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Como executar uma query JSON geográfica composta do Atlas Search

Nesta página

  • Crie o Índice Atlas Search
  • Executar uma query combinada de campos geográficos, numéricos e de texto

Este tutorial descreve como criar um índice na collection listingsAndReviews no reconhecimento de data center sample_airbnb e executar uma query que retorna documento com o name, address e property_type para cada propriedade dentro do especificado polígono definido usando coordinates.

Este tutorial orienta você pelas seguintes etapas:

  1. Defina um índice do Atlas Search no address campo na coleção sample_airbnb.listingsAndReviews.

  2. Execute uma query que retorna 10 documentos com o name, address e property_type de cada propriedade dentro do coordinates geográfico especificado. Os resultados do Atlas Search refletem uma preferência pelas propriedades do tipo condominium, e cada documento no resultado é atribuído a uma relevância score, retornado em ordem do mais alto para o mais baixo.

Antes de começar, certifique-se de que seu cluster do Atlas atenda aos requisitos descritos nos Pré-requisitos.

Para criar um índice do Atlas Search, você deve ter acesso do Project Data Access Admin ou superior ao projeto.

Crie o Índice Atlas Search

Nesta seção, você criará um índice de pesquisa do Atlas Search no campo address na collection sample_airbnb.listingsAndReviews .

1

No Atlas, VáGo para a Clusters página do seu projeto.

  1. Se ainda não tiver sido exibido, selecione a organização que contém seu projeto no menu Organizations na barra de navegação.

  2. Se ainda não estiver exibido, selecione o projeto desejado no menu Projects na barra de navegação.

  3. Se ainda não estiver exibido, clique em Clusters na barra lateral.

    A página Clusters é exibida.

2

Acesse a página do Atlas Search do seu cluster.

Você pode acessar a página do Atlas Search pela barra lateral, pelo Data Explorer ou pela página de detalhes do cluster.

  1. Na barra lateral, clique em Atlas Search sob o título Services.

  2. No menu suspenso Select data source, selecione seu cluster e clique em Go to Atlas Search.

    A página Atlas Search é exibida.

  1. Clique no botão Browse Collections para o seu cluster.

  2. Expanda o banco de dados e selecione a coleção.

  3. Clique na guia Search Indexes da coleção.

    A página Atlas Search é exibida.

  1. Clique no nome do seu cluster.

  2. Clique na aba Atlas Search.

    A página Atlas Search é exibida.

3

Clique em Create Search Index.

4

Selecione um Atlas Search Configuration Method e clique em Next.

  • Para uma experiência abada, selecione a Pesquisa Atlas Visual Editor.

  • Para editar a definição de índice bruto, selecione a Pesquisa Atlas JSON Editor.

5

Insira o Index Name e defina o Database and Collection.

  1. No campo Index Name, digite geo-json-tutorial.

    Se você nomear seu índice default, não precisará especificar um parâmetro index no estágio do pipeline $search . Se você der um nome personalizado ao seu índice, deverá especificar este nome no parâmetro index.

  2. Na seção Database and Collection, localize o banco de dados sample_airbnb e selecione a coleção listingsAndReviews.

6

Defina um índice no campo address.

Você pode usar o Visual Editor do Atlas Search ou o JSON Editor do Atlas Search na interface de usuário do Atlas para criar o índice. A seguinte definição de índice especifica que o Atlas Search deve indexar:

  • Todos os campos da collection automaticamente.

  • O campo address.location de um document como tipo geo .

  1. Clique em Next.

  2. Clique em Refine Your Index.

  3. Na seção Field Mappings, clique em Add Field para abrir a guia Add Field Mapping > Customized Configuration.

  4. Selecione address.location no menu suspenso Field Name.

  5. Clique no menu suspenso Data Type e selecione Geo.

  6. Clique em Add.

  7. Clique em Save Changes.

  1. Substitua a definição de índice padrão pela seguinte definição de índice de exemplo.

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

  2. Clique em Next.

7

Clique em Create Search Index.

8

Feche a janela modal You're All Set!.

Uma janela modal é exibida para que você saiba que seu índice está construindo. Clique no botão Close.

9

Aguarde o índice para concluir a formação.

O índice deve levar cerca de um minuto para ser criado. Enquanto está se formando, a coluna Status mostra Build in Progress. Quando terminar de se formar, a coluna Status mostrará Active.

Executar uma query combinada de campos geográficos, numéricos e de texto

➤ Use o menu suspenso Selecione seu idioma nesta página para definir o idioma dos exemplos nesta seção.

Nesta seção, você executará uma query que retorna 10 documentos com o name , address e property_type para cada propriedade dentro do coordinates geográfico especificado. Um campo especificando cada documento score também é retornado e os resultados são ordenados com preferência para propriedades do tipo condominium.

1

No Atlas, váGo para a Clusters página do seu projeto.

  1. Se ainda não tiver sido exibido, selecione a organização que contém seu projeto no menu Organizations na barra de navegação.

  2. Se ainda não estiver exibido, selecione o projeto desejado no menu Projects na barra de navegação.

  3. Se ainda não estiver exibido, clique em Clusters na barra lateral.

    A página Clusters é exibida.

2

Acesse a página do Atlas Search do seu cluster.

Você pode acessar a página do Atlas Search pela barra lateral, pelo Data Explorer ou pela página de detalhes do cluster.

  1. Na barra lateral, clique em Atlas Search sob o título Services.

  2. No menu suspenso Select data source, selecione seu cluster e clique em Go to Atlas Search.

    A página Atlas Search é exibida.

  1. Clique no botão Browse Collections para o seu cluster.

  2. Expanda o banco de dados e selecione a coleção.

  3. Clique na guia Search Indexes da coleção.

    A página Atlas Search é exibida.

  1. Clique no nome do seu cluster.

  2. Clique na aba Atlas Search.

    A página Atlas Search é exibida.

3

Acesse o Search Tester.

Clique no botão Query à direita do índice para consultar.

4

Visualizar e editar a sintaxe da consulta.

Clique em Edit Query para visualizar uma amostra de sintaxe de consulta padrão no formato JSON .

5

Execute uma query composta do Atlas Search com um operador geoWithin na coleção sample_airbnb.listingsAndReviews .

A seguinte query de pesquisa do Atlas Search usa o operador composto para:

  • Especifique que os resultados must estejam dentro de um Polygon definido por um conjunto de coordinates.

  • Dê preferência aos resultados das propriedades do tipo condominium.

Observação

O Search Tester pode não exibir todos os campos nos documentos que ele retorna. Para exibir todos os campos, incluindo o campo que você especifica no caminho da consulta, expanda o documento nos resultados.

[
  {
    "$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

Conecte-se ao seu cluster no mongosh.

Abra o mongosh em uma janela do terminal e conecte ao seu cluster. Para obter instruções detalhadas sobre a conexão, consulte Conectar via mongosh.

2

Use o banco de dados sample_airbnb.

Execute o seguinte comando no prompt mongosh:

use sample_airbnb
3

Execute a query combinada do Atlas Search no mongosh.

A seguinte query de pesquisa do Atlas Search:

  • Usa um estágio composto $search para:

    • Especifique que os resultados must estejam dentro de um Polygon definido por um conjunto de coordinates.

    • Dê preferência aos resultados das propriedades do tipo condominium.

  • Usa um estágio $project para:

    • Excluir todos os campos, exceto name, address e property_type.

    • Adicione uma relevância score a cada documento retornado.

A query é a seguinte:

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

Conecte-se ao seu cluster no MongoDB Compass.

Abra o MongoDB Compass e conecte-se ao cluster. Para obter instruções detalhadas sobre a conexão, consulte Conectar via Compass.

2

Use a coleção listingsAndReviews no banco de dados sample_airbnb.

Na tela Database, clique no banco de dados sample_airbnb e, em seguida, clique na coleção listingsAndReviews.

3

Execute uma query do Atlas Search na coleção listingsAndReviews.

A seguinte query:

  • Usa um estágio composto $search para:

    • Especifique que os resultados must estejam dentro de um Polygon definido por um conjunto de coordinates.

    • Dê preferência aos resultados das propriedades do tipo condominium.

  • Usa um estágio $project para:

    • Excluir todos os campos, exceto name, address e property_type.

    • Adicione uma relevância score a cada documento retornado.

Para executar esta query do Atlas Search no MongoDB Compass:

  1. Clique na aba Aggregations.

  2. Clique em Select... e, em seguida, configure cada um dos seguintes estágios do pipeline, selecionando o estágio no menu suspenso e adicionando a consulta para esse estágio. Clique em Add Stage para adicionar estágios adicionais.

    estágio do pipeline
    Query

    $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'
     }
    }

Se você habilitou o Auto Preview, o MongoDB Compass exibe os seguintes documentos ao lado da etapa de pipeline do $project:

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}

Para obter mais informações sobre o estágio do pipeline $search, consulte sua página de referência. Para obter a documentação completa do pipeline de agregação, consulte o Manual do MongoDB Server.

1

Configure e inicialize o projeto .NET/C# para a query.

  1. Crie um novo diretório chamado combined-geo-query e inicialize seu projeto com o comando dotnet new.

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

  2. Adicione o driver .NET/C# ao seu projeto como uma dependência.

    dotnet add package MongoDB.Driver
2

Crie a query no arquivo Program.cs.

  1. Substitua o conteúdo do arquivo Program.cs pelo código a seguir.

    A seguinte query de pesquisa do Atlas Search:

    • Usa um estágio composto $search para:

      • Especifique que os resultados must estejam dentro de um Polygon definido por um conjunto de coordinates.

      • Dê preferência aos resultados das propriedades do tipo condominium.

    • Usa um estágio $project para:

      • Excluir todos os campos, exceto name, address e property_type.

      • Adicione uma relevância score a cada documento retornado.

    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. Antes de executar o exemplo, substitua <connection-string> por sua cadeia de conexão do Atlas. Certifique-se de que sua cadeia de conexão inclui as credenciais do usuário do banco de dados. Para saber mais, consulte Conectar via Drivers.

3

Compile e execute o arquivo Program.cs.

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

Crie um arquivo denominado run-geo-query.go.

2

Copie e cole o exemplo de código no arquivo run-geo-query.go .

O seguinte exemplo de código:

  • Importa pacotes e dependências do mongodb .

  • Estabelece uma ligação ao seu cluster Atlas.

  • Usa um estágio composto $search para:

    • Especifique que os resultados must estejam dentro de um Polygon definido por um conjunto de coordinates.

    • Dê preferência aos resultados das propriedades do tipo condominium.

  • Usa um estágio $project para:

    • Excluir todos os campos, exceto name, address e property_type.

    • Adicione uma relevância score a cada documento retornado.

  • Itera sobre o cursor para imprimir os documentos que correspondem à consulta.

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

Substitua <connection-string> por sua string de conexão do Atlas.

Antes de executar o exemplo, substitua <connection-string> por sua cadeia de conexão do Atlas. Certifique-se de que sua cadeia de conexão inclui as credenciais do usuário do banco de dados. Para saber mais, consulte Conectar via Drivers.

4

Compile e execute o arquivo run-geo-query.go.

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

Certifique-se de que seu CLASSPATH contém as seguintes bibliotecas.

junit

4.11 ou versão superior

mongodb-driver-sync

4.3.0 ou uma versão superior

slf4j-log4j12

1.7.30 ou uma versão superior

2

Crie um arquivo denominado GeoQuery.java.

3

Copie e cole o exemplo de código no arquivo GeoQuery.java .

O seguinte exemplo de código:

  • Importa pacotes e dependências do mongodb .

  • Estabelece uma ligação ao seu cluster Atlas.

  • Usa um estágio composto $search para:

    • Especifique que os resultados must estejam dentro de um Polygon definido por um conjunto de coordinates.

    • Dê preferência aos resultados das propriedades do tipo condominium.

  • Usa um estágio $project para:

    • Excluir todos os campos, exceto name, address e property_type.

    • Adicione uma relevância score a cada documento retornado.

  • Itera o cursor para imprimir os documentos que correspondem a
    .
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}

Observação

Para executar o código de exemplo em seu ambiente Maven, adicione o seguinte acima das declarações de importação no seu arquivo:

package com.mongodb.drivers;
4

Substitua <connection-string> por sua string de conexão do Atlas.

Antes de executar o exemplo, substitua <connection-string> por sua cadeia de conexão do Atlas. Certifique-se de que sua cadeia de conexão inclui as credenciais do usuário do banco de dados. Para saber mais, consulte Conectar via Drivers.

5

Compile e execute o arquivo GeoQuery.java.

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

Certifique-se de adicionar a seguinte dependência ao seu projeto.

mongodb-driver-kotlin-coroutine

4.10.0 ou uma versão superior

2

Crie um arquivo denominado GeoQuery.kt.

3

Copie e cole o exemplo de código no arquivo GeoQuery.kt .

O seguinte exemplo de código:

  • Importa pacotes e dependências do mongodb .

  • Estabelece uma ligação ao seu cluster Atlas.

  • Usa um estágio composto $search para:

    • Especifique que os resultados must estejam dentro de um Polygon definido por um conjunto de coordinates.

    • Dê preferência aos resultados das propriedades do tipo condominium.

  • Usa um estágio $project para:

    • Excluir todos os campos, exceto name, address e property_type.

    • Adicione uma relevância score a cada documento retornado.

  • Imprime os documentos que correspondem à query da instância AggregateFlow.

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

Substitua <connection-string> por sua string de conexão do Atlas.

Antes de executar o exemplo, substitua <connection-string> por sua cadeia de conexão do Atlas. Certifique-se de que sua cadeia de conexão inclui as credenciais do usuário do banco de dados. Para saber mais, consulte Conectar via Drivers.

5

Execute o arquivo GeoQuery.kt.

Ao executar o programa GeoQuery.kt no seu IDE, ele imprime os seguintes documentos:

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

Crie um arquivo denominado run-geo-query.js.

2

Copie e cole o seguinte código no arquivo run-geo-query.js.

O seguinte exemplo de código:

  • Importa mongodb, o driver do Node.js da MongoDB.

  • Cria uma instância da classe MongoClient para estabelecer uma conexão com seu cluster do Atlas.

    • Usa um estágio composto $search para:

      • Especifique que os resultados must estejam dentro de um Polygon definido por um conjunto de coordinates.

      • Dê preferência aos resultados das propriedades do tipo condominium.

    • Usa um estágio $project para:

      • Excluir todos os campos, exceto name, address e property_type.

      • Adicione uma relevância score a cada documento retornado.

  • Itera sobre o cursor para imprimir os documentos que correspondem à consulta.

    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

Substitua <connection-string> por sua string de conexão do Atlas.

Antes de executar o exemplo, substitua <connection-string> por sua cadeia de conexão do Atlas. Certifique-se de que sua cadeia de conexão inclui as credenciais do usuário do banco de dados. Para saber mais, consulte Conectar via Drivers.

4

Consulta sua collection.

Execute o seguinte comando para consultar sua collection:

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

Crie um arquivo denominado run-geo-query.py.

2

Copie e cole o seguinte código no arquivo run-geo-query.py.

O seguinte exemplo de código:

  • Importa pymongo, o driver Python do MongoDB e o módulo dns, que é necessário para conectar pymongo a Atlas usando uma string de conexão da lista de sementes de DNS.

  • Cria uma instância da classe MongoClient para estabelecer uma conexão com seu cluster do Atlas.

    • Usa um estágio composto $search para:

      • Especifique que os resultados must estejam dentro de um Polygon definido por um conjunto de coordinates.

      • Dê preferência aos resultados das propriedades do tipo condominium.

    • Usa um estágio $project para:

      • Excluir todos os campos, exceto name, address e property_type.

      • Adicione uma relevância score a cada documento retornado.

  • Itera sobre o cursor para imprimir os documentos que correspondem à consulta.

    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

Substitua <connection-string> por sua string de conexão do Atlas.

Antes de executar o exemplo, substitua <connection-string> por sua cadeia de conexão do Atlas. Certifique-se de que sua cadeia de conexão inclui as credenciais do usuário do banco de dados. Para saber mais, consulte Conectar via Drivers.

4

Consulta sua collection.

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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