Menu Docs
Página inicial do Docs
/
Atlas
/
Atlas Search
/
Queries e índices
/
Referência de query
/
operadores e coletores

geoShape

Nesta página

Definição

geoShape

O operador geoShape oferece suporte à query de formas relacionadas a uma determinada geometria se indexShapes for definido como true na definição do índice .

Ao especificar as coordenadas a serem pesquisadas, a longitude deve ser especificada primeiro e depois a latitude. Os valores de longitude podem estar entre -180 e 180, ambos inclusos. Os valores de latitude podem estar entre -90 e 90, ambos inclusos. Os valores de coordenadas podem ser inteiros ou duplos.

Observação

O Atlas Search não oferece suporte ao seguinte:

  • Sistema de Referência de Coordenadas Não Padrão (CRS)

  • Sistema de coordenadas Planar XY (bidimensional)

  • Pares de coordenadas Notação de ponto (ou seja, pointFieldName: [12, 34] )

Sintaxe

1{
2    "$search": {
3       "index": <index name>, // optional, defaults to "default"
4       "geoShape": {
5          "path": "<field-to-search>",
6          "relation": "contains | disjoint | intersects | within",
7          "geometry": <GeoJSON-object>,
8          "score": <score-options>
9       }
10    }
11}

Opções

geoShape usa os seguintes termos para construir uma consulta:

Campo
Tipo
Descrição
necessidade

geometry

Objeto GeoJSON

Objeto GeoJSON que especifica a forma Polígono, MultiPolígono ou LineString ou aponte para o Atlas Search. O polígono deve ser especificado como um loop fechado onde a última posição é igual à primeira posição.

Ao calcular resultados geoespaciais, os operadores geoShape e geoWithin do Atlas Search e o operador $geoIntersects do MongoDB utilizam geometrias diferentes. Essa diferença pode ser vista em como o Atlas Search e o MongoDB desenham as bordas poligonais.

O Atlas Search desenha polígonos com base na distância cartesiano, que é a linha mais curta entre dois pontos no sistema de referência de coordenadas.

O MongoDB desenha polígonos usando o modo geodésico baseado em 2índices dsphere construídos sobre uma biblioteca de terceiros para tipos geodésicos, ou o modo plano, de 2índices d. Para saber mais, consulte Objetos GeoJSON.

Atlas Search e MongoDB podem retornar resultados diferentes para queries geoespaciais envolvendo polígonos.

sim

path

cadeia de caracteres ou matriz de cadeias de caracteres

campo ou campos de tipo geográfico indexados a serem pesquisados.

sim

relation

enum

Relação da geometria da forma de query com a geometria do campo indexado. O valor pode ser um dos seguintes:

  • contains - Indica que a geometria indexada contém a geometria da query.

  • disjoint - Indica que tanto a query quanto as geometrias indexadas não têm nada em comum.

  • intersects - Indica que a query e as geometrias indexadas se cruzam.

  • within - Indica que a geometria indexada está dentro da geometria da query. Você não pode usar within com LineString ou Point.

sim

score

objeto

Pontuação a ser atribuída aos resultados de pesquisa correspondentes. Por padrão, a pontuação nos resultados é 1. Você pode modificar a pontuação usando as seguintes opções:

  • boost: multiplique a pontuação do resultado pelo número fornecido.

  • constant: substitui a pontuação do resultado pelo número fornecido.

  • function: substitua a pontuação do resultado pela expressão fornecida.

Para obter informações sobre como utilizar o score em sua consulta, consulte Classificar os documentos nos resultados.

no

Exemplos

Os exemplos seguintes utilizam a coleção listingsAndReviews no banco de dados sample_airbnb. Se você tiver o conjunto de dados de amostra no seu cluster, você poderá criar um índice personalizado do Atlas Search para tipo geoespacial e executar as queries de exemplo no seu cluster. O Início Rápido do Atlas Search contém instruções para carregar o conjunto de dados de amostra, criar uma definição de índice e executar queries do Atlas Search.

O seguinte é uma definição de índice de amostra para indexar o campo address.location na collection listingsAndReviews :

1{
2  "mappings": {
3    "fields": {
4      "address": {
5        "fields": {
6          "location": {
7            "indexShapes": true,
8            "type": "geo"
9          }
10        },
11        "type": "document"
12      },
13      "property_type": {
14        "type": "stringFacet"
15      }
16    }
17  }
18}

Exemplo de desconexão

O exemplo a seguir usa o operador geoShape para pesquisar propriedade que não têm nada em comum com as coordenadas de longitude e latitude especificadas no Havaí.

A consulta inclui um:

  • Estágio $limit para limitar a saída a 3 resultados.

  • Estágio $project para excluir todos os campos, exceto name e address.

1db.listingsAndReviews.aggregate([
2  {
3    "$search": {
4      "geoShape": {
5        "relation": "disjoint",
6        "geometry": {
7          "type": "Polygon",
8          "coordinates": [[[-161.323242,22.512557],
9                          [-152.446289,22.065278],
10                          [-156.09375,17.811456],
11                          [-161.323242,22.512557]]]
12        },
13        "path": "address.location"
14      }
15    }
16  },
17  {
18    $limit: 3
19  },
20  {
21    $project: {
22      "_id": 0,
23      "name": 1,
24      "address": 1,
25      score: { $meta: "searchScore" }
26    }
27  }
28])
{
  "name" : "Ribeira Charming Duplex",
  "address" : {
    "street" : "Porto, Porto, Portugal",
    "suburb" : "",
    "government_area" : "Cedofeita, Ildefonso, Sé, Miragaia, Nicolau, Vitória",
    "market" : "Porto",
    "country" : "Portugal",
    "country_code" : "PT",
    "location" : {
      "type" : "Point",
      "coordinates" : [ -8.61308, 41.1413 ],
      "is_location_exact" : false
    }
  }
}
{
  "name" : "Horto flat with small garden",
  "address" : {
    "street" : "Rio de Janeiro, Rio de Janeiro, Brazil",
    "suburb" : "Jardim Botânico",
    "government_area" : "Jardim Botânico",
    "market" : "Rio De Janeiro",
    "country" : "Brazil",
    "country_code" : "BR",
    "location" : {
      "type" : "Point",
      "coordinates" : [ -43.23074991429229, -22.966253551739655 ],
      "is_location_exact" : true
    }
  }
}
{
  "name" : "Private Room in Bushwick",
  "address" : {
    "street" : "Brooklyn, NY, United States",
    "suburb" : "Brooklyn",
    "government_area" : "Bushwick",
    "market" : "New York",
    "country" : "United States",
    "country_code" : "US",
    "location" : {
      "type" : "Point",
      "coordinates" : [ -73.93615, 40.69791 ],
      "is_location_exact" : true
    }
  }
}

Exemplo de intersecções

O exemplo a seguir usa o operador geoShape para pesquisar propriedades que interseccionam com as coordenadas de longitude e latitude especificadas na Espanha.

A consulta inclui um:

  • Estágio $limit para limitar a saída a 3 resultados.

  • Estágio $project para excluir todos os campos, exceto name e address.

1db.listingsAndReviews.aggregate([
2  {
3    "$search": {
4      "geoShape": {
5        "relation": "intersects",
6        "geometry": {
7          "type": "MultiPolygon",
8          "coordinates": [
9                        [[[2.16942,41.40082],
10                        [2.17963,41.40087],
11                        [2.18146,41.39716],
12                        [2.15533,41.40686],
13                        [2.14596,41.38475],
14                        [2.17519,41.41035],
15                        [2.16942,41.40082]]],
16                        [[[2.16365,41.39416],
17                        [2.16963,41.39726],
18                        [2.15395,41.38005],
19                        [2.17935,41.43038],
20                        [2.16365,41.39416]]]
21          ]
22        },
23        "path": "address.location"
24      }
25    }
26  },
27  {
28    $limit: 3
29  },
30  {
31    $project: {
32      "_id": 0,
33      "name": 1,
34      "address": 1,
35      score: { $meta: "searchScore" }
36    }
37  }
38])
{
  "name" : "Cozy bedroom Sagrada Familia",
  "address" : {
    "street" : "Barcelona, Catalunya, Spain",
    "suburb" : "Eixample",
    "government_area" : "el Fort Pienc",
    "market" : "Barcelona",
    "country" : "Spain",
    "country_code" : "ES",
    "location" : {
      "type" : "Point",
      "coordinates" : [ 2.17963, 41.40087 ],
      "is_location_exact" : true
    }
  }
}
{
  "name" : "",
  "address" : {
    "street" : "Barcelona, Catalunya, Spain",
    "suburb" : "Vila de Gràcia",
    "government_area" : "la Vila de Gràcia",
    "market" : "Barcelona",
    "country" : "Spain",
    "country_code" : "ES",
    "location" : {
      "type" : "Point",
      "coordinates" : [ 2.15759, 41.40349 ],
      "is_location_exact" : true
    }
  }
}
{
  "name" : "SPACIOUS RAMBLA CATALUÑA",
  "address" : {
    "street" : "Barcelona, Catalunya, Spain",
    "suburb" : "L'Antiga Esquerra de l'Eixample",
    "government_area" : "l'Antiga Esquerra de l'Eixample",
    "market" : "Barcelona",
    "country" : "Spain",
    "country_code" : "ES",
    "location" : {
      "type" : "Point",
      "coordinates" : [ 2.15255, 41.39193 ],
      "is_location_exact" : true
    }
  }
}

Dentro do exemplo

O exemplo a seguir usa o operador geoShape para pesquisar propriedade em Nova York que estão dentro das coordenadas de longitude e latitude especificadas. A query pesquisar o campo address.location na collection listingsAndReviews no reconhecimento de data center sample_airbnb .

A consulta inclui um:

  • Estágio $limit para limitar a saída a 3 resultados.

  • Estágio $project para excluir todos os campos, exceto name e address.

Pesquisa básica

A seguinte query retorna os documentos que correspondem aos critérios de pesquisa especificados.

1db.listingsAndReviews.aggregate([
2  {
3    "$search": {
4      "geoShape": {
5        "relation": "within",
6        "geometry": {
7          "type": "Polygon",
8          "coordinates": [[[-74.3994140625,40.5305017757],
9                          [-74.7290039063,40.5805846641],
10                          [-74.7729492188,40.9467136651],
11                          [-74.0698242188,41.1290213475],
12                          [-73.65234375,40.9964840144],
13                          [-72.6416015625,40.9467136651],
14                          [-72.3559570313,40.7971774152],
15                          [-74.3994140625,40.5305017757]]]
16        },
17        "path": "address.location"
18      }
19    }
20  },
21  {
22    $limit: 3
23  },
24  {
25    $project: {
26      "_id": 0,
27      "name": 1,
28      "address": 1,
29      score: { $meta: "searchScore" }
30    }
31  }
32])
{
  "name" : "Private Room in Bushwick",
  "address" : {
    "street" : "Brooklyn, NY, United States",
    "suburb" : "Brooklyn",
    "government_area" : "Bushwick",
    "market" : "New York",
    "country" : "United States",
    "country_code" : "US",
    "location" : {
      "type" : "Point",
      "coordinates" : [ -73.93615, 40.69791 ],
      "is_location_exact" : true
    }
  },
  {
    "name" : "New York City - Upper West Side Apt",
    "address" : {
      "street" : "New York, NY, United States",
      "suburb" : "Manhattan",
      "government_area" : "Upper West Side",
      "market" : "New York",
      "country" : "United States",
      "country_code" : "US",
      "location" : {
        "type" : "Point",
        "coordinates" : [ -73.96523, 40.79962 ],
        "is_location_exact" : false
      }
    },
    "score" : 1
  }
  {
    "name" : "Deluxe Loft Suite",
    "address" : {
      "street" : "Brooklyn, NY, United States",
      "suburb" : "Greenpoint",
      "government_area" : "Greenpoint",
      "market" : "New York",
      "country" : "United States",
      "country_code" : "US",
      "location" : {
        "type" : "Point",
        "coordinates" : [ -73.94472, 40.72778 ],
        "is_location_exact" : true
      }
    },
    "score" : 1
  }

Pesquisa de metadados

A query abaixo retorna o número de tipos de propriedades (como apartamento, casa e assim por diante) para os critérios de query especificados.

1db.listingsAndReviews.aggregate([
2  {
3    "$searchMeta": {
4      "facet": {
5        "operator": {
6          "geoShape": {
7          "relation": "within",
8          "geometry": {
9            "type": "Polygon",
10            "coordinates": [[[-74.3994140625,40.5305017757],
11                            [-74.7290039063,40.5805846641],
12                            [-74.7729492188,40.9467136651],
13                            [-74.0698242188,41.1290213475],
14                            [-73.65234375,40.9964840144],
15                            [-72.6416015625,40.9467136651],
16                            [-72.3559570313,40.7971774152],
17                            [-74.3994140625,40.5305017757]]]
18          },
19          "path": "address.location"
20        }
21        },
22        "facets": {
23          "propertyTypeFacet": {
24            "type": "string",
25            "path": "property_type"
26          }
27        }
28      }
29    }
30  }
31])
[
  {
    count: { lowerBound: Long('599') },
    facet: {
      propertyTypeFacet: {
        buckets: [
          { _id: 'Apartment', count: Long('486') },
          { _id: 'House', count: Long('43') },
          { _id: 'Townhouse', count: Long('24') },
          { _id: 'Condominium', count: Long('19') },
          { _id: 'Loft', count: Long('19') },
          { _id: 'Guest suite', count: Long('2') },
          { _id: 'Guesthouse', count: Long('2') },
          { _id: 'Aparthotel', count: Long('1') },
          { _id: 'Hostel', count: Long('1') },
          { _id: 'Serviced apartment', count: Long('1') }
        ]
      }
    }
  }
]

Os resultados da query mostram os diferentes tipos de propriedades nas coordenadas especificadas.

Voltar

faceta

Próximo

GeoWithin