MongoDB CRUD操作：地理位置应用——通过地理空间查询查找餐厅

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MongoDB CRUD操作：地理位置应用——通过地理空间查询查找餐厅
- 地图的扭曲
- 搜索餐厅
- - 浏览数据
  - 查找当前邻居
  - 查找附近所有餐厅
  - 查找一定距离内的餐厅
  - 使用`$geoWithin`，不排序
  - 使用`$nearSphere`，排序

MongoDB通过对地理空间建立索引，可以对包含地理空间形状和点的集合上高效地执行空间查询，这边文章介绍了地理空间索引的的基本概念，介绍了地理空间查询的常用方法，演示了 $geoWithin、 $geoIntersects和 $nearSphere的使用。

这里以一个App为例，介绍如何来帮助用户查找纽约市的餐厅。App完成的功能有：

使用$geoIntersects查询用户的邻居
使用$geoWithin显示社区的餐厅数量
使用$nearSphere查找用户指定距离内的餐厅

本文将使用2dsphere索引来查询有关球面几何的数据。

地图的扭曲

由于三维球体（例如地球）投影到平面上的原因，在地图上可视化时，球面几何形状会出现一定程度的扭曲。例如，采用由经纬度点 (0,0)、(80,0)、(80,80)和(0,80) 定义的球形正方形的规范。下图描绘了该区域所覆盖的区域：

地图扭曲

搜索餐厅

在进行后续的操作前，需要先准备一些数据，需要先下载邻居neighborhoods和餐厅restaurants的集合，并使用下面的命令将其导入数据库：

mongoimport restaurants.json -c=restaurants
mongoimport neighborhoods.json -c=neighborhoods

地理空间索引能在很大程度上提升$geoWithin和$geoIntersects的查询性能，下面使用mongosh在对两个集合2dsphere索引：

db.restaurants.createIndex({ location: "2dsphere" })
db.neighborhoods.createIndex({ geometry: "2dsphere" })

浏览数据

查看mongosh中新创建的restaurants集合中的条目：

db.restaurants.findOne()

此查询返回下面的文档：

{
   location: {
      type: "Point",
      coordinates: [-73.856077, 40.848447]
   },
   name: "Morris Park Bake Shop"
}

餐厅对应的位置如下图所示：

餐厅位置

由于使用的是2dsphere索引，因此位置字段中的几何体数据必须遵循GeoJSON格式。

查看邻居neighborhoods集合中的一个条目：

db.neighborhoods.findOne()

查询将返回下面的文档：

{
   geometry: {
      type: "Polygon",
      coordinates: [[
         [ -73.99, 40.75 ],
         ...
         [ -73.98, 40.76 ],
         [ -73.99, 40.75 ]
      ]]
    },
    name: "Hell's Kitchen"
}

数据对应下面的图形显示的区域：

图形区域

查找当前邻居

如果用户的移动设备可以为用户提供准确的位置，那么使用$geoIntersects查找用户当前的邻居就很简单，
假设用户位于经度-73.93414657、纬度40.82302903，要查找当前的邻居，需要使用GeoJSON格式的$geometry 字段指定一个点：

db.neighborhoods.findOne({ geometry: { $geoIntersects: { $geometry: { type: "Point", coordinates: [ -73.93414657, 40.82302903 ] } } } })

该查询返回以下结果：

{
    "_id" : ObjectId("55cb9c666c522cafdb053a68"),
    "geometry" : {
        "type" : "Polygon",
        "coordinates" : [
            [
                [
                    -73.93383000695911,
                    40.81949109558767
                ],
                ...
            ]
        ]
    },
    "name" : "Central Harlem North-Polo Grounds"
}

查找附近所有餐厅

要查询给定区域中包含的所有餐厅，可以在mongosh中运行以下命令，可查询出所有餐厅，并计算该社区内的餐厅数量：

var neighborhood = db.neighborhoods.findOne( { geometry: { $geoIntersects: { $geometry: { type: "Point", coordinates: [ -73.93414657, 40.82302903 ] } } } } )
db.restaurants.find( { location: { $geoWithin: { $geometry: neighborhood.geometry } } } ).count()

查询显示，在所请求的社区内有127家餐厅，如下图所示：

区域内餐厅

查找一定距离内的餐厅

要查找某个位置指定距离内的餐厅，可以使用$geoWithin和$centerSphere返回无序结果，或者使用$nearSphere和$maxDistance（如需要按距离排序）。

使用`$geoWithin`，不排序

要查找圆形区域内的餐厅，可使用$geoWithin和$centerSphere。$centerSphere是MongoDB特有的语法，通过指定中心和半径（以弧度为单位）来表示圆形区域。

$geoWithin不会按任何特定顺序返回文档，因此它可能会先向用户显示最远的文档。下面的示例查找距离用户5英里以内的所有餐厅：

db.restaurants.find({ location:
   { $geoWithin:
      { $centerSphere: [ [ -73.93414657, 40.82302903 ], 5 / 3963.2 ] } } })

$centerSphere的第二个参数接受以弧度为单位的半径，因此必须除以以英里为单位的地球半径。

使用`$nearSphere`，排序

也可以使用$nearSphere，并指定以米为单位的$maxDistance（最大距离），将按照从最近到最远的排序方式，返回距离用户5英里范围内的所有餐厅：

var METERS_PER_MILE = 1609.34
db.restaurants.find({ location: { $nearSphere: { $geometry: { type: "Point", coordinates: [ -73.93414657, 40.82302903 ] }, $maxDistance: 5 * METERS_PER_MILE } } })