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Operações CRUD

Consultas geoespaciais

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Visão geral

Neste guia, você pode aprender como trabalhar com dados geoespaciais, formatos de dados, índices e queries.

Os dados geoespaciais representam uma localização geográfica na superfície da Terra.

Exemplos de dados geoespaciais incluem:

  • Localizações de cinemas

  • Fronteiras de países

  • Rotas de passeios de bicicleta

  • Áreas de exercícios para cães na cidade de Nova York

  • Pontos em um gráfico

Formatos de dados geoespaciais

Todos os dados geoespaciais no MongoDB são armazenados em um dos seguintes formatos:

  • GeoJSON, a format that represents geospatial data on an earth-like sphere

  • Legacy coordinate pairs, a format that represents geospatial data on a Euclidean plane

GeoJSON

Utilize GeoJSON para armazenar dados que representam informações geoespaciais em uma esfera semelhante à Terra. O GeoJSON é composto por uma ou mais posições e um tipo.

Posições

Uma posição representa um único local e existe no código como uma array contendo os seguintes valores:

  • Longitude na primeira posição (obrigatório)

  • Latitude na segunda posição (obrigatório)

  • Elevação na terceira posição (opcional)

A seguir, a posição da sede do MongoDB na cidade de Nova York, NY.

[-73.986805, 40.7620853]

Importante

Longitude e depois latitude

A GeoJSON ordena coordenadas com longitude primeiro e latitude segundo. Certifique-se de verificar qual formato qualquer outra ferramenta com a qual você está trabalhando usa, pois muitas ferramentas populares, como OpenStreetMap e Google Maps, listam coordenadas com latitude primeiro e longitude segundo.

Tipos

O tipo do seu objeto GeoJSON determina a forma geométrica que representa. Formas geométricas são compostas por posições.

Aqui estão alguns tipos de GeoJSON comuns e como você pode especificá-los com posições:

  • Point: uma única posição. O seguinte Point representa a localização da sede do MongoDB:

    {
        "type": "Point",
        "coordinates": [-73.856077, 40.848447]
    }

  • LineString: uma matriz de duas ou mais posições que forma uma série de segmentos de linha. Um LineString pode representar um caminho, rota, borda ou quaisquer outros dados geoespaciais lineares. O LineString a seguir representa um segmento da Grande Muralha da China:

    {
        "type": "LineString",
        "coordinates":
        [[116.572, 40.430],
        [116.570, 40.434],
        [116.567, 40.436],
        [116.566, 40.441]]
    }

  • Polygon: uma série de posições em que a primeira e última posição são as mesmas e incluem algum espaço. O a seguir Polygon representa aproximadamente a terra dentro da Cidade do Vaticano:

    {
        "type": "Polygon",
        "coordinates":
        [[[12.446086, 41.901977],
        [12.457952, 41.901559],
        [12.455375, 41.907351],
        [12.449863, 41.905186],
        [12.446086, 41.901977]]]
    }

Para saber mais sobre os tipos de GeoJSON que você pode utilizar no MongoDB, consulte a entrada manual do GeoJSON.

Para mais informações sobre o formato GeoJSON, consulte a especificação oficial do IETF.

Pares de coordenadas legados

Utilize legacy coordinate pairs para armazenar dados que representam informações geoespaciais em um plano bidimensional.

Legacy coordinate pairs are represented by an array of two values, in which the first value represents the x axis value and the second represents the y axis value.

Para mais informações sobre legacy coordinate pairs, consulte a página manual do servidor MongoDB sobre legacy coordinate pairs.

Índices geoespaciais

Para habilitar a query em dados geoespaciais, você deve criar um índice que corresponda ao formato de dados. Os seguintes tipos de índice habilitam queries geoespaciais:

  • 2dsphere, usado para dados GeoJSON

  • 2d, usado para legacy coordinate pairs

Para saber mais sobre como criar índices geoespaciais, consulte a seção Índices geoespaciais do guia Índices.

Operadores de Consulta

To query geospatial data using the find operator, use one of the following query operators:

  • $near

  • $geoWithin

  • $nearSphere

  • $geoIntersects (requer um índice dsphere 2)

Ao utilizar o operador $near, você pode especificar os seguintes operadores de distância:

  • $minDistance

  • $maxDistance

Ao utilizar o operador $geoWithin, você pode especificar os seguintes operadores de forma:

  • $box

  • $polygon

  • $center

  • $centerSphere

To query geospatial data using the aggregate operator, you must use the $geoNear pipeline stage.

Para mais informações sobre operadores de query geoespacial, consulte Operadores de Query Geoespacial no manual do servidor .

Exemplos

The following examples uses the MongoDB Atlas sample dataset. To obtain this sample dataset, see the Atlas sample datasets. To learn how to create a free MongoDB Atlas cluster and load the sample datasets, see Comece com o PyMongo.

Os exemplos utilizam a coleção do theaters no banco de dados do sample_mflix a partir do conjunto de dados de amostra. A coleção theaters contém um índice 2dsphere no campo location.geo.

Query por proximidade

O exemplo a seguir faz query de documentos com um valor de campo location.geo em um raio 1000 metros da sede do MongoDB na cidade de Nova York, NY. Ele retorna documentos do mais próximo para o mais distante.

# set query with point at MongoDB headquarters and a maxDistance of 1000 meters
query = {
 "location.geo": {
          "$near": {
            "$geometry": {
             # Search around this location
                            "type": "Point",
                            "coordinates": [-73.986805, 40.7620853]
                         },
            "$maxDistance": 1000 # Distance in meters (1 km)
                   }
                }
        }
# fetches the _id and theaterId fields
projection = { "theaterId": 1 }
nearby_places = location.find(query, projection)
for i in nearby_places:
    print(i)
{ "_id" : ObjectId("59a47287cfa9a3a73e51e8e2"), "theaterId" : 1908 }
{ "_id" : ObjectId("59a47286cfa9a3a73e51e838"), "theaterId" : 1448 }

Query por polígono

O exemplo a seguir faz query de documentos com um valor de campo location.geo que existe dentro dos limites de Manhattan.

# Polygon representation of Manhattan
query = {
   "location.geo": {
      "$geoWithin": {
            "$geometry": {
               # Search around this location
                            "type": "Polygon",
                            "coordinates":
                            [[[-73.925492, 40.877410],
                            [-73.910372, 40.872366],
                            [-73.935127, 40.834020],
                            [-73.929049, 40.798569],
                            [-73.976485, 40.711432],
                            [-74.015747, 40.701229],
                            [-74.018859, 40.708367],
                            [-74.008007, 40.754307],
                            [-73.925492, 40.877410]]]
                         }
                      }
                   }
                }
# fetches the _id and theaterId fields
projection = { "theaterId": 1 }
nearby_places = location.find(query, projection)
for i in nearby_places:
    print(i)
{ "_id" : ObjectId("59a47287cfa9a3a73e51e8e2"), "theaterId" : 1908 }
{ "_id" : ObjectId("59a47287cfa9a3a73e51eccb"), "theaterId" : 835 }
{ "_id" : ObjectId("59a47286cfa9a3a73e51e838"), "theaterId" : 1448 }
{ "_id" : ObjectId("59a47286cfa9a3a73e51e744"), "theaterId" : 1028 }
{ "_id" : ObjectId("59a47287cfa9a3a73e51ebe1"), "theaterId" : 609 }
{ "_id" : ObjectId("59a47287cfa9a3a73e51e8ed"), "theaterId" : 1906 }
{ "_id" : ObjectId("59a47287cfa9a3a73e51e87d"), "theaterId" : 1531 }
{ "_id" : ObjectId("59a47287cfa9a3a73e51eb63"), "theaterId" : 482 }

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