Join us at MongoDB.local London on 7 May to unlock new possibilities for your data. Use WEB50 to save 50%.
Register now >
Docs Menu
Docs Home
/ /

$geoNear (fase de agregación)

$geoNear

Emite documentos en orden de más cercano a más lejano desde un punto especificado.

La etapa $geoNear tiene el siguiente formato de prototipo:

{ $geoNear: { <geoNear options> } }

El operador $geoNear acepta un documento que contiene las siguientes opciones $geoNear. Especifica todas las distancias en las mismas unidades que el sistema de coordenadas de los documentos procesados:

Campo
Tipo
Descripción

distanceField

string

El campo de salida que contiene la distancia calculada. Para especificar un campo dentro de un documento incrustado, utiliza notación de puntos.

Este campo es obligatorio para consultas en colecciones de series temporales. A partir de MongoDB 8.1, distanceField es opcional para las búsquedas en colecciones que no son de serie de tiempo.

distanceMultiplier

Número

Opcional. El factor para multiplicar todas las distancias devueltas por la consulta. Por ejemplo, use distanceMultiplier para convertir radianes, como los devueltos por una consulta esférica, a kilómetros multiplicándolos por el radio de la Tierra.

includeLocs

string

opcional. Esto especifica el campo de salida que identifica la ubicación utilizada para calcular la distancia. Esta opción es útil cuando un campo de ubicación contiene varias ubicaciones. Para especificar un campo dentro de un documento incrustado, usa la notación de puntos.

key

Opcional. Especifique el campo indexado geoespacial que se utilizará al calcular la distancia.

Si su colección tiene 2d varios 2dsphere índices o,debe usar la key opción para especificar la ruta del campo indexado. En "Especificar quéíndice geoespacial usar" se ofrece un ejemplo completo.

Si hay más de un índice 2d o más de un índice 2dsphere y no se especifica un key, MongoDB devolverá un error.

Si no especificas el key, y tienes como máximo solo un índice 2d y/o solo un índice 2dsphere, MongoDB primero buscará un índice 2d para usar. Si un índice 2d no existe, MongoDB busca un índice 2dsphere para usar.

Debe especificar el campo key para $geoNear en una colección de series de tiempo.

maxDistance

Número

opcional. La distancia máxima desde el punto central a la que los documentos pueden estar. MongoDB limita los resultados a los documentos que se encuentran dentro de la distancia especificada desde el punto central. A partir de la versión 7.2, puedes especificar una expresión de constante válida que se resuelva en un número.

Especifique la distancia en metros si el punto especificado es GeoJSON y en radianes si el punto especificado son pares de coordenadas heredados.

minDistance

Número

Opcional. La distancia mínima desde el punto central a la que pueden estar los documentos. MongoDB limita los resultados a los documentos que se encuentran fuera de la distancia especificada desde el punto central. A partir de la versión 7.2, se puede especificar una expresión constante válida que se resuelva en un número.

Especifique la distancia en metros para los datos GeoJSON y en radianes para los pares de coordenadas heredados.

near

El punto para el que encontrar los documentos más cercanos.

Si se utiliza un índice 2dsphere, se puede especificar el punto como un punto GeoJSON o como un par de coordenadas heredado.

Si utiliza un índice 2d, especifique el punto como un par de coordenadas legacies.

query

Documento

opcional. Limita los resultados a los documentos que coinciden con la query. La sintaxis de queries es la sintaxis habitual de query para operaciones de lectura en MongoDB.

No puedes especificar un predicado $near en el campo query de la etapa $geoNear.

No se puede utilizar el query campo para $geoNear en una colección de series de tiempo.

spherical

booleano

Opcional. Determina cómo MongoDB calcula la distancia entre dos puntos:

  • trueCuando, MongoDB utiliza la semántica y calcula distancias utilizando geometría $nearSphere esférica.

  • Al false, MongoDB utiliza la $near semántica: geometría esférica para los índices 2dsphere e índices planares para los índices 2d.

Por defecto: falso.

$geoNear calcula la distancia basándose en el punto más cercano del perímetro del documento de entrada.

Por ejemplo, si el documento de entrada es una forma, $geoNear identifica el punto en el perímetro de la forma que está más cerca del punto especificado y muestra la distancia entre el punto especificado y el punto más cercano de la forma.

Al utilizar $geoNear, tenga en cuenta que:

  • Solo puedes usar $geoNear como la primera etapa de una canalización.

  • $geoNear requiere un índice geoespacial.

    Si tienes más de un índice geoespacial en la colección, usa el parámetro keys para especificar qué campo se debe usar en el cálculo. Si sólo tiene un índice geoespacial, $geoNear utiliza implícitamente el campo indexado para el cálculo.

Cree una colección places con los siguientes documentos:

db.places.insertMany( [
{
name: "Central Park",
location: { type: "Point", coordinates: [ -73.97, 40.77 ] },
category: "Parks"
},
{
name: "Sara D. Roosevelt Park",
location: { type: "Point", coordinates: [ -73.9928, 40.7193 ] },
category: "Parks"
},
{
name: "Polo Grounds",
location: { type: "Point", coordinates: [ -73.9375, 40.8303 ] },
category: "Stadiums"
}
] )

La siguiente operación crea un índice 2dsphere en el campo location:

db.places.createIndex( { location: "2dsphere" } )

La colección places mencionada anteriormente tiene un índice 2dsphere. La siguiente agregación utiliza $geoNear para encontrar documentos con una ubicación a lo más 2 metros del centro [ -73.99279 , 40.719296 ] y category igual a Parks.

db.places.aggregate([
{
$geoNear: {
near: { type: "Point", coordinates: [ -73.99279 , 40.719296 ] },
distanceField: "dist.calculated",
maxDistance: 2,
query: { category: "Parks" },
includeLocs: "dist.location",
spherical: true
}
}
])

La agregación devuelve lo siguiente:

{
"_id" : 8,
"name" : "Sara D. Roosevelt Park",
"category" : "Parks",
"location" : {
"type" : "Point",
"coordinates" : [ -73.9928, 40.7193 ]
},
"dist" : {
"calculated" : 0.9539931676365992,
"location" : {
"type" : "Point",
"coordinates" : [ -73.9928, 40.7193 ]
}
}
}

El documento coincidente contiene dos nuevos campos:

  • dist.calculated campo que contiene la distancia calculada, y

  • dist.location campo que contiene la ubicación utilizada en el cálculo

El siguiente ejemplo utiliza la opción minDistance para especificar la distancia mínima desde el punto central a la que pueden estar los documentos. La siguiente agregación encuentra todos los documentos con una ubicación al menos a 2 metros del centro [ -73.99279 , 40.719296 ] y category igual a Parks.

db.places.aggregate([
{
$geoNear: {
near: { type: "Point", coordinates: [ -73.99279 , 40.719296 ] },
distanceField: "dist.calculated",
minDistance: 2,
query: { category: "Parks" },
includeLocs: "dist.location",
spherical: true
}
}
])

En este ejemplo:

  • La opción let se utiliza para establecer un valor de arreglo de [-73.99279,40.719296] a la variable $pt.

  • $pt se especifica como una opción let para el parámetro near en la etapa $geoNear.

db.places.aggregate(
[
{
"$geoNear":
{
"near":"$$pt",
"distanceField":"distance",
"maxDistance":2,
"query":{"category":"Parks"},
"includeLocs":"dist.location",
"spherical":true
}
}
],
{
"let":{ "pt": [ -73.99279, 40.719296 ] }
}
)

La agregación retorna todos los documentos con:

  • Una ubicación a no más de 2 metros del punto definido en la variable let

  • Un category igual a Parks.

{
_id: ObjectId("61715cf9b0c1d171bb498fd7"),
name: 'Sara D. Roosevelt Park',
location: { type: 'Point', coordinates: [ -73.9928, 40.7193 ] },
category: 'Parks',
distance: 1.4957325341976439e-7,
dist: { location: { type: 'Point', coordinates: [ -73.9928, 40.7193 ] } }
},
{
_id: ObjectId("61715cf9b0c1d171bb498fd6"),
name: 'Central Park',
location: { type: 'Point', coordinates: [ -73.97, 40.77 ] },
category: 'Parks',
distance: 0.0009348548688841822,
dist: { location: { type: 'Point', coordinates: [ -73.97, 40.77 ] } }
}

La opción let puede vincular una variable que puede usarse en una consulta $geoNear.

En este ejemplo, $lookup utiliza:

  • let para definir $pt.

  • $geoNear en pipeline.

  • $pt para definir near en la etapa de pipeline $geoNear.

db.places.aggregate( [
{
$lookup: {
from: "places",
let: { pt: "$location" },
pipeline: [
{
$geoNear: {
near: "$$pt",
distanceField: "distance"
}
}
],
as: "joinedField"
}
},
{
$match: { name: "Sara D. Roosevelt Park" }
}
] );

La agregación devuelve un documento con:

  • El documento de 'Sara D. Roosevelt Park' como el documento principal.

  • Cada documento de la colección de lugares como subdocumentos que utilizan la variable $pt para calcular la distancia.

{
_id: ObjectId("61715cf9b0c1d171bb498fd7"),
name: 'Sara D. Roosevelt Park',
location: { type: 'Point', coordinates: [ -73.9928, 40.7193 ] },
category: 'Parks',
joinedField: [
{
_id: ObjectId("61715cf9b0c1d171bb498fd7"),
name: 'Sara D. Roosevelt Park',
location: { type: 'Point', coordinates: [ -73.9928, 40.7193 ] },
category: 'Parks',
distance: 0
},
{
_id: ObjectId("61715cf9b0c1d171bb498fd6"),
name: 'Central Park',
location: { type: 'Point', coordinates: [ -73.97, 40.77 ] },
category: 'Parks',
distance: 5962.448255234964
},
{
_id: ObjectId("61715cfab0c1d171bb498fd8"),
name: 'Polo Grounds',
location: { type: 'Point', coordinates: [ -73.9375, 40.8303 ] },
category: 'Stadiums',
distance: 13206.535424939102
}
]
}

Considere una places colección que tiene un índice 2dsphere en el location campo y un índice 2d en el legacy campo.

Un documento en la colección places es similar a lo siguiente:

{
"_id" : 3,
"name" : "Polo Grounds",
"location": {
"type" : "Point",
"coordinates" : [ -73.9375, 40.8303 ]
},
"legacy" : [ -73.9375, 40.8303 ],
"category" : "Stadiums"
}

El siguiente ejemplo utiliza la opción key para especificar que la agregación debe utilizar los valores del campo location para la operación $geoNear en lugar de los valores del campo legacy. El pipeline también utiliza $limit para devolver como máximo 5 documentos.

db.places.aggregate([
{
$geoNear: {
near: { type: "Point", coordinates: [ -73.98142 , 40.71782 ] },
key: "location",
distanceField: "dist.calculated",
query: { "category": "Parks" }
}
},
{ $limit: 5 }
])

La agregación devuelve lo siguiente:

{
"_id" : 8,
"name" : "Sara D. Roosevelt Park",
"location" : {
"type" : "Point",
"coordinates" : [
-73.9928,
40.7193
]
},
"category" : "Parks",
"dist" : {
"calculated" : 974.175764916902
}
}
{
"_id" : 1,
"name" : "Central Park",
"location" : {
"type" : "Point",
"coordinates" : [
-73.97,
40.77
]
},
"legacy" : [
-73.97,
40.77
],
"category" : "Parks",
"dist" : {
"calculated" : 5887.92792958097
}
}

Los ejemplos de C# de esta página utilizan la sample_mflix.theaters colección de los conjuntos de datos de ejemplo de Atlas. Para aprender a crear un clúster gratuito de MongoDB Atlas y cargar los conjuntos de datos de ejemplo, consulte la sección "Comenzar" en la documentación del controlador MongoDB.NET/C#.

Las siguientes clases Theater, Location, y Address modelan los documentos de la colección sample_mflix.theaters:

public class Theater
{
public ObjectId Id { get; set; }
[BsonElement("theaterId")]
public int TheaterId { get; set; }
[BsonElement("location")]
public Location Location { get; set; }
[BsonElement("distance")]
public double? Distance { get; set; }
}
public class Location
{
[BsonElement("address")]
public Address Address { get; set; }
[BsonElement("geo")]
public GeoJsonPoint<GeoJson2DGeographicCoordinates> Geo { get; set; }
}
[BsonIgnoreExtraElements]
public class Address
{
[BsonElement("city")]
public string City { get; set; }
[BsonElement("state")]
public string State { get; set; }
}

Para usar el driver de MongoDB .NET/C# para añadir una etapa $geoNear a un pipeline de agregación, llamar a la GeoNear()método en un PipelineDefinition objeto.

Este método solo está disponible en el controlador MongoDB .NET/C# v3.4 y versiones posteriores.

El siguiente ejemplo crea una etapa de pipeline que devuelve documentos en un radio de 8000 metros del punto especificado, en orden de distancia ascendente. El código incluye un parámetro Query que solo coincide con documentos en los que el valor del campo location.address.state es "NJ". El código también almacena la distancia calculada en el campo distance de los documentos de salida.

var pipeline = new EmptyPipelineDefinition<Theater>()
.GeoNear(
GeoJson.Point(GeoJson.Geographic(-74.1, 40.95)),
new GeoNearOptions<Theater, Theater>
{
DistanceField = "distance",
MaxDistance = 8000,
Key = "location.geo",
Query = Builders<Theater>.Filter.Eq(t => t.Location.Address.State, "NJ"),
});

El siguiente ejemplo devuelve los primeros 4 documentos coincidentes fuera de un radio de 8000 metros del punto especificado, en orden ascendente de distancia. El código incluye un parámetro Query que solo coincide con los documentos cuyo valor del campo location.address.state es "NJ". El código también almacena la distancia calculada en el campo distance de los documentos de salida.

var pipeline = new EmptyPipelineDefinition<Theater>()
.GeoNear(
GeoJson.Point(GeoJson.Geographic(-74.1, 40.95)),
new GeoNearOptions<Theater, Theater>
{
DistanceField = "distance",
MinDistance = 8000,
Key = "location.geo",
Query = Builders<Theater>.Filter.Eq(t => t.Location.Address.State, "NJ"),
})
.Limit(4);

Los ejemplos de Node.js en esta página utilizan la base de datos sample_mflix de los conjuntos de datos de muestra de Atlas. Para aprender a crear un clúster gratuito de MongoDB Atlas y cargar los conjuntos de datos de muestra, consulte Primeros pasos en la documentación del controlador de MongoDB Node.js.

Para utilizar el controlador de MongoDB Node.js para agregar una etapa de $geoNear a una canalización de agregación, utilice el Operador $geoNear en un objeto de canalización.

El siguiente ejemplo crea una etapa de pipeline que devuelve documentos en un radio de 8000 metros del punto especificado, en orden de distancia ascendente. El código incluye un campo query que solo coincide con los documentos donde el valor del campo location.address.state es "NJ". El código también almacena la distancia calculada en el campo distance de los documentos de salida. El ejemplo ejecuta entonces el pipeline de agregación:

const pipeline = [
{
$geoNear: {
near: {
type: "Point",
coordinates: [-74.1, 40.95]
},
distanceField: "distance",
maxDistance: 8000,
query: { "location.address.state": "NJ" },
spherical: true
}
}
];
const cursor = collection.aggregate(pipeline);
return cursor;

El siguiente ejemplo devuelve los primeros 4 documentos coincidentes fuera de un radio de 8000 metros del punto especificado, en orden de distancia ascendente. El código incluye un campo query que solo coincide con los documentos donde el valor del campo location.address.state es "NJ". El código también almacena la distancia calculada en el campo distance de los documentos de salida:

const pipeline = [
{
$geoNear: {
near: {
type: "Point",
coordinates: [-74.1, 40.95]
},
distanceField: "distance",
minDistance: 8000,
query: { "location.address.state": "NJ" },
spherical: true
},
},
{ $limit: 4 }
];
const cursor = collection.aggregate(pipeline);
return cursor;

Para aprender más sobre las etapas relacionadas del pipeline, consulta la guía $limit.

Volver

$fill

En esta página