有餐厅，可以在mongosh中运行以下命令，可查询出所有餐厅，并计算该社区内的餐厅数量：

var neighborhood = db.neighborhoods.findOne( { geometry: { $geoIntersects: { $geometry: { type: "Point", coordinates: [ -73.93414657, 40.82302903 ] } } } } )
db.restaurants.find( { location: { $geoWithin: { $geometry: neighborhood.geometry } } } ).count()

查询显示，在所请求的社区内有127家餐厅，如下图所示：

区域内餐厅

查找一定距离内的餐厅

要查找某个位置指定距离内的餐厅，可以使用$geoWithin和$centerSphere返回无序结果，或者使用$nearSphere和$maxDistance（如需要按距离排序）。

使用`$geoWithin`，不排序

要查找圆形区域内的餐厅，可使用$geoWithin和$centerSphere。$centerSphere是MongoDB特有的语法，通过指定中心和半径（以弧度为单位）来表示圆形区域。

$geoWithin不会按任何特定顺序返回文档，因此它可能会先向用户显示最远的文档。下面的示例查找距离用户5英里以内的所有餐厅：

db.restaurants.find({ location:{ $geoWithin:{ $centerSphere: [ [ -73.93414657, 40.82302903 ], 5 / 3963.2 ] } } })

$centerSphere的第二个参数接受以弧度为单位的半径，因此必须除以以英里为单位的地球半径。

使用`$nearSphere`，排序

也可以使用$nearSphere，并指定以米为单位的$maxDistance（最大距离），将按照从最近到最远的排序方式，返回距离用户5英里范围内的所有餐厅：

var METERS_PER_MILE = 1609.34
db.restaurants.find({ location: { $nearSphere: { $geometry: { type: "Point", coordinates: [ -73.93414657, 40.82302903 ] }, $maxDistance: 5 * METERS_PER_MILE } } })