按地理空间搜索
Overview
在本指南中,您可以了解如何使用 MongoDB Kotlin 驱动程序搜索地理空间数据,以及 MongoDB 支持的不同地理空间数据格式。
地理空间数据是表示地球表面地理位置的数据。 地理空间数据的示例包括:
电影院位置
国家/地区边界
自行车骑行路线
纽约市的狗狗运动区
地球坐标
要在 MongoDB 中存储和查询地理空间数据,请使用GeoJSON 。 GeoJSON 是由互联网工程任务组 (IETF) 创建的一种数据格式。
以下是 GeoJSON 中 MongoDB 总部的位置:
"MongoDB Headquarters" : { "type": "point", "coordinates": [-73.986805, 40.7620853] }
For definitive information on GeoJSON, see the official IETF specification.
GeoJSON 位置
位置表示地球上的单个位置,在代码中作为包含两个或三个数值的数组存在:
第一个位置的经度(必需)
第二个位置的纬度(必需)
第三个位置的海拔高度(选填)
重要
经度然后纬度
GeoJSON 将坐标排序为经度在前,纬度在后。 这可能令人惊讶,因为地理坐标系惯例通常首先列出纬度,然后列出经度。 请务必检查您正在使用的其他工具所使用的格式。 OpenStreetMap 和 Google Maps 等流行工具以纬度在前、经度在后的方式列出坐标。
GeoJSON 类型
GeoJSON 对象的类型决定了其几何形状。 几何形状由多个位置组成。
下面是一些常见的 GeoJSON 类型以及如何使用位置指定这些类型:
Point
:单个位置。 这可以代表 雕塑的位置。LineString
:由两个或多个位置组成的数组,从而形成一系列线段。 这可能代表 中国长城的路线。Polygon
:位置数组,其中第一个和最后一个位置相同,因此包含一些空格。 这可能代表 梵蒂冈城内的土地。
要进一步了解可在 MongoDB 中使用的形状,请参阅GeoJSON 手册条目。
Index
要查询以 GeoJSON 格式存储的数据,请将包含 GeoJSON 数据的字段添加到2dsphere
索引中。 以下代码片段使用Indexes
构建器在location.geo
字段上创建2dsphere
索引:
collection.createIndex((Indexes.geo2dsphere("location.geo")))
有关Indexes
构建器的更多信息,请参阅我们有关索引构建指南的指南。
2D 平面上的坐标
您可以使用二维欧几里得平面上的x
和y
坐标来存储地理空间数据。 我们将二维平面上的坐标称为“legacy coordinate pairs”。
legacy coordinate pairs 具有以下结构:
"<field name>" : [ x, y ]
您的字段应包含一个由两个值组成的数组,其中第一个值代表 x
轴值,第二个值代表 y
轴值。
Index
要查询存储为传统坐标对的数据,必须将包含传统坐标对的字段添加到2d
索引中。 以下代码片段使用Indexes
构建器在coordinates
字段上创建2d
索引:
collection.createIndex((Indexes.geo2d("coordinates")))
有关Indexes
构建器的更多信息,请参阅我们的索引构建器指南。
有关旧版坐标对的更多信息,请参阅 MongoDB 服务器手册中有关旧版坐标对的页面。
地理空间查询
地理空间查询由查询操作符和作为查询参数的 GeoJSON 形状组成。
查询运算符
要查询地理空间数据,请使用以下查询运算符之一:
$near
$geoWithin
$nearSphere
$geoIntersects
需要 2dsphere 索引
您可以使用Filters
构建器类的near()
、 geoWithin()
、 nearSphere()
和geoIntersects()
实用程序方法在 MongoDB Kotlin 驱动程序中指定这些查询操作符。
有关地理空间查询操作符的更多信息,请参阅地理空间查询的对应手册条目。
有关Filters
的更多信息,请参阅我们的筛选器构建器指南。
查询参数
要指定在地理空间查询中使用的形状,请使用 MongoDB Kotlin 驱动程序的Position
、 Point
、 LineString
和Polygon
类。
有关 MongoDB Kotlin 驱动程序中可用的 GeoJSON 形状的完整列表,请参阅 GeoJSON 包 API 文档。
示例
以下示例使用 MongoDB Atlas 样本数据集。您可以学习如何设置自己的免费套餐 Atlas 集群,并在我们的快速入门指南中了解如何加载样本数据集。
示例使用了示例数据集 sample_mflix
数据库中的 theaters
集合。
这些示例需要进行以下导入:
import com.mongodb.client.model.geojson.Point import com.mongodb.client.model.geojson.Polygon import com.mongodb.client.model.geojson.Position import com.mongodb.client.model.Filters.near import com.mongodb.client.model.Filters.geoWithin import com.mongodb.client.model.Projections.fields import com.mongodb.client.model.Projections.include import com.mongodb.client.model.Projections.excludeId
使用以下 Kotlin 数据类对数据进行建模:
data class Theater( val theaterId: Int, val location: Location ) { data class Location( val address: Address, val geo: Point ) { data class Address( val street1: String, val street2: String? = null, val city: String, val state: String, val zipcode: String ) } }
结果使用以下 Kotlin 数据类进行建模:
data class TheaterResults( val location: Location ) { data class Location( val address: Address ) { data class Address( val city: String ) } }
theaters
collection已包含"${Theater::location.name}.${Theater.Location::geo.name}"
字段上的2dsphere
索引。
按距离查询
要按从最近到最远的顺序搜索并返回文档,请使用Filters
构建器类的near()
静态实用程序方法。 near()
方法使用$near
查询运算符构造查询。
以下示例查询距离中央公园大草坪10,000
到5,000
米之间的剧院:
val database = client.getDatabase("sample_mflix") val collection = database.getCollection<TheaterResults>("theaters") val centralPark = Point(Position(-73.9667, 40.78)) val query = Filters.near( "${Theater::location.name}.${Theater.Location::geo.name}", centralPark, 10000.0, 5000.0 ) val projection = Projections.fields( Projections.include( "${Theater::location.name}.${Theater.Location::address.name}.${Theater.Location.Address::city.name}"), Projections.excludeId() ) val resultsFlow = collection.find(query).projection(projection) resultsFlow.collect { println(it) }
TheaterResults(location=Location(address=Address(city=Bronx))) TheaterResults(location=Location(address=Address(city=New York))) TheaterResults(location=Location(address=Address(city=New York))) TheaterResults(location=Location(address=Address(city=Long Island City))) TheaterResults(location=Location(address=Address(city=New York))) TheaterResults(location=Location(address=Address(city=Secaucus))) TheaterResults(location=Location(address=Address(city=Jersey City))) TheaterResults(location=Location(address=Address(city=Elmhurst))) TheaterResults(location=Location(address=Address(city=Flushing))) TheaterResults(location=Location(address=Address(city=Flushing))) TheaterResults(location=Location(address=Address(city=Flushing))) TheaterResults(location=Location(address=Address(city=Elmhurst)))
有关$near
操作符的更多信息,请参阅$near 的参考文档。
有关Filters
的更多信息,请参阅我们的筛选器构建器指南。
在范围内查询
要搜索指定形状内的地理空间数据,请使用Filters
构建器类的geoWithin()
静态实用程序方法。 geoWithin()
方法使用$geoWithin
查询运算符构造查询。
以下示例搜索长岛某个地区的电影院。
val longIslandTriangle = Polygon( listOf( Position(-72.0, 40.0), Position(-74.0, 41.0), Position(-72.0, 39.0), Position(-72.0, 40.0) ) ) val projection = Projections.fields( Projections.include( "${Theater::location.name}.${Theater.Location::address.name}.${Theater.Location.Address::city.name}"), Projections.excludeId() ) val geoWithinComparison = Filters.geoWithin( "${Theater::location.name}.${Theater.Location::geo.name}", longIslandTriangle ) val resultsFlow = collection.find<TheaterResults>(geoWithinComparison) .projection(projection) resultsFlow.collect { println(it) }
TheaterResults(location=Location(address=Address(city=Baldwin)))) TheaterResults(location=Location(address=Address(city=Levittown))) TheaterResults(location=Location(address=Address(city=Westbury))) TheaterResults(location=Location(address=Address(city=Mount Vernon))) TheaterResults(location=Location(address=Address(city=Massapequa)))
下图显示了由longIslandTriangle
变量定义的多边形以及表示查询返回的电影院位置的点。
有关$geoWithin
操作符的更多信息,请参阅$geoWithin 的参考文档
有关可在查询中使用的操作符的更多信息,请参阅有关地理空间查询操作符的MongoDB 服务器手册页面。