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Referencia de query

Operadores y coleccionistas

Operadores y coleccionistas

`geoShape` Operador

Definición

geoShape

El operador geoShape permite consultar formas con una relación a una geometría dada si indexShapes se establece en true en la definición del índice.

Al especificar las coordenadas para la búsqueda, primero se debe especificar la longitud y luego la latitud. Los valores de longitud pueden estar entre -180 y 180, ambos inclusive. Los valores de latitud pueden estar entre -90 y 90, ambos inclusive. Los valores de coordenadas pueden ser enteros o dobles.

Nota

MongoDB Search no admite lo siguiente:

Sistema de referencia de coordenadas (CRS) no por defecto
Sistema de coordenadas XY plano (2 dimensiones)
Pares coordinados Notación de puntos (es decir, pointFieldName: [12, 34])

Sintaxis

1 {
2     "$search": {
3        "index": <index name>, // optional, defaults to "default"
4        "geoShape": {
5           "path": "<field-to-search>",
6           "relation": "contains | disjoint | intersects | within",
7           "geometry": <GeoJSON-object>,
8           "score": <score-options>
9        }
10     }
11 }

opciones

geoShape utiliza los siguientes términos para construir una query:

Campo	Tipo	Descripción	Necesidad
`geometry`	Objeto GeoJSON	Objeto GeoJSON que especifica la polígono, MultiPolygon, o LineString forma o punto a buscar. El polígono debe ser especificado como un bucle cerrado donde la última posición sea la misma que la primera posición. When calculating geospatial results, MongoDB Search geoShape and geoWithin operators and MongoDB $geoIntersects operator use different geometries. This difference can be seen in how MongoDB Search and MongoDB draw polygonal edges. MongoDB Search dibuja polígonos basados en distancia cartesiana, que es la línea más corta entre dos puntos en el sistema de referencia de coordenadas. MongoDB draws polygons using the geodesic mode based on 2dsphere indexes that is built on top of a third-party library for geodesic types, or the flat mode, from 2d indexes. To learn more, see GeoJSON Objects. MongoDB Search y MongoDB podrían devolver resultados diferentes para queries geoespaciales que incluyan polígonos.	Sí
`path`	string o arreglo de strings	Campo o campos de tipo geo indexados para búsqueda.	Sí
`relation`	enum	Relación de la geometría de la forma del query con la geometría del campo indexado. El valor puede ser uno de los siguientes: `contains` - Indica que la geometría indexada contiene la geometría query. `disjoint` - Indica que tanto la query como las geometrías indexadas no tienen nada en común. `intersects` - Indica que tanto la query como las geometrías indexadas se intersecan. `within` - Indica que la geometría indexada está dentro de la geometría de la query. No se puede usar `within` con `LineString` o `Point`.	Sí
`score`	Objeto	Puntuación para asignar a los resultados de búsqueda coincidentes. Por defecto, la puntuación en los resultados es `1`. Puedes modificar la puntuación utilizando las siguientes opciones: `boost`Multiplica la puntuación resultante por el número dado. `constant`: reemplazar la puntuación del resultado por el número dado. `function`: reemplaza el resultado de la puntuación con la expresión dada. Para obtener información sobre cómo usar `score` en tu query, consulta Calificación de los Documentos en los Resultados.	no

Ejemplos

The following examples use the listingsAndReviews collection in the sample_airbnb database. If you have the sample dataset on your cluster, you can create a custom MongoDB Search index for geo type and run the example queries on your cluster. The MongoDB Search Quick Start contains instructions for loading the sample dataset, creating an index definition, and running MongoDB Search queries.

La siguiente es una definición de índice de muestra para la indexación del campo address.location en la colección listingsAndReviews:

1 {
2   "mappings": {
3     "fields": {
4       "address": {
5         "fields": {
6           "location": {
7             "indexShapes": true,
8             "type": "geo"
9           }
10         },
11         "type": "document"
12       },
13       "property_type": {
14         "type": "token"
15       }
16     }
17   }
18 }

Ejemplo disjunto

El siguiente ejemplo utiliza el operador geoShape para buscar propiedades que no tengan nada en común con las coordenadas especificadas de longitud y latitud en Hawái.

La query incluye lo siguiente:

$limit stage to limit the output to 3 results.
$project stage to exclude all fields except name and address.

1 db.listingsAndReviews.aggregate([
2   {
3     "$search": {
4       "geoShape": {
5         "relation": "disjoint",
6         "geometry": {
7           "type": "Polygon",
8           "coordinates": [[[-161.323242,22.512557],
9                           [-152.446289,22.065278],
10                           [-156.09375,17.811456],
11                           [-161.323242,22.512557]]]
12         },
13         "path": "address.location"
14       }
15     }
16   },
17   {
18     $limit: 3
19   },
20   {
21     $project: {
22       "_id": 0,
23       "name": 1,
24       "address": 1,
25       score: { $meta: "searchScore" }
26     }
27   }
28 ])

{
  "name" : "Ribeira Charming Duplex",
  "address" : {
    "street" : "Porto, Porto, Portugal",
    "suburb" : "",
    "government_area" : "Cedofeita, Ildefonso, Sé, Miragaia, Nicolau, Vitória",
    "market" : "Porto",
    "country" : "Portugal",
    "country_code" : "PT",
    "location" : {
      "type" : "Point",
      "coordinates" : [ -8.61308, 41.1413 ],
      "is_location_exact" : false
    }
  }
}
{
  "name" : "Horto flat with small garden",
  "address" : {
    "street" : "Rio de Janeiro, Rio de Janeiro, Brazil",
    "suburb" : "Jardim Botânico",
    "government_area" : "Jardim Botânico",
    "market" : "Rio De Janeiro",
    "country" : "Brazil",
    "country_code" : "BR",
    "location" : {
      "type" : "Point",
      "coordinates" : [ -43.23074991429229, -22.966253551739655 ],
      "is_location_exact" : true
    }
  }
}
{
  "name" : "Private Room in Bushwick",
  "address" : {
    "street" : "Brooklyn, NY, United States",
    "suburb" : "Brooklyn",
    "government_area" : "Bushwick",
    "market" : "New York",
    "country" : "United States",
    "country_code" : "US",
    "location" : {
      "type" : "Point",
      "coordinates" : [ -73.93615, 40.69791 ],
      "is_location_exact" : true
    }
  }
}

Ejemplo de intersección

El siguiente ejemplo utiliza el operador geoShape para buscar propiedades que se cruzan con las coordenadas de longitud y latitud especificadas en España.

La query incluye lo siguiente:

$limit stage to limit the output to 3 results.
$project stage to exclude all fields except name and address.

1 db.listingsAndReviews.aggregate([
2   {
3     "$search": {
4       "geoShape": {
5         "relation": "intersects",
6         "geometry": {
7           "type": "MultiPolygon",
8           "coordinates": [
9                         [[[2.16942,41.40082],
10                         [2.17963,41.40087],
11                         [2.18146,41.39716],
12                         [2.15533,41.40686],
13                         [2.14596,41.38475],
14                         [2.17519,41.41035],
15                         [2.16942,41.40082]]],
16                         [[[2.16365,41.39416],
17                         [2.16963,41.39726],
18                         [2.15395,41.38005],
19                         [2.17935,41.43038],
20                         [2.16365,41.39416]]]
21           ]
22         },
23         "path": "address.location"
24       }
25     }
26   },
27   {
28     $limit: 3
29   },
30   {
31     $project: {
32       "_id": 0,
33       "name": 1,
34       "address": 1,
35       score: { $meta: "searchScore" }
36     }
37   }
38 ])

{
  "name" : "Cozy bedroom Sagrada Familia",
  "address" : {
    "street" : "Barcelona, Catalunya, Spain",
    "suburb" : "Eixample",
    "government_area" : "el Fort Pienc",
    "market" : "Barcelona",
    "country" : "Spain",
    "country_code" : "ES",
    "location" : {
      "type" : "Point",
      "coordinates" : [ 2.17963, 41.40087 ],
      "is_location_exact" : true
    }
  }
}
{
  "name" : "",
  "address" : {
    "street" : "Barcelona, Catalunya, Spain",
    "suburb" : "Vila de Gràcia",
    "government_area" : "la Vila de Gràcia",
    "market" : "Barcelona",
    "country" : "Spain",
    "country_code" : "ES",
    "location" : {
      "type" : "Point",
      "coordinates" : [ 2.15759, 41.40349 ],
      "is_location_exact" : true
    }
  }
}
{
  "name" : "SPACIOUS RAMBLA CATALUÑA",
  "address" : {
    "street" : "Barcelona, Catalunya, Spain",
    "suburb" : "L'Antiga Esquerra de l'Eixample",
    "government_area" : "l'Antiga Esquerra de l'Eixample",
    "market" : "Barcelona",
    "country" : "Spain",
    "country_code" : "ES",
    "location" : {
      "type" : "Point",
      "coordinates" : [ 2.15255, 41.39193 ],
      "is_location_exact" : true
    }
  }
}

Ejemplo de inclusión

El siguiente ejemplo utiliza el operador geoShape para buscar propiedades en Nueva York que se encuentren dentro de las coordenadas de longitud y latitud especificadas. Las consultas buscan el campo address.location en la colección listingsAndReviews en la base de datos sample_airbnb.

La query incluye lo siguiente:

$limit stage to limit the output to 3 results.
$project stage to exclude all fields except name and address.

Búsqueda Básica

La siguiente query devuelve los documentos que coinciden con los criterios de búsqueda especificados.

1 db.listingsAndReviews.aggregate([
2   {
3     "$search": {
4       "geoShape": {
5         "relation": "within",
6         "geometry": {
7           "type": "Polygon",
8           "coordinates": [[[-74.3994140625,40.5305017757],
9                           [-74.7290039063,40.5805846641],
10                           [-74.7729492188,40.9467136651],
11                           [-74.0698242188,41.1290213475],
12                           [-73.65234375,40.9964840144],
13                           [-72.6416015625,40.9467136651],
14                           [-72.3559570313,40.7971774152],
15                           [-74.3994140625,40.5305017757]]]
16         },
17         "path": "address.location"
18       }
19     }
20   },
21   {
22     $limit: 3
23   },
24   {
25     $project: {
26       "_id": 0,
27       "name": 1,
28       "address": 1,
29       score: { $meta: "searchScore" }
30     }
31   }
32 ])

{
  "name" : "Private Room in Bushwick",
  "address" : {
    "street" : "Brooklyn, NY, United States",
    "suburb" : "Brooklyn",
    "government_area" : "Bushwick",
    "market" : "New York",
    "country" : "United States",
    "country_code" : "US",
    "location" : {
      "type" : "Point",
      "coordinates" : [ -73.93615, 40.69791 ],
      "is_location_exact" : true
    }
  },
  {
    "name" : "New York City - Upper West Side Apt",
    "address" : {
      "street" : "New York, NY, United States",
      "suburb" : "Manhattan",
      "government_area" : "Upper West Side",
      "market" : "New York",
      "country" : "United States",
      "country_code" : "US",
      "location" : {
        "type" : "Point",
        "coordinates" : [ -73.96523, 40.79962 ],
        "is_location_exact" : false
      }
    },
    "score" : 1
  }
  {
    "name" : "Deluxe Loft Suite",
    "address" : {
      "street" : "Brooklyn, NY, United States",
      "suburb" : "Greenpoint",
      "government_area" : "Greenpoint",
      "market" : "New York",
      "country" : "United States",
      "country_code" : "US",
      "location" : {
        "type" : "Point",
        "coordinates" : [ -73.94472, 40.72778 ],
        "is_location_exact" : true
      }
    },
    "score" : 1
  }

Búsqueda de metadatos

La siguiente query devuelve el número de tipos de propiedades (como departamento, casa, etc.) para los criterios de búsqueda especificados.

1 db.listingsAndReviews.aggregate([
2   {
3     "$searchMeta": {
4       "facet": {
5         "operator": {
6           "geoShape": {
7           "relation": "within",
8           "geometry": {
9             "type": "Polygon",
10             "coordinates": [[[-74.3994140625,40.5305017757],
11                             [-74.7290039063,40.5805846641],
12                             [-74.7729492188,40.9467136651],
13                             [-74.0698242188,41.1290213475],
14                             [-73.65234375,40.9964840144],
15                             [-72.6416015625,40.9467136651],
16                             [-72.3559570313,40.7971774152],
17                             [-74.3994140625,40.5305017757]]]
18           },
19           "path": "address.location"
20         }
21         },
22         "facets": {
23           "propertyTypeFacet": {
24             "type": "string",
25             "path": "property_type"
26           }
27         }
28       }
29     }
30   }
31 ])

[
  {
    count: { lowerBound: Long('599') },
    facet: {
      propertyTypeFacet: {
        buckets: [
          { _id: 'Apartment', count: Long('486') },
          { _id: 'House', count: Long('43') },
          { _id: 'Townhouse', count: Long('24') },
          { _id: 'Condominium', count: Long('19') },
          { _id: 'Loft', count: Long('19') },
          { _id: 'Guest suite', count: Long('2') },
          { _id: 'Guesthouse', count: Long('2') },
          { _id: 'Aparthotel', count: Long('1') },
          { _id: 'Hostel', count: Long('1') },
          { _id: 'Serviced apartment', count: Long('1') }
        ]
      }
    }
  }
]

Los resultados de la query muestran los diferentes tipos de propiedades en las coordenadas especificadas.

Volver

facet

geoWithin

1	{
2	"$search": {
3	"index": <index name>, // optional, defaults to "default"
4	"geoShape": {
5	"path": "<field-to-search>",
6	"relation": "contains \| disjoint \| intersects \| within",
7	"geometry": <GeoJSON-object>,
8	"score": <score-options>
9	}
10	}
11	}

1	{
2	"mappings": {
3	"fields": {
4	"address": {
5	"fields": {
6	"location": {
7	"indexShapes": true,
8	"type": "geo"
9	}
10	},
11	"type": "document"
12	},
13	"property_type": {
14	"type": "token"
15	}
16	}
17	}
18	}

1	db.listingsAndReviews.aggregate([
2	{
3	"$search": {
4	"geoShape": {
5	"relation": "disjoint",
6	"geometry": {
7	"type": "Polygon",
8	"coordinates": [[[-161.323242,22.512557],
9	[-152.446289,22.065278],
10	[-156.09375,17.811456],
11	[-161.323242,22.512557]]]
12	},
13	"path": "address.location"
14	}
15	}
16	},
17	{
18	$limit: 3
19	},
20	{
21	$project: {
22	"_id": 0,
23	"name": 1,
24	"address": 1,
25	score: { $meta: "searchScore" }
26	}
27	}
28	])

1	db.listingsAndReviews.aggregate([
2	{
3	"$searchMeta": {
4	"facet": {
5	"operator": {
6	"geoShape": {
7	"relation": "within",
8	"geometry": {
9	"type": "Polygon",
10	"coordinates": [[[-74.3994140625,40.5305017757],
11	[-74.7290039063,40.5805846641],
12	[-74.7729492188,40.9467136651],
13	[-74.0698242188,41.1290213475],
14	[-73.65234375,40.9964840144],
15	[-72.6416015625,40.9467136651],
16	[-72.3559570313,40.7971774152],
17	[-74.3994140625,40.5305017757]]]
18	},
19	"path": "address.location"
20	}
21	},
22	"facets": {
23	"propertyTypeFacet": {
24	"type": "string",
25	"path": "property_type"
26	}
27	}
28	}
29	}
30	}
31	])

geoShape Operador

Definición

Nota

Sintaxis

opciones

Ejemplos

Ejemplo disjunto

Ejemplo de intersección

Ejemplo de inclusión

Búsqueda Básica

Búsqueda de metadatos

`geoShape` Operador