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Atlas Search 複合ジオ JSON クエリの実行方法

項目一覧

  • Atlas Search インデックスの作成
  • 地理的フィールド、数値フィールド、テキスト フィールドを組み合わせたクエリの実行

このチュートリアルでは、 sample_airbnbデータベースの listingsAndReviewsコレクションにインデックスを作成し、 内の各プロパティに対してname 、 address 、 property_typeを持つドキュメントを返すクエリを実行する方法について説明します。 coordinatesを使用して定義された多角形。

このチュートリアルでは、次の手順について説明します。

  1. sample_airbnb.listingsAndReviews コレクションの address フィールドに Atlas Search インデックスを設定します。

  2. 指定された地理的coordinates内の各プロパティのname 、 address 、 property_typeを含む 10 個のドキュメントを返すクエリを実行します。 Atlas Search の結果には、タイプcondominiumのプロパティの優先順位が反映されており、結果内の各ドキュメントには関連性scoreが割り当てられ、最高から最低の順に返されます。

開始する前に、Atlas クラスターが前提条件に記載されている要件を満たしていることを確認してください。

Atlas Search インデックスを作成するには、プロジェクトに対するProject Data Access Admin以上のアクセス権が必要です。

Atlas Search インデックスの作成

このセクションでは、 sample_airbnb.listingsAndReviewsコレクションのaddressフィールドに Atlas Search インデックスを作成します。

1

Atlas Atlasで、プロジェクトの {0 ページにGoします。GoClusters

  1. まだ表示されていない場合は、希望するプロジェクトを含む組織を選択しますナビゲーション バーのOrganizationsメニュー

  2. まだ表示されていない場合は、ナビゲーション バーのProjectsメニューから目的のプロジェクトを選択します。

  3. まだ表示されていない場合は、サイドバーの [Clusters] をクリックします。

    [ クラスター]ページが表示されます。

2

GoAtlas Searchクラスターの ページに します。

GoAtlas Searchページには、サイドバー、Data Explorer 、またはクラスターの詳細ページから できます。

  1. サイドバーで、 Services見出しの下のAtlas Searchをクリックします。

  2. [ Select data sourceドロップダウンからクラスターを選択し、[ Go to Atlas Search ] をクリックします。

    Atlas Searchページが表示されます。

  1. クラスターの [Browse Collections] ボタンをクリックします。

  2. データベースを展開し、コレクションを選択します。

  3. コレクションのSearch Indexesタブをクリックします。

    Atlas Searchページが表示されます。

  1. クラスタの名前をクリックします。

  2. [Atlas Search] タブをクリックします。

    Atlas Searchページが表示されます。

3

[Create Search Index] をクリックします。

4

Atlas Search Configuration Method を選択し、[Next] をクリックします。

  • ガイドを利用する場合は、Atlas Search Visual Editor を選択します。

  • Raw インデックス定義を編集するには、Atlas Search JSON Editor を選択します。

5

Index Name を入力し、Database and Collection を設定します。

  1. Index Nameフィールドにgeo-json-tutorialと入力します。

    インデックスにdefaultと名付けると、 $searchパイプライン ステージでindexパラメータを指定する必要がなくなります。 インデックスにカスタム名を付ける場合は、 indexパラメータでこの名前を指定する必要があります。

  2. Database and Collectionセクションで、 sample_airbnbデータベースを検索し、 listingsAndReviewsコレクションを選択します。

6

address フィールドにインデックスを定義します。

インデックスを作成するには、 インターフェースで または を使用できます。Atlas SearchVisual EditorAtlas SearchJSON EditorAtlas user次のインデックス定義は、Atlas Search がインデックスを作成する必要があることを指定します。

  • コレクション内のすべてのフィールドが自動的にコレクションされます。

  • タイプgeoとしてのdocumentのaddress.locationフィールド。

  1. [Next] をクリックします。

  2. [Refine Your Index] をクリックします。

  3. Field Mappingsセクションで、 Add Fieldをクリックして [ Add Field Mapping > Customized Configurationタブを開きます。

  4. Field Nameドロップダウンからaddress.locationを選択します。

  5. Data Typeドロップダウンをクリックし、Geo を選択します。

  6. [Add] をクリックします。

  7. [Save Changes] をクリックします。

  1. デフォルトのインデックス定義を、以下の例のインデックス定義に置き換えます。

    {
      "mappings": {
        "dynamic": true,
        "fields": {
          "address": {
            "fields": {
              "location": {
                "type": "geo"
              }
            },
            "type": "document"
          }
        }
      }
    }

  2. [Next] をクリックします。

7

[Create Search Index] をクリックします。

8

[You're All Set!] モーダル ウィンドウを閉じます。

インデックスが作成中であることを知らせるモーダル ウィンドウが表示されます。Close ボタンをクリックします。

9

インデックスの作成が完了するまで待ちます。

インデックスの構築には約 1 分かかります。 作成している間、 Status列にはBuild in Progressと表示されます。 作成が完了すると、 Status列にはActiveと表示されます。

地理的フィールド、数値フィールド、テキスト フィールドを組み合わせたクエリの実行

➤ このページの [言語の選択] ドロップダウンメニューを使用して、このセクションの例の言語を設定します。

このセクションでは、指定された地理的coordinates内の各プロパティに対してname 、 address 、 property_typeを持つ 10 個のドキュメントを返すクエリを実行します。 各ドキュメントscoreを指定するフィールドも返され、結果はcondominiumタイプのプロパティを優先して並べ替えられます。

1

AtlasGoClustersAtlas で、プロジェクトの ページにGoします。

  1. まだ表示されていない場合は、希望するプロジェクトを含む組織を選択しますナビゲーション バーのOrganizationsメニュー

  2. まだ表示されていない場合は、ナビゲーション バーのProjectsメニューから目的のプロジェクトを選択します。

  3. まだ表示されていない場合は、サイドバーの [Clusters] をクリックします。

    [ Clusters （クラスター） ] ページが表示されます。

2

GoAtlas Searchクラスターの ページに します。

GoAtlas Searchページには、サイドバー、Data Explorer 、またはクラスターの詳細ページから できます。

  1. サイドバーで、 Services見出しの下のAtlas Searchをクリックします。

  2. [ Select data sourceドロップダウンからクラスターを選択し、[ Go to Atlas Search ] をクリックします。

    Atlas Searchページが表示されます。

  1. クラスターの [Browse Collections] ボタンをクリックします。

  2. データベースを展開し、コレクションを選択します。

  3. コレクションのSearch Indexesタブをクリックします。

    Atlas Searchページが表示されます。

  1. クラスタの名前をクリックします。

  2. [Atlas Search] タブをクリックします。

    Atlas Searchページが表示されます。

3

[Search Tester] に移動します。

クエリするインデックスの右側にある [ Query ] ボタンをクリックします。

4

クエリ構文を表示および編集します。

Edit Queryをクリックすると、 JSON形式のデフォルトのクエリ構文サンプルが表示されます。

5

sample_airbnb.listingsAndReviews コレクションで geoWithin 演算子を使用して Atlas Search 複合クエリを実行します。

次の Atlas Search クエリでは、複合演算子を使用して次のようにします。

  • 結果mustがcoordinatesのセットで定義されたPolygon内にあることを指定します。

  • タイプcondominiumのプロパティの結果を優先します。

注意

Search Testerでは、返されるドキュメント内のすべてのフィールドが表示されない場合があります。 クエリパスで指定したフィールドを含むすべてのフィールドを表示するには、結果内のドキュメントを展開します。

[
  {
    "$search": {
      "index": "geo-json-tutorial",
      "compound": {
        "must": [{
          "geoWithin": {
            "geometry": {
              "type": "Polygon",
                "coordinates": [[[ -161.323242, 22.512557 ],
                     [ -152.446289, 22.065278 ],
                     [ -156.09375, 17.811456 ],
                     [ -161.323242, 22.512557 ]]]
            },
            "path": "address.location"
          }
        }],
        "should": [{
          "text": {
            "path": "property_type",
            "query": "Condominium"
          }
        }]
      }
    }
  }
]
1SCORE: 2.238388776779175  _id:  "1001265"
2  listing_url: "https://www.airbnb.com/rooms/1001265"
3  name: "Ocean View Waikiki Marina w/prkg"
4  summary: "A short distance from Honolulu's billion dollar mall,
5  and the same dis…"
6  ...
7  property_type: "Condominium"
8  ...
9  address: Object
10    street: "Honolulu, HI, United States"
11    suburb: "Oʻahu"
12    government_area: "Primary Urban Center"
13    market: "Oahu"
14    country: "United States"
15    country_code: "US"
16    location: Object
17      type: "Point"
18      coordinates: Array
19        0: -157.83919
20        1: 21.28634
21      is_location_exact: true
22  ...
23
24SCORE: 2.238388776779175  _id:  "10227000"
25  listing_url: "https://www.airbnb.com/rooms/10227000"
26  name: "LAHAINA, MAUI! RESORT/CONDO BEACHFRONT!! SLEEPS 4!"
27  summary: "THIS IS A VERY SPACIOUS 1 BEDROOM FULL CONDO (SLEEPS 4) AT THE BEAUTIF…"
28  ...
29  property_type: "Condominium"
30  ...
31  address: Object
32    street: "Lahaina, HI, United States"
33    suburb: "Maui"
34    government_area: "Lahaina"
35    market: "Maui"
36    country: "United States"
37    country_code: "US"
38    location: Object
39      type: "Point"
40      coordinates: Array
41        0: -156.68012
42        1: 20.96996
43      is_location_exact: true
44  ...
45
46SCORE: 2.238388776779175  _id:  "10266175"
47  listing_url: "https://www.airbnb.com/rooms/10266175"
48  name: "Makaha Valley Paradise with OceanView"
49  summary: "A beautiful and comfortable 1 Bedroom Air Conditioned Condo in Makaha …"
50  ...
51  property_type: "Condominium"
52  ...
53  address: Object
54    street: "Waianae, HI, United States"
55    suburb: "Leeward Side"
56    government_area: "Waianae"
57    market: "Oahu"
58    country: "United States"
59    country_code: "US"
60    location: Object
61      type: "Point"
62      coordinates: Array
63        0: -158.20291
64        1: 21.4818
65      is_location_exact: true
66  ...
67
68SCORE: 2.238388776779175  _id:  "1042446"
69  listing_url: "https://www.airbnb.com/rooms/1042446"
70  name: "March 2019 availability! Oceanview on Sugar Beach!"
71  summary: ""
72  ...
73  property_type: "Condominium"
74  ...
75  address: Object
76    street: "Kihei, HI, United States"
77    suburb: "Maui"
78    government_area: "Kihei-Makena"
79    market: "Maui"
80    country: "United States"
81    country_code: "US"
82    location: Object
83      type: "Point"
84      coordinates: Array
85        0: -156.46881
86        1: 20.78621
87      is_location_exact: true
88  ...
89
90SCORE: 2.238388776779175  _id:  "10527243"
91  listing_url: "https://www.airbnb.com/rooms/10527243"
92  name: "Tropical Jungle Oasis"
93  summary: "2 bedrooms, one with a queen sized bed, one with 2 single beds. 1 and …"
94  ...
95  property_type: "Condominium"
96  ...
97  address: Object
98    street: "Hilo, HI, United States"
99    suburb: "Island of Hawaiʻi"
100    government_area: "South Hilo"
101    market: "The Big Island"
102    country: "United States"
103    country_code: "US"
104    location: Object
105      type: "Point"
106      coordinates: Array
107        0: -155.09259
108        1: 19.73108
109      is_location_exact: true
110  ...
111
112SCORE: 2.238388776779175  _id:  "1104768"
113  listing_url: "https://www.airbnb.com/rooms/1104768"
114  name: "2 Bdrm/2 Bath  Family Suite Ocean View"
115  summary: "This breathtaking 180 degree view of Waikiki is one of a kind. You wil…"
116  ...
117  property_type: "Condominium"
118  ...
119  address: Object
120    street: "Honolulu, HI, United States"
121    suburb: "Waikiki"
122    government_area: "Primary Urban Center"
123    market: "Oahu"
124    country: "United States"
125    country_code: "US"
126    location: Object
127      type: "Point"
128      coordinates: Array
129        0: -157.82696
130        1: 21.27971
131      is_location_exact: true
132  ...
133
134SCORE: 2.238388776779175  _id:  "11207193"
135  listing_url: "https://www.airbnb.com/rooms/11207193"
136  name: "302 Kanai A Nalu Ocean front/view"
137  summary: "Welcome to Kana'i A Nalu a quiet resort that sits on the ocean away fr…"
138  ...
139  property_type: "Condominium"
140  ...
141  address: Object
142    street: "Wailuku, HI, United States"
143    suburb: "Maui"
144    government_area: "Kihei-Makena"
145    market: "Maui"
146    country: "United States"
147    country_code: "US"
148    location: Object
149      type: "Point"
150      coordinates: Array
151        0: -156.5039
152        1: 20.79664
153      is_location_exact: true
154  ...
155
156SCORE: 2.238388776779175  _id:  "11319047"
157  listing_url: "https://www.airbnb.com/rooms/11319047"
158  name: "Sugar Beach Resort 1BR Ground Floor Condo !"
159  summary: "The Sugar Beach Resort enjoys a beachfront setting fit for a postcard."
160  ...
161  property_type: "Condominium"
162  ...
163  address: Object
164    street: "Kihei, HI, United States"
165    suburb: "Maui"
166    government_area: "Kihei-Makena"
167    market: "Maui"
168    country: "United States"
169    country_code: "US"
170    location: Object
171      type: "Point"
172      coordinates: Array
173        0: -156.46697
174        1: 20.78484
175      is_location_exact: true
176  ...
177
178SCORE: 2.238388776779175  _id:  "11695887"
179  listing_url: "https://www.airbnb.com/rooms/11695887"
180  name: "2 BR Oceanview - Great Location!"
181  summary: "Location, location, location... This is a great 2 bed, 2 bath condo is…"
182  ...
183  property_type: "Condominium"
184  ...
185  address: Object
186    street: "Kihei, HI, United States"
187    suburb: "Kihei/Wailea"
188    government_area: "Kihei-Makena"
189    market: "Maui"
190    country: "United States"
191    country_code: "US"
192    location: Object
193      type: "Point"
194      coordinates: Array
195        0: -156.44917
196        1: 20.73013
197      is_location_exact: true
198  ...
199
200SCORE: 2.238388776779175  _id:  "11817249"
201  listing_url: "https://www.airbnb.com/rooms/11817249"
202  name: "PALMS AT WAILEA #905-2BR-REMODELED-LARGE LANAI-AC"
203  summary: "Book with confidence this stunning 2 bedroom, 2 bathroom condo at the …"
204  ...
205  property_type: "Condominium"
206  ...
207  address: Object
208    street: "Kihei, HI, United States"
209    suburb: "Maui"
210    government_area: "Kihei-Makena"
211    market: "Maui"
212    country: "United States"
213    country_code: "US"
214    location: Object
215      type: "Point"
216      coordinates: Array
217        0: -156.4409
218        1: 20.69735
219      is_location_exact: true
220  ...
1

mongosh 内のクラスターに接続します。

ターミナル ウィンドウでmongoshを開き、クラスターに接続します。 接続の詳細な手順については、「 mongosh経由での接続 」を参照してください。

2

sample_airbnb データベースを使用します。

mongoshプロンプトで次のコマンドを実行します。

use sample_airbnb
3

mongosh で結合された Atlas Search クエリを実行します。

次の Atlas Search クエリは、

  • 複合$searchステージを使用して次の操作を行います。

    • 結果mustがcoordinatesのセットで定義されたPolygon内にあることを指定します。

    • タイプcondominiumのプロパティの結果を優先します。

  • $projectステージを使用して次の操作を行います。

    • すべてのフィールドを除外しますname 、 address 、 property_typeを除く）。

    • 返された各ドキュメントに関連性scoreを追加します。

クエリは次のとおりです。

db.listingsAndReviews.aggregate([
{
  "$search": {
    "index": "geo-json-tutorial",
    "compound": {
      "must": [{
        "geoWithin": {
          "geometry": {
            "type": "Polygon",
            "coordinates": [[[ -161.323242, 22.512557 ],
                          [ -152.446289, 22.065278 ],
                          [ -156.09375, 17.811456 ],
                          [ -161.323242, 22.512557 ]]]
          },
          "path": "address.location"
        }
      }],
      "should": [{
        "text": {
          "path": "property_type",
          "query": "Condominium"
        }
      }]
    }
  }
},
{
  "$limit": 10
},
{
  $project: {
    "_id": 0,
    "name": 1,
    "address": 1,
    "property_type": 1,
    score: { $meta: "searchScore" }
  }
}
])
[
  {
    name: 'Ocean View Waikiki Marina w/prkg',
    property_type: 'Condominium',
    address: {
      street: 'Honolulu, HI, United States',
      suburb: 'Oʻahu',
      government_area: 'Primary Urban Center',
      market: 'Oahu',
      country: 'United States',
      country_code: 'US',
      location: {
        type: 'Point',
        coordinates: [ -157.83919, 21.28634 ],
        is_location_exact: true
      }
    },
    score: 2.238388776779175
  },
  {
    name: 'LAHAINA, MAUI! RESORT/CONDO BEACHFRONT!! SLEEPS 4!',
    property_type: 'Condominium',
    address: {
      street: 'Lahaina, HI, United States',
      suburb: 'Maui',
      government_area: 'Lahaina',
      market: 'Maui',
      country: 'United States',
      country_code: 'US',
      location: {
        type: 'Point',
        coordinates: [ -156.68012, 20.96996 ],
        is_location_exact: true
      }
    },
    score: 2.238388776779175
  },
  {
    name: 'Makaha Valley Paradise with OceanView',
    property_type: 'Condominium',
    address: {
      street: 'Waianae, HI, United States',
      suburb: 'Leeward Side',
      government_area: 'Waianae',
      market: 'Oahu',
      country: 'United States',
      country_code: 'US',
      location: {
        type: 'Point',
        coordinates: [ -158.20291, 21.4818 ],
        is_location_exact: true
      }
    },
    score: 2.238388776779175
  },
  {
    name: 'March 2019 availability! Oceanview on Sugar Beach!',
    property_type: 'Condominium',
    address: {
      street: 'Kihei, HI, United States',
      suburb: 'Maui',
      government_area: 'Kihei-Makena',
      market: 'Maui',
      country: 'United States',
      country_code: 'US',
      location: {
        type: 'Point',
        coordinates: [ -156.46881, 20.78621 ],
        is_location_exact: true
      }
    },
    score: 2.238388776779175
  },
  {
    name: 'Tropical Jungle Oasis',
    property_type: 'Condominium',
    address: {
      street: 'Hilo, HI, United States',
      suburb: 'Island of Hawaiʻi',
      government_area: 'South Hilo',
      market: 'The Big Island',
      country: 'United States',
      country_code: 'US',
      location: {
        type: 'Point',
        coordinates: [ -155.09259, 19.73108 ],
        is_location_exact: true
      }
    },
    score: 2.238388776779175
  },
  {
    name: '2 Bdrm/2 Bath  Family Suite Ocean View',
    property_type: 'Condominium',
    address: {
      street: 'Honolulu, HI, United States',
      suburb: 'Waikiki',
      government_area: 'Primary Urban Center',
      market: 'Oahu',
      country: 'United States',
      country_code: 'US',
      location: {
        type: 'Point',
        coordinates: [ -157.82696, 21.27971 ],
        is_location_exact: true
      }
    },
    score: 2.238388776779175
  },
  {
    name: '302 Kanai A Nalu Ocean front/view',
    property_type: 'Condominium',
    address: {
      street: 'Wailuku, HI, United States',
      suburb: 'Maui',
      government_area: 'Kihei-Makena',
      market: 'Maui',
      country: 'United States',
      country_code: 'US',
      location: {
        type: 'Point',
        coordinates: [ -156.5039, 20.79664 ],
        is_location_exact: true
      }
    },
    score: 2.238388776779175
  },
  {
    name: 'Sugar Beach Resort 1BR Ground Floor Condo !',
    property_type: 'Condominium',
    address: {
      street: 'Kihei, HI, United States',
      suburb: 'Maui',
      government_area: 'Kihei-Makena',
      market: 'Maui',
      country: 'United States',
      country_code: 'US',
      location: {
        type: 'Point',
        coordinates: [ -156.46697, 20.78484 ],
        is_location_exact: true
      }
    },
    score: 2.238388776779175
  },
  {
    name: '2 BR Oceanview - Great Location!',
    property_type: 'Condominium',
    address: {
      street: 'Kihei, HI, United States',
      suburb: 'Kihei/Wailea',
      government_area: 'Kihei-Makena',
      market: 'Maui',
      country: 'United States',
      country_code: 'US',
      location: {
        type: 'Point',
        coordinates: [ -156.44917, 20.73013 ],
        is_location_exact: true
      }
    },
    score: 2.238388776779175
  },
  {
    name: 'PALMS AT WAILEA #905-2BR-REMODELED-LARGE LANAI-AC',
    property_type: 'Condominium',
    address: {
      street: 'Kihei, HI, United States',
      suburb: 'Maui',
      government_area: 'Kihei-Makena',
      market: 'Maui',
      country: 'United States',
      country_code: 'US',
      location: {
        type: 'Point',
        coordinates: [ -156.4409, 20.69735 ],
        is_location_exact: true
      }
    },
    score: 2.238388776779175
  }
]
1

MongoDB Compass のクラスターに接続します。

MongoDB Compass を開き、クラスターに接続します。 接続の詳細な手順については、「 Compass 経由での接続 」を参照してください。

2

sample_airbnbデータベースの listingsAndReviews コレクションを使用します。

Database画面で、 sample_airbnbデータベースをクリックし、 listingsAndReviewsコレクションをクリックします。

3

listingsAndReviews コレクションで Atlas Search クエリを実行します。

以下のクエリでは、

  • 複合$searchステージを使用して次の操作を行います。

    • 結果mustがcoordinatesのセットで定義されたPolygon内にあることを指定します。

    • タイプcondominiumのプロパティの結果を優先します。

  • $projectステージを使用して次の操作を行います。

    • すべてのフィールドを除外しますname 、 address 、 property_typeを除く）。

    • 返された各ドキュメントに関連性scoreを追加します。

MongoDB Compass でこの Atlas Search クエリを実行するには：

  1. [Aggregations] タブをクリックします。

  2. Select...をクリックし、ドロップダウンからステージを選択し、そのステージのクエリを追加して、次の各パイプライン ステージを構成します。 ステージを追加するには、 Add Stageをクリックします。

    パイプラインステージ
    クエリ

    $search

    {
        'index': 'geo-json-tutorial',
        'compound': {
          'must': [
            {
              'geoWithin': {
                'geometry': {
                  'type': 'Polygon',
                  'coordinates': [
                    [
                      [
                        -161.323242, 22.512557
                      ], [
                        -152.446289, 22.065278
                      ], [
                        -156.09375, 17.811456
                      ], [
                        -161.323242, 22.512557
                      ]
                    ]
                  ]
                },
                'path': 'address.location'
              }
            }
          ],
          'should': [
            {
              'text': {
                'path': 'property_type',
                'query': 'Condominium'
              }
            }
          ]
        }
    }

    $limit

    10

    $project

    {
     '_id': 0,
     'name': 1,
     'address': 1,
     'property_type': 1,
     'score': {
       '$meta': 'searchScore'
     }
    }

Auto Previewを有効にした場合、MongoDB Compass は$projectパイプライン ステージの横に次のドキュメントを表示します。

1{
2  name: 'Ocean View Waikiki Marina w/prkg',
3  property_type: 'Condominium',
4  address: {
5    street: 'Honolulu, HI, United States',
6    suburb: 'Oʻahu',
7    government_area: 'Primary Urban Center',
8    market: 'Oahu',
9    country: 'United States',
10    country_code: 'US',
11    location: {
12      type: 'Point',
13      coordinates: [ -157.83919, 21.28634 ],
14      is_location_exact: true
15    }
16  },
17  score: 2.238388776779175
18},
19{
20  name: 'LAHAINA, MAUI! RESORT/CONDO BEACHFRONT!! SLEEPS 4!',
21  property_type: 'Condominium',
22  address: {
23    street: 'Lahaina, HI, United States',
24    suburb: 'Maui',
25    government_area: 'Lahaina',
26    market: 'Maui',
27    country: 'United States',
28    country_code: 'US',
29    location: {
30      type: 'Point',
31      coordinates: [ -156.68012, 20.96996 ],
32      is_location_exact: true
33    }
34  },
35  score: 2.238388776779175
36},
37{
38  name: 'Makaha Valley Paradise with OceanView',
39  property_type: 'Condominium',
40  address: {
41    street: 'Waianae, HI, United States',
42    suburb: 'Leeward Side',
43    government_area: 'Waianae',
44    market: 'Oahu',
45    country: 'United States',
46    country_code: 'US',
47    location: {
48      type: 'Point',
49      coordinates: [ -158.20291, 21.4818 ],
50      is_location_exact: true
51    }
52  },
53  score: 2.238388776779175
54},
55{
56  name: 'March 2019 availability! Oceanview on Sugar Beach!',
57  property_type: 'Condominium',
58  address: {
59    street: 'Kihei, HI, United States',
60    suburb: 'Maui',
61    government_area: 'Kihei-Makena',
62    market: 'Maui',
63    country: 'United States',
64    country_code: 'US',
65    location: {
66      type: 'Point',
67      coordinates: [ -156.46881, 20.78621 ],
68      is_location_exact: true
69    }
70  },
71  score: 2.238388776779175
72},
73{
74  name: 'Tropical Jungle Oasis',
75  property_type: 'Condominium',
76  address: {
77    street: 'Hilo, HI, United States',
78    suburb: 'Island of Hawaiʻi',
79    government_area: 'South Hilo',
80    market: 'The Big Island',
81    country: 'United States',
82    country_code: 'US',
83    location: {
84      type: 'Point',
85      coordinates: [ -155.09259, 19.73108 ],
86      is_location_exact: true
87    }
88  },
89  score: 2.238388776779175
90},
91{
92  name: '2 Bdrm/2 Bath  Family Suite Ocean View',
93  property_type: 'Condominium',
94  address: {
95    street: 'Honolulu, HI, United States',
96    suburb: 'Waikiki',
97    government_area: 'Primary Urban Center',
98    market: 'Oahu',
99    country: 'United States',
100    country_code: 'US',
101    location: {
102      type: 'Point',
103      coordinates: [ -157.82696, 21.27971 ],
104      is_location_exact: true
105    }
106  },
107  score: 2.238388776779175
108},
109{
110  name: '302 Kanai A Nalu Ocean front/view',
111  property_type: 'Condominium',
112  address: {
113    street: 'Wailuku, HI, United States',
114    suburb: 'Maui',
115    government_area: 'Kihei-Makena',
116    market: 'Maui',
117    country: 'United States',
118    country_code: 'US',
119    location: {
120      type: 'Point',
121      coordinates: [ -156.5039, 20.79664 ],
122      is_location_exact: true
123    }
124  },
125  score: 2.238388776779175
126},
127{
128  name: 'Sugar Beach Resort 1BR Ground Floor Condo !',
129  property_type: 'Condominium',
130  address: {
131    street: 'Kihei, HI, United States',
132    suburb: 'Maui',
133    government_area: 'Kihei-Makena',
134    market: 'Maui',
135    country: 'United States',
136    country_code: 'US',
137    location: {
138      type: 'Point',
139      coordinates: [ -156.46697, 20.78484 ],
140      is_location_exact: true
141    }
142  },
143  score: 2.238388776779175
144},
145{
146  name: '2 BR Oceanview - Great Location!',
147  property_type: 'Condominium',
148  address: {
149    street: 'Kihei, HI, United States',
150    suburb: 'Kihei/Wailea',
151    government_area: 'Kihei-Makena',
152    market: 'Maui',
153    country: 'United States',
154    country_code: 'US',
155    location: {
156      type: 'Point',
157      coordinates: [ -156.44917, 20.73013 ],
158      is_location_exact: true
159    }
160  },
161  score: 2.238388776779175
162},
163{
164  name: 'PALMS AT WAILEA #905-2BR-REMODELED-LARGE LANAI-AC',
165  property_type: 'Condominium',
166  address: {
167    street: 'Kihei, HI, United States',
168    suburb: 'Maui',
169    government_area: 'Kihei-Makena',
170    market: 'Maui',
171    country: 'United States',
172    country_code: 'US',
173    location: {
174      type: 'Point',
175      coordinates: [ -156.4409, 20.69735 ],
176      is_location_exact: true
177    }
178  },
179  score: 2.238388776779175
180}

$search パイプライン ステージの詳細については、リファレンス ページを参照してください。集計パイプラインの完全なドキュメントについては、 「MongoDB Server マニュアル」を参照してください。

1

クエリの .NET/C# プロジェクトを設定して初期化します。

  1. combined-geo-query という新しいディレクトリを作成し、dotnet new コマンドでプロジェクトを初期化します。

    mkdir combined-geo-query
    cd combined-geo-query
    dotnet new console

  2. .NET/C# ドライバーを依存関係としてプロジェクトに追加します。

    dotnet add package MongoDB.Driver
2

Program.cs ファイルにクエリを作成します。

  1. Program.csファイルの内容を次のコードで置き換えます。

    次の Atlas Search クエリは、

    • 複合$searchステージを使用して次の操作を行います。

      • 結果mustがcoordinatesのセットで定義されたPolygon内にあることを指定します。

      • タイプcondominiumのプロパティの結果を優先します。

    • $projectステージを使用して次の操作を行います。

      • すべてのフィールドを除外しますname 、 address 、 property_typeを除く）。

      • 返された各ドキュメントに関連性scoreを追加します。

    1using MongoDB.Bson;
    2using MongoDB.Bson.IO;
    3using MongoDB.Bson.Serialization;
    4using MongoDB.Bson.Serialization.Attributes;
    5using MongoDB.Bson.Serialization.Conventions;
    6using MongoDB.Driver;
    7using MongoDB.Driver.GeoJsonObjectModel;
    8using MongoDB.Driver.Search;
    9using System;
    10
    11public class GeoQuery 
    12{
    13    private const string MongoConnectionString = "<connection-string>";
    14    
    15    public static void Main(string[] args) 
    16    {
    17        // allow automapping of the camelCase database fields to our AirbnbDocument
    18        var camelCaseConvention = new ConventionPack { new CamelCaseElementNameConvention() };
    19        ConventionRegistry.Register("CamelCase", camelCaseConvention, type => true);
    20
    21        // connect to your Atlas cluster
    22        var mongoClient = new MongoClient(MongoConnectionString);
    23        var airbnbDatabase = mongoClient.GetDatabase("sample_airbnb");
    24        var airbnbCollection = airbnbDatabase.GetCollection<AirbnbDocument>("listingsAndReviews");
    25
    26        // declare data for the compound query
    27        string property_type = "Condominium";
    28        var coordinates = new GeoJson2DCoordinates[]
    29        {
    30          new(-161.323242, 22.512557),
    31          new(-152.446289, 22.065278),
    32          new(-156.09375, 17.811456),
    33          new(-161.323242, 22.512557)
    34        };
    35        var polygon = GeoJson.Polygon(coordinates);
    36
    37        // define and run pipeline
    38        var results = airbnbCollection.Aggregate()
    39            .Search(Builders<AirbnbDocument>.Search.Compound()
    40                .Must(Builders<AirbnbDocument>.Search.GeoWithin(airbnb => airbnb.Address.Location, polygon))
    41                .Should((Builders<AirbnbDocument>.Search.Text(airbnb => airbnb.PropertyType, property_type))),
    42                indexName: "geo-json-tutorial")
    43            .Limit (10)
    44            .Project<AirbnbDocument>(Builders<AirbnbDocument>.Projection
    45                .Include(airbnb => airbnb.PropertyType)
    46                .Include(airbnb => airbnb.Address.Location)
    47                .Include(airbnb => airbnb.Name)
    48                .Exclude(airbnb => airbnb.Id)
    49                .MetaSearchScore(airbnb => airbnb.Score))
    50            .ToList();
    51
    52        // print results
    53        foreach (var x in results) {
    54            Console.WriteLine(x.ToJson());
    55        }
    56    }
    57}
    58[BsonIgnoreExtraElements]
    59public class AirbnbDocument 
    60{
    61    [BsonIgnoreIfDefault]
    62    public ObjectId Id { get; set; }
    63    public String Name { get; set; }
    64    [BsonElement("property_type")] 
    65    public string PropertyType { get; set; }
    66    public Address Address { get; set; }
    67    public double Score { get; set; }
    68}
    69[BsonIgnoreExtraElements]
    70public class Address 
    71{
    72    public GeoJsonPoint<GeoJson2DCoordinates> Location { get; set; }
    73}

  2. サンプルを実行する前に、<connection-string> をAtlas接続stringに置き換えます。 接続stringにデータベースユーザーの認証情報が含まれていることを確認します。 詳しくは、「ドライバーによる接続 」を参照してください。

3

Program.cs ファイルをコンパイルして実行します。

dotnet run combined-geo-query.csproj
{
  "name" : "Ocean View Waikiki Marina w/prkg",
  "property_type" : "Condominium",
  "address" : {
    "location" : {
      "type" : "Point",
      "coordinates" : [-157.83919, 21.286339999999999],
      "is_location_exact" : true
    }
  },
  "score" : 2.2383887767791748
}
{
  "name" : "LAHAINA, MAUI! RESORT/CONDO BEACHFRONT!! SLEEPS 4!",
  "property_type" : "Condominium",
  "address" : {
    "location" : {
      "type" : "Point",
      "coordinates" : [-156.68011999999999, 20.96996],
      "is_location_exact" : true
    }
  },
  "score" : 2.2383887767791748
}
{
  "name" : "Makaha Valley Paradise with OceanView",
  "property_type" : "Condominium",
  "address" : {
    "location" : {
      "type" : "Point",
      "coordinates" : [-158.20291, 21.4818],
      "is_location_exact" : true
    }
  },
  "score" : 2.2383887767791748
}
{
  "name" : "March 2019 availability! Oceanview on Sugar Beach!",
  "property_type" : "Condominium",
  "address" : {
    "location" : {
      "type" : "Point",
      "coordinates" : [-156.46880999999999, 20.786210000000001],
      "is_location_exact" : true
    }
  },
  "score" : 2.2383887767791748
}
{
  "name" : "Tropical Jungle Oasis",
  "property_type" : "Condominium",
  "address" : {
    "location" : {
      "type" : "Point",
      "coordinates" : [-155.09259, 19.731079999999999],
      "is_location_exact" : true
    }
  },
  "score" : 2.2383887767791748
}
{
  "name" : "2 Bdrm/2 Bath  Family Suite Ocean View",
  "property_type" : "Condominium",
  "address" : {
    "location" : {
      "type" : "Point",
      "coordinates" : [-157.82696000000001, 21.279710000000001],
      "is_location_exact" : true
    }
  },
  "score" : 2.2383887767791748
}
{
  "name" : "302 Kanai A Nalu Ocean front/view",
  "property_type" : "Condominium",
  "address" : {
    "location" : {
      "type" : "Point",
      "coordinates" : [-156.50389999999999, 20.79664],
      "is_location_exact" : true
    }
  },
  "score" : 2.2383887767791748
}
{
  "name" : "Sugar Beach Resort 1BR Ground Floor Condo !",
  "property_type" : "Condominium",
  "address" : {
    "location" : {
      "type" : "Point",
      "coordinates" : [-156.46697, 20.784839999999999],
      "is_location_exact" : true
    }
  },
  "score" : 2.2383887767791748
}
{
  "name" : "2 BR Oceanview - Great Location!",
  "property_type" : "Condominium",
  "address" : {
    "location" : {
      "type" : "Point",
      "coordinates" : [-156.44917000000001, 20.730129999999999],
      "is_location_exact" : true
    }
  },
  "score" : 2.2383887767791748
}
{
  "name" : "PALMS AT WAILEA #905-2BR-REMODELED-LARGE LANAI-AC",
  "property_type" : "Condominium",
  "address" : {
    "location" : {
      "type" : "Point",
      "coordinates" : [-156.4409, 20.69735],
      "is_location_exact" : true
    }
  },
  "score" : 2.2383887767791748
}
1

run-geo-query.go というファイルを作成します。

2

例に挙げたコードをコピーして、run-geo-query.go ファイルに貼り付けます。

次のコード例では、次を行います。

  • mongodb パッケージと依存関係をインポートします。

  • Atlas クラスターへの接続を確立します。

  • 複合$searchステージを使用して次の操作を行います。

    • 結果mustがcoordinatesのセットで定義されたPolygon内にあることを指定します。

    • タイプcondominiumのプロパティの結果を優先します。

  • $projectステージを使用して次の操作を行います。

    • すべてのフィールドを除外しますname 、 address 、 property_typeを除く）。

    • 返された各ドキュメントに関連性scoreを追加します。

  • カーソルを反復処理して、クエリに一致するドキュメントを出力します。

1package main
2
3import (
4	"context"
5	"fmt"
6
7	"go.mongodb.org/mongo-driver/bson"
8	"go.mongodb.org/mongo-driver/mongo"
9	"go.mongodb.org/mongo-driver/mongo/options"
10)
11
12func main() {
13	// connect to your Atlas cluster
14	client, err := mongo.Connect(context.TODO(), options.Client().ApplyURI("<connection-string>"))
15	if err != nil {
16		panic(err)
17	}
18	defer client.Disconnect(context.TODO())
19
20	// set namespace
21	collection := client.Database("sample_airbnb").Collection("listingsAndReviews")
22
23	// define polygon
24	polygon := [][][]float64{{
25		{-161.323242, 22.512557},
26		{-152.446289, 22.065278},
27		{-156.09375, 17.811456},
28		{-161.323242, 22.512557},
29	}}
30
31	// define pipeline
32	searchStage := bson.D{{"$search", bson.M{
33		"index": "geo-json-tutorial",
34		"compound": bson.M{
35			"must": bson.M{
36				"geoWithin": bson.M{
37					"geometry": bson.M{
38						"type":        "Polygon",
39						"coordinates": polygon,
40					},
41					"path": "address.location",
42				},
43			},
44			"should": bson.M{
45				"text": bson.M{
46					"path":  "property_type",
47					"query": "Condominium",
48				}},
49		},
50	},
51	}}
52	limitStage := bson.D{{"$limit", 10}}
53	projectStage := bson.D{{"$project", bson.D{{"name", 1}, {"address", 1}, {"property_type", 1}, {"_id", 0}, {"score", bson.D{{"$meta", "searchScore"}}}}}}
54
55	// run pipeline
56	cursor, err := collection.Aggregate(context.TODO(), mongo.Pipeline{searchStage, limitStage, projectStage})
57	if err != nil {
58		panic(err)
59	}
60
61	// print results
62	var results []bson.D
63	if err = cursor.All(context.TODO(), &results); err != nil {
64		panic(err)
65	}
66	for _, result := range results {
67		fmt.Println(result)
68	}
69}
3

<connection-string> を Atlas 接続文字列に置き換えます。

サンプルを実行する前に、<connection-string> をAtlas接続stringに置き換えます。 接続stringにデータベースユーザーの認証情報が含まれていることを確認します。 詳しくは、「ドライバーによる接続 」を参照してください。

4

run-geo-query.go ファイルをコンパイルして実行します。

go run run-geo-query.go
[{name Ocean View Waikiki Marina w/prkg} {property_type Condominium} {address [{street Honolulu, HI, United States} {suburb Oʻahu} {government_area Primary Urban Center} {market Oahu} {country United States} {country_code US} {location [{type Point} {coordinates [-157.83919 21.28634]} {is_location_exact true}]}]} {score 2.238388776779175}]
[{name LAHAINA, MAUI! RESORT/CONDO BEACHFRONT!! SLEEPS 4!} {property_type Condominium} {address [{street Lahaina, HI, United States} {suburb Maui} {government_area Lahaina} {market Maui} {country United States} {country_code US} {location [{type Point} {coordinates [-156.68012 20.96996]} {is_location_exact true}]}]} {score 2.238388776779175}]
[{name Makaha Valley Paradise with OceanView} {property_type Condominium} {address [{street Waianae, HI, United States} {suburb Leeward Side} {government_area Waianae} {market Oahu} {country United States} {country_code US} {location [{type Point} {coordinates [-158.20291 21.4818]} {is_location_exact true}]}]} {score 2.238388776779175}]
[{name March 2019 availability! Oceanview on Sugar Beach!} {property_type Condominium} {address [{street Kihei, HI, United States} {suburb Maui} {government_area Kihei-Makena} {market Maui} {country United States} {country_code US} {location [{type Point} {coordinates [-156.46881 20.78621]} {is_location_exact true}]}]} {score 2.238388776779175}]
[{name Tropical Jungle Oasis} {property_type Condominium} {address [{street Hilo, HI, United States} {suburb Island of Hawaiʻi} {government_area South Hilo} {market The Big Island} {country United States} {country_code US} {location [{type Point} {coordinates [-155.09259 19.73108]} {is_location_exact true}]}]} {score 2.238388776779175}]
[{name 2 Bdrm/2 Bath  Family Suite Ocean View} {property_type Condominium} {address [{street Honolulu, HI, United States} {suburb Waikiki} {government_area Primary Urban Center} {market Oahu} {country United States} {country_code US} {location [{type Point} {coordinates [-157.82696 21.27971]} {is_location_exact true}]}]} {score 2.238388776779175}]
[{name 302 Kanai A Nalu Ocean front/view} {property_type Condominium} {address [{street Wailuku, HI, United States} {suburb Maui} {government_area Kihei-Makena} {market Maui} {country United States} {country_code US} {location [{type Point} {coordinates [-156.5039 20.79664]} {is_location_exact true}]}]} {score 2.238388776779175}]
[{name Sugar Beach Resort 1BR Ground Floor Condo !} {property_type Condominium} {address [{street Kihei, HI, United States} {suburb Maui} {government_area Kihei-Makena} {market Maui} {country United States} {country_code US} {location [{type Point} {coordinates [-156.46697 20.78484]} {is_location_exact true}]}]} {score 2.238388776779175}]
[{name 2 BR Oceanview - Great Location!} {property_type Condominium} {address [{street Kihei, HI, United States} {suburb Kihei/Wailea} {government_area Kihei-Makena} {market Maui} {country United States} {country_code US} {location [{type Point} {coordinates [-156.44917 20.73013]} {is_location_exact true}]}]} {score 2.238388776779175}]
[{name PALMS AT WAILEA #905-2BR-REMODELED-LARGE LANAI-AC} {property_type Condominium} {address [{street Kihei, HI, United States} {suburb Maui} {government_area Kihei-Makena} {market Maui} {country United States} {country_code US} {location [{type Point} {coordinates [-156.4409 20.69735]} {is_location_exact true}]}]} {score 2.238388776779175}]
1

CLASSPATH に次のライブラリが含まれていることを確認します。

junit

4.11以降のバージョン

mongodb-driver-sync

4.3.0以降のバージョン

slf4j-log4j12

1.7.30以降のバージョン

2

GeoQuery.java というファイルを作成します。

3

例に挙げたコードをコピーして、GeoQuery.java ファイルに貼り付けます。

次のコード例では、次を行います。

  • mongodb パッケージと依存関係をインポートします。

  • Atlas クラスターへの接続を確立します。

  • 複合$searchステージを使用して次の操作を行います。

    • 結果mustがcoordinatesのセットで定義されたPolygon内にあることを指定します。

    • タイプcondominiumのプロパティの結果を優先します。

  • $projectステージを使用して次の操作を行います。

    • すべてのフィールドを除外しますname 、 address 、 property_typeを除く）。

    • 返された各ドキュメントに関連性scoreを追加します。

  • カーソルを反復処理し、次に一致するドキュメントを出力します
    クエリを実行します。
1import java.util.Arrays;
2import static com.mongodb.client.model.Filters.eq;
3import static com.mongodb.client.model.Aggregates.limit;
4import static com.mongodb.client.model.Aggregates.project;
5import static com.mongodb.client.model.Projections.computed;
6import static com.mongodb.client.model.Projections.excludeId;
7import static com.mongodb.client.model.Projections.fields;
8import static com.mongodb.client.model.Projections.include;
9import com.mongodb.client.MongoClient;
10import com.mongodb.client.MongoClients;
11import com.mongodb.client.MongoCollection;
12import com.mongodb.client.MongoDatabase;
13import org.bson.Document;
14
15public class GeoQuery {
16        public static void main( String[] args ) {
17                Document agg = new Document( "$search",
18                new Document( "index", "geo-json-tutorial")
19                .append("compound",
20                    new Document("must", Arrays.asList(new Document("geoWithin", 
21                    new Document("geometry", 
22                        new Document("type", "Polygon")
23                            .append("coordinates", Arrays.asList(Arrays.asList(Arrays.asList(-161.323242d, 22.512557d), Arrays.asList(-152.446289d, 22.065278d), Arrays.asList(-156.09375d, 17.811456d), Arrays.asList(-161.323242d, 22.512557d)))))
24                            .append("path", "address.location"))))
25                .append("should", Arrays.asList(new Document("text", 
26                    new Document("path", "property_type")
27                        .append("query", "Condominium"))))));
28        
29                String uri = "<connection-string>";
30
31                try (MongoClient mongoClient = MongoClients.create(uri)) {
32                        MongoDatabase database = mongoClient.getDatabase("sample_airbnb");
33                        MongoCollection<Document> collection = database.getCollection("listingsAndReviews");
34                                        
35                        collection.aggregate(Arrays.asList(agg, 
36                            limit(10), 
37                            project(fields(excludeId(), include("name", "address", "property_type"), computed("score", new Document("$meta", "searchScore"))))))
38                            .forEach(doc -> System.out.println(doc.toJson() + "\n"));    
39                }
40        }
41}

注意

Maven 環境でサンプル コードを実行するには、 ファイルのインポート ステートメントの上に以下を追加します。

package com.mongodb.drivers;
4

<connection-string> を Atlas 接続文字列に置き換えます。

サンプルを実行する前に、<connection-string> をAtlas接続stringに置き換えます。 接続stringにデータベースユーザーの認証情報が含まれていることを確認します。 詳しくは、「ドライバーによる接続 」を参照してください。

5

GeoQuery.java ファイルをコンパイルして実行します。

javac GeoQuery.java
java GeoQuery
{"name": "Ocean View Waikiki Marina w/prkg", "property_type": "Condominium", "address": {"street": "Honolulu, HI, United States", "suburb": "O\u02bbahu", "government_area": "Primary Urban Center", "market": "Oahu", "country": "United States", "country_code": "US", "location": {"type": "Point", "coordinates": [-157.83919, 21.28634], "is_location_exact": true}}, "score": 1.0},
{"name": "Kailua-Kona, Kona Coast II 2b condo", "property_type": "Apartment", "address": {"street": "Kailua-Kona, HI, United States", "suburb": "Kailua/Kona", "government_area": "North Kona", "market": "The Big Island", "country": "United States", "country_code": "US", "location": {"type": "Point", "coordinates": [-155.96445, 19.5702], "is_location_exact": true}}, "score": 1.0},
{"name": "LAHAINA, MAUI! RESORT/CONDO BEACHFRONT!! SLEEPS 4!", "property_type": "Condominium", "address": {"street": "Lahaina, HI, United States", "suburb": "Maui", "government_area": "Lahaina", "market": "Maui", "country": "United States", "country_code": "US", "location": {"type": "Point", "coordinates": [-156.68012, 20.96996], "is_location_exact": true}}, "score": 1.0},
{"name": "Makaha Valley Paradise with OceanView", "property_type": "Condominium", "address": {"street": "Waianae, HI, United States", "suburb": "Leeward Side", "government_area": "Waianae", "market": "Oahu", "country": "United States", "country_code": "US", "location": {"type": "Point", "coordinates": [-158.20291, 21.4818], "is_location_exact": true}}, "score": 1.0},
{"name": "~Ao Lele~ Flying Cloud", "property_type": "Treehouse", "address": {"street": "Volcano, HI, United States", "suburb": "Island of Hawai\u02bbi", "government_area": "Puna", "market": "The Big Island", "country": "United States", "country_code": "US", "location": {"type": "Point", "coordinates": [-155.21763, 19.42151], "is_location_exact": false}}, "score": 1.0},
{"name": "Private OceanFront - Bathtub Beach. Spacious House", "property_type": "House", "address": {"street": "Laie, HI, United States", "suburb": "Ko'olauloa", "government_area": "Koolauloa", "market": "Oahu", "country": "United States", "country_code": "US", "location": {"type": "Point", "coordinates": [-157.91952, 21.63549], "is_location_exact": true}}, "score": 1.0},
{"name": "Banyan Bungalow", "property_type": "Bungalow", "address": {"street": "Waialua, HI, United States", "suburb": "O\u02bbahu", "government_area": "North Shore Oahu", "market": "Oahu", "country": "United States", "country_code": "US", "location": {"type": "Point", "coordinates": [-158.1602, 21.57561], "is_location_exact": false}}, "score": 1.0},
{"name": "March 2019 availability! Oceanview on Sugar Beach!", "property_type": "Condominium", "address": {"street": "Kihei, HI, United States", "suburb": "Maui", "government_area": "Kihei-Makena", "market": "Maui", "country": "United States", "country_code": "US", "location": {"type": "Point", "coordinates": [-156.46881, 20.78621], "is_location_exact": true}}, "score": 1.0},
{"name": "Tropical Jungle Oasis", "property_type": "Condominium", "address": {"street": "Hilo, HI, United States", "suburb": "Island of Hawai\u02bbi", "government_area": "South Hilo", "market": "The Big Island", "country": "United States", "country_code": "US", "location": {"type": "Point", "coordinates": [-155.09259, 19.73108], "is_location_exact": true}}, "score": 1.0},
{"name": "Jubilee By The Sea (Ocean Views)", "property_type": "House", "address": {"street": "Kailua-Kona, HI, United States", "suburb": "Island of Hawai\u02bbi", "government_area": "North Kona", "market": "The Big Island", "country": "United States", "country_code": "US", "location": {"type": "Point", "coordinates": [-155.97349, 19.61318], "is_location_exact": false}}, "score": 1.0}
1

次の依存関係をプロジェクトに追加していることを確認してください。

mongodb-driver-kotlin-coroutine

4.10.0以降のバージョン

2

GeoQuery.kt というファイルを作成します。

3

例に挙げたコードをコピーして、GeoQuery.kt ファイルに貼り付けます。

次のコード例では、次を行います。

  • mongodb パッケージと依存関係をインポートします。

  • Atlas クラスターへの接続を確立します。

  • 複合$searchステージを使用して次の操作を行います。

    • 結果mustがcoordinatesのセットで定義されたPolygon内にあることを指定します。

    • タイプcondominiumのプロパティの結果を優先します。

  • $projectステージを使用して次の操作を行います。

    • すべてのフィールドを除外しますname 、 address 、 property_typeを除く）。

    • 返された各ドキュメントに関連性scoreを追加します。

  • クエリに一致するドキュメントをAggregateFlowインスタンスから出力します。

1import com.mongodb.client.model.Aggregates.limit
2import com.mongodb.client.model.Aggregates.project
3import com.mongodb.client.model.Projections.*
4import com.mongodb.kotlin.client.coroutine.MongoClient
5import kotlinx.coroutines.runBlocking
6import org.bson.Document
7
8fun main() {
9    // connect to your Atlas cluster
10    val uri = "<connection-string>"
11    val mongoClient = MongoClient.create(uri)
12
13    // set namespace
14    val database = mongoClient.getDatabase("sample_airbnb")
15    val collection = database.getCollection<Document>("listingsAndReviews")
16
17    runBlocking {
18        // define pipeline
19        val agg = Document(
20            "\$search",
21            Document("index", "geo-json-tutorial")
22                .append(
23                    "compound",
24                    Document(
25                        "must", listOf(
26                            Document(
27                                "geoWithin",
28                                Document(
29                                    "geometry",
30                                    Document("type", "Polygon")
31                                        .append(
32                                            "coordinates",
33                                            listOf(
34                                                listOf(
35                                                    listOf(-161.323242, 22.512557),
36                                                    listOf(-152.446289, 22.065278),
37                                                    listOf(-156.09375, 17.811456),
38                                                    listOf(-161.323242, 22.512557)
39                                                )
40                                            )
41                                        )
42                                )
43                                    .append("path", "address.location")
44                            )
45                        )
46                    )
47                        .append(
48                            "should", listOf(
49                                Document(
50                                    "text",
51                                    Document("path", "property_type")
52                                        .append("query", "Condominium")
53                                )
54                            )
55                        )
56                )
57        )
58        
59        // run pipeline and print results
60        val resultsFlow = collection.aggregate<Document>(
61            listOf(
62                agg,
63                limit(10),
64                project(fields(
65                    excludeId(),
66                    include("name", "address", "property_type"),
67                    computed("score", Document("\$meta", "searchScore"))
68                ))
69            )
70        )
71        resultsFlow.collect { println(it) }
72    }
73    mongoClient.close()
74}
4

<connection-string> を Atlas 接続文字列に置き換えます。

サンプルを実行する前に、<connection-string> をAtlas接続stringに置き換えます。 接続stringにデータベースユーザーの認証情報が含まれていることを確認します。 詳しくは、「ドライバーによる接続 」を参照してください。

5

GeoQuery.kt ファイルを実行します。

IDE でGeoQuery.ktプログラムを実行すると、次のドキュメントが出力されます。

Document{{name=Ocean View Waikiki Marina w/prkg, property_type=Condominium, address=Document{{street=Honolulu, HI, United States, suburb=Oʻahu, government_area=Primary Urban Center, market=Oahu, country=United States, country_code=US, location=Document{{type=Point, coordinates=[-157.83919, 21.28634], is_location_exact=true}}}}, score=2.238388776779175}}
Document{{name=LAHAINA, MAUI! RESORT/CONDO BEACHFRONT!! SLEEPS 4!, property_type=Condominium, address=Document{{street=Lahaina, HI, United States, suburb=Maui, government_area=Lahaina, market=Maui, country=United States, country_code=US, location=Document{{type=Point, coordinates=[-156.68012, 20.96996], is_location_exact=true}}}}, score=2.238388776779175}}
Document{{name=Makaha Valley Paradise with OceanView, property_type=Condominium, address=Document{{street=Waianae, HI, United States, suburb=Leeward Side, government_area=Waianae, market=Oahu, country=United States, country_code=US, location=Document{{type=Point, coordinates=[-158.20291, 21.4818], is_location_exact=true}}}}, score=2.238388776779175}}
Document{{name=March 2019 availability! Oceanview on Sugar Beach!, property_type=Condominium, address=Document{{street=Kihei, HI, United States, suburb=Maui, government_area=Kihei-Makena, market=Maui, country=United States, country_code=US, location=Document{{type=Point, coordinates=[-156.46881, 20.78621], is_location_exact=true}}}}, score=2.238388776779175}}
Document{{name=Tropical Jungle Oasis, property_type=Condominium, address=Document{{street=Hilo, HI, United States, suburb=Island of Hawaiʻi, government_area=South Hilo, market=The Big Island, country=United States, country_code=US, location=Document{{type=Point, coordinates=[-155.09259, 19.73108], is_location_exact=true}}}}, score=2.238388776779175}}
Document{{name=2 Bdrm/2 Bath  Family Suite Ocean View, property_type=Condominium, address=Document{{street=Honolulu, HI, United States, suburb=Waikiki, government_area=Primary Urban Center, market=Oahu, country=United States, country_code=US, location=Document{{type=Point, coordinates=[-157.82696, 21.27971], is_location_exact=true}}}}, score=2.238388776779175}}
Document{{name=302 Kanai A Nalu Ocean front/view, property_type=Condominium, address=Document{{street=Wailuku, HI, United States, suburb=Maui, government_area=Kihei-Makena, market=Maui, country=United States, country_code=US, location=Document{{type=Point, coordinates=[-156.5039, 20.79664], is_location_exact=true}}}}, score=2.238388776779175}}
Document{{name=Sugar Beach Resort 1BR Ground Floor Condo !, property_type=Condominium, address=Document{{street=Kihei, HI, United States, suburb=Maui, government_area=Kihei-Makena, market=Maui, country=United States, country_code=US, location=Document{{type=Point, coordinates=[-156.46697, 20.78484], is_location_exact=true}}}}, score=2.238388776779175}}
Document{{name=2 BR Oceanview - Great Location!, property_type=Condominium, address=Document{{street=Kihei, HI, United States, suburb=Kihei/Wailea, government_area=Kihei-Makena, market=Maui, country=United States, country_code=US, location=Document{{type=Point, coordinates=[-156.44917, 20.73013], is_location_exact=true}}}}, score=2.238388776779175}}
Document{{name=PALMS AT WAILEA #905-2BR-REMODELED-LARGE LANAI-AC, property_type=Condominium, address=Document{{street=Kihei, HI, United States, suburb=Maui, government_area=Kihei-Makena, market=Maui, country=United States, country_code=US, location=Document{{type=Point, coordinates=[-156.4409, 20.69735], is_location_exact=true}}}}, score=2.238388776779175}}
1

run-geo-query.js というファイルを作成します。

2

以下のコードをコピーして、run-geo-query.js ファイルに貼り付けます。

次のコード例では、次を行います。

  • MongoDB の Node.js ドライバーであるmongodbをインポートします。

  • Atlas クラスターへの接続を確立するためのMongoClientクラスのインスタンスを作成します。

    • 複合$searchステージを使用して次の操作を行います。

      • 結果mustがcoordinatesのセットで定義されたPolygon内にあることを指定します。

      • タイプcondominiumのプロパティの結果を優先します。

    • $projectステージを使用して次の操作を行います。

      • すべてのフィールドを除外しますname 、 address 、 property_typeを除く）。

      • 返された各ドキュメントに関連性scoreを追加します。

  • カーソルを反復処理して、クエリに一致するドキュメントを出力します。

    1const { MongoClient } = require("mongodb");
    2
    3// connect to your Atlas cluster
    4const uri ="<connection-string>";
    5
    6const client = new MongoClient(uri);
    7
    8async function run() {
    9    try {
    10        await client.connect();
    11
    12        // set namespace
    13        const database = client.db("sample_airbnb");
    14        const coll = database.collection("listingsAndReviews");
    15
    16        // define pipeline
    17        const agg = [
    18            {
    19              '$search': {
    20                'index': 'geo-json-tutorial',
    21                'compound': {
    22                  'must': [
    23                    {
    24                      'geoWithin': {
    25                        'geometry': {
    26                          'type': 'Polygon', 
    27                          'coordinates': [
    28                            [
    29                              [
    30                                -161.323242, 22.512557
    31                              ], [
    32                                -152.446289, 22.065278
    33                              ], [
    34                                -156.09375, 17.811456
    35                              ], [
    36                                -161.323242, 22.512557
    37                              ]
    38                            ]
    39                          ]
    40                        }, 
    41                        'path': 'address.location'
    42                      }
    43                    }
    44                  ], 
    45                  'should': [
    46                    {
    47                      'text': {
    48                        'path': 'property_type', 
    49                        'query': 'Condominium'
    50                      }
    51                    }
    52                  ]
    53                }
    54              }
    55            }, {
    56              '$limit': 10
    57            }, {
    58              '$project': {
    59                '_id': 0, 
    60                'name': 1, 
    61                'address': 1, 
    62                'property_type': 1, 
    63                'score': {
    64                  '$meta': 'searchScore'
    65                }
    66              }
    67            }
    68          ];
    69        // run pipeline
    70        const result = await coll.aggregate(agg);
    71
    72        // print results
    73        await result.forEach((doc) => console.log(doc));
    74    } finally {
    75        await client.close();
    76    }
    77}
    78run().catch(console.dir);
3

<connection-string> を Atlas 接続文字列に置き換えます。

サンプルを実行する前に、<connection-string> をAtlas接続stringに置き換えます。 接続stringにデータベースユーザーの認証情報が含まれていることを確認します。 詳しくは、「ドライバーによる接続 」を参照してください。

4

コレクションをクエリします。

次のコマンドを実行して、コレクションをクエリします。

node run-geo-query.js
{
  name: 'Ocean View Waikiki Marina w/prkg',
  property_type: 'Condominium',
  address: {
    street: 'Honolulu, HI, United States',
    suburb: 'Oʻahu',
    government_area: 'Primary Urban Center',
    market: 'Oahu',
    country: 'United States',
    country_code: 'US',
    location: {
      type: 'Point',
      coordinates: [ -157.83919, 21.28634 ],
      is_location_exact: true
    }
  },
  score: 2.238388776779175
},
{
  name: 'LAHAINA, MAUI! RESORT/CONDO BEACHFRONT!! SLEEPS 4!',
  property_type: 'Condominium',
  address: {
    street: 'Lahaina, HI, United States',
    suburb: 'Maui',
    government_area: 'Lahaina',
    market: 'Maui',
    country: 'United States',
    country_code: 'US',
    location: {
      type: 'Point',
      coordinates: [ -156.68012, 20.96996 ],
      is_location_exact: true
    }
  },
  score: 2.238388776779175
},
{
  name: 'Makaha Valley Paradise with OceanView',
  property_type: 'Condominium',
  address: {
    street: 'Waianae, HI, United States',
    suburb: 'Leeward Side',
    government_area: 'Waianae',
       market: 'Oahu',
    country: 'United States',
    country_code: 'US',
    location: {
      type: 'Point',
      coordinates: [ -158.20291, 21.4818 ],
      is_location_exact: true
    }
  },
  score: 2.238388776779175
},
{
  name: 'March 2019 availability! Oceanview on Sugar Beach!',
  property_type: 'Condominium',
  address: {
    street: 'Kihei, HI, United States',
    suburb: 'Maui',
    government_area: 'Kihei-Makena',
    market: 'Maui',
    country: 'United States',
    country_code: 'US',
    location: {
      type: 'Point',
      coordinates: [ -156.46881, 20.78621 ],
      is_location_exact: true
    }
  },
  score: 2.238388776779175
},
{
  name: 'Tropical Jungle Oasis',
  property_type: 'Condominium',
  address: {
    street: 'Hilo, HI, United States',
    suburb: 'Island of Hawaiʻi',
    government_area: 'South Hilo',
    market: 'The Big Island',
    country: 'United States',
    country_code: 'US',
    location: {
      type: 'Point',
      coordinates: [ -155.09259, 19.73108 ],
      is_location_exact: true
    }
  },
  score: 2.238388776779175
},
{
  name: '2 Bdrm/2 Bath  Family Suite Ocean View',
  property_type: 'Condominium',
  address: {
    street: 'Honolulu, HI, United States',
    suburb: 'Waikiki',
    government_area: 'Primary Urban Center',
    market: 'Oahu',
    country: 'United States',
    country_code: 'US',
    location: {
      type: 'Point',
      coordinates: [ -157.82696, 21.27971 ],
      is_location_exact: true
    }
  },
  score: 2.238388776779175
},
{
  name: '302 Kanai A Nalu Ocean front/view',
  property_type: 'Condominium',
  address: {
    street: 'Wailuku, HI, United States',
    suburb: 'Maui',
    government_area: 'Kihei-Makena',
    market: 'Maui',
    country: 'United States',
    country_code: 'US',
    location: {
      type: 'Point',
      coordinates: [ -156.5039, 20.79664 ],
      is_location_exact: true
    }
  },
  score: 2.238388776779175
},
{
  name: 'Sugar Beach Resort 1BR Ground Floor Condo !',
  property_type: 'Condominium',
  address: {
    street: 'Kihei, HI, United States',
    suburb: 'Maui',
    government_area: 'Kihei-Makena',
    market: 'Maui',
    country: 'United States',
    country_code: 'US',
    location: {
      type: 'Point',
      coordinates: [ -156.46697, 20.78484 ],
      is_location_exact: true
    }
  },
  score: 2.238388776779175
},
{
  name: '2 BR Oceanview - Great Location!',
  property_type: 'Condominium',
  address: {
    street: 'Kihei, HI, United States',
    suburb: 'Kihei/Wailea',
    government_area: 'Kihei-Makena',
    market: 'Maui',
    country: 'United States',
    country_code: 'US',
    location: {
      type: 'Point',
      coordinates: [ -156.44917, 20.73013 ],
      is_location_exact: true
    }
  },
  score: 2.238388776779175
},
{
  name: 'PALMS AT WAILEA #905-2BR-REMODELED-LARGE LANAI-AC',
  property_type: 'Condominium',
  address: {
    street: 'Kihei, HI, United States',
    suburb: 'Maui',
    government_area: 'Kihei-Makena',
    market: 'Maui',
    country: 'United States',
    country_code: 'US',
    location: {
      type: 'Point',
      coordinates: [ -156.4409, 20.69735 ],
      is_location_exact: true
    }
  },
  score: 2.238388776779175
}
1

run-geo-query.py というファイルを作成します。

2

以下のコードをコピーして、run-geo-query.py ファイルに貼り付けます。

次のコード例では、次を行います。

  • pymongo、MongoDB の Python ドライバー、およびDNSシード リスト接続文字列を使用してpymongo をAtlas に接続するために必要なdns モジュールをインポートします。

  • Atlas クラスターへの接続を確立するためのMongoClientクラスのインスタンスを作成します。

    • 複合$searchステージを使用して次の操作を行います。

      • 結果mustがcoordinatesのセットで定義されたPolygon内にあることを指定します。

      • タイプcondominiumのプロパティの結果を優先します。

    • $projectステージを使用して次の操作を行います。

      • すべてのフィールドを除外しますname 、 address 、 property_typeを除く）。

      • 返された各ドキュメントに関連性scoreを追加します。

  • カーソルを反復処理して、クエリに一致するドキュメントを出力します。

    1import pymongo
    2
    3# connect to your Atlas cluster
    4client = pymongo.MongoClient('<connection-string>')
    5
    6# define pipeline
    7pipeline = [
    8    {
    9        '$search': {
    10            'index': 'geo-json-tutorial',
    11            'compound': {
    12                'must': [
    13                    {
    14                        'geoWithin': {
    15                            'geometry': {
    16                                'type': 'Polygon', 
    17                                'coordinates': [
    18                                    [
    19                                        [
    20                                            -161.323242, 22.512557
    21                                        ], [
    22                                            -152.446289, 22.065278
    23                                        ], [
    24                                            -156.09375, 17.811456
    25                                        ], [
    26                                            -161.323242, 22.512557
    27                                        ]
    28                                    ]
    29                                ]
    30                            }, 
    31                            'path': 'address.location'
    32                        }
    33                    }
    34                ], 
    35                'should': [
    36                    {
    37                        'text': {
    38                            'path': 'property_type', 
    39                            'query': 'Condominium'
    40                        }
    41                    }
    42                ]
    43            }
    44        }
    45    }, {
    46        '$limit': 10
    47    }, {
    48        '$project': {
    49            '_id': 0, 
    50            'name': 1, 
    51            'address': 1, 
    52            'property_type': 1, 
    53            'score': {
    54                '$meta': 'searchScore'
    55            }
    56        }
    57    }
    58]
    59# run pipeline
    60result = client["sample_airbnb"]["listingsAndReviews"].aggregate(pipeline)
    61
    62# print results
    63for i in result:
    64    print(i)
3

<connection-string> を Atlas 接続文字列に置き換えます。

サンプルを実行する前に、<connection-string> をAtlas接続stringに置き換えます。 接続stringにデータベースユーザーの認証情報が含まれていることを確認します。 詳しくは、「ドライバーによる接続 」を参照してください。

4

コレクションをクエリします。

python run-geo-query.py
{
    "address": {
        "country": "United States",
        "country_code": "US",
        "government_area": "Primary Urban Center",
        "location": {
            "coordinates": [
                -157.83919,
                21.28634
            ],
            "is_location_exact": true,
            "type": "Point"
        },
        "market": "Oahu",
        "street": "Honolulu, HI, United States",
        "suburb": "O\u02bbahu"
    },
    "name": "Ocean View Waikiki Marina w/prkg",
    "property_type": "Condominium",
    "score": 2.238388776779175
}
{
    "address": {
        "country": "United States",
        "country_code": "US",
        "government_area": "Lahaina",
        "location": {
            "coordinates": [
                -156.68012,
                20.96996
            ],
            "is_location_exact": true,
            "type": "Point"
        },
        "market": "Maui",
        "street": "Lahaina, HI, United States",
        "suburb": "Maui"
    },
    "name": "LAHAINA, MAUI! RESORT/CONDO BEACHFRONT!! SLEEPS 4!",
    "property_type": "Condominium",
    "score": 2.238388776779175
}
{
    "address": {
        "country": "United States",
        "country_code": "US",
        "government_area": "Waianae",
        "location": {
            "coordinates": [
                -158.20291,
                21.4818
            ],
            "is_location_exact": true,
            "type": "Point"
        },
        "market": "Oahu",
        "street": "Waianae, HI, United States",
        "suburb": "Leeward Side"
    },
    "name": "Makaha Valley Paradise with OceanView",
    "property_type": "Condominium",
    "score": 2.238388776779175
}
{
    "address": {
        "country": "United States",
        "country_code": "US",
        "government_area": "Kihei-Makena",
        "location": {
            "coordinates": [
                -156.46881,
                20.78621
            ],
            "is_location_exact": true,
            "type": "Point"
        },
        "market": "Maui",
        "street": "Kihei, HI, United States",
        "suburb": "Maui"
    },
    "name": "March 2019 availability! Oceanview on Sugar Beach!",
    "property_type": "Condominium",
    "score": 2.238388776779175
}
{
    "address": {
        "country": "United States",
        "country_code": "US",
        "government_area": "South Hilo",
        "location": {
            "coordinates": [
                -155.09259,
                19.73108
            ],
            "is_location_exact": true,
            "type": "Point"
        },
        "market": "The Big Island",
        "street": "Hilo, HI, United States",
        "suburb": "Island of Hawai\u02bbi"
    },
    "name": "Tropical Jungle Oasis",
    "property_type": "Condominium",
    "score": 2.238388776779175
}
{
    "address": {
        "country": "United States",
        "country_code": "US",
        "government_area": "Primary Urban Center",
        "location": {
            "coordinates": [
                -157.82696,
                21.27971
            ],
            "is_location_exact": true,
            "type": "Point"
        },
        "market": "Oahu",
        "street": "Honolulu, HI, United States",
        "suburb": "Waikiki"
    },
    "name": "2 Bdrm/2 Bath  Family Suite Ocean View",
    "property_type": "Condominium",
    "score": 2.238388776779175
}
{
    "address": {
        "country": "United States",
        "country_code": "US",
        "government_area": "Kihei-Makena",
        "location": {
            "coordinates": [
                -156.5039,
                20.79664
            ],
            "is_location_exact": true,
            "type": "Point"
        },
        "market": "Maui",
        "street": "Wailuku, HI, United States",
        "suburb": "Maui"
    },
    "name": "302 Kanai A Nalu Ocean front/view",
    "property_type": "Condominium",
    "score": 2.238388776779175
}
{
    "address": {
        "country": "United States",
        "country_code": "US",
        "government_area": "Kihei-Makena",
        "location": {
            "coordinates": [
                -156.46697,
                20.78484
            ],
            "is_location_exact": true,
            "type": "Point"
        },
        "market": "Maui",
        "street": "Kihei, HI, United States",
        "suburb": "Maui"
    },
    "name": "Sugar Beach Resort 1BR Ground Floor Condo !",
    "property_type": "Condominium",
    "score": 2.238388776779175
}
{
    "address": {
        "country": "United States",
        "country_code": "US",
        "government_area": "Kihei-Makena",
        "location": {
            "coordinates": [
                -156.44917,
                20.73013
            ],
            "is_location_exact": true,
            "type": "Point"
        },
        "market": "Maui",
        "street": "Kihei, HI, United States",
        "suburb": "Kihei/Wailea"
    },
    "name": "2 BR Oceanview - Great Location!",
    "property_type": "Condominium",
    "score": 2.238388776779175
}
{
    "address": {
        "country": "United States",
        "country_code": "US",
        "government_area": "Kihei-Makena",
        "location": {
            "coordinates": [
                -156.4409,
                20.69735
            ],
            "is_location_exact": true,
            "type": "Point"
        },
        "market": "Maui",
        "street": "Kihei, HI, United States",
        "suburb": "Maui"
    },
    "name": "PALMS AT WAILEA #905-2BR-REMODELED-LARGE LANAI-AC",
    "property_type": "Condominium",
    "score": 2.238388776779175
}

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