AI エージェント向け: ドキュメントインデックスは https://www.mongodb.com/ja-jp/docs/llms.txt で利用できます。すべてのページの markdown バージョンは、いずれかの URL パスに .md を追加することで利用できます。
See how MongoDB 9.0 delivers up to 2x higher throughput.
MongoDB Branding Shape
Register now >
Docs Menu
Docs Home
/ /
演算子とコレクター
Docs Home
/ /
クエリ参照
/
演算子とコレクター
Docs Home
/
開発
/
検索
/
クエリ & インデックス
/
クエリ参照
/
演算子とコレクター

geoShape 演算子

定義

geoShape

インデックス定義でindexShapesがtrueに設定されている場合、 geoShape演算子は、特定のジオメトリに関連するシェイプのクエリをサポートします。

検索する座標を指定する場合は、最初に 経度 、次に 緯度 を指定する必要があります。 経度の値は、両方を含む-180と180の間で指定できます。 緯度の値は-90と90の間で指定できます。 座標値は整数または double にすることができます。

注意

MongoDB Search は以下の機能をサポートしていません。

  • 非デフォルトの座標参照システム（CRS）

  • 平面 XY 座標系 (2 次元)

  • 座標ペアのポイント表記（つまりpointFieldName: [12, 34] ）

構文

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}

オプション

geoShape では、次の用語を使用してクエリを作成します。

フィールド
タイプ
説明
必要性

geometry

GeoJSON オブジェクト

検索する 多角形 、 MultiPolygon 、または LineString の形状または点を指定する GeoJSON オブジェクト。多角形は最後の位置が最初の位置と同じである閉じたループとして指定する必要があります。

地理空間結果を計算する場合、MongoDB Search geoShape 演算子と geoWithin 演算子、MongoDB $geoIntersects 演算子は異なるジオメトリを使用します。この違いは、MongoDB Search とMongoDB が多角形のエッジを描画する方法で確認できます。

MongoDB Search は、座標参照システム内の 2 点間の最短線である直列距離に基づいて多角形を描画します。

MongoDB は、 ジオメトリ タイプ のサードパーティ ライブラリ上に構築された2 dsphere インデックス 、または 平面モードに基づきジオデックスモードを使用して多角形を読み込み、2 d インデックス から収集します。詳細については、 「GeoJSON オブジェクト」 を参照してください。

MongoDB Search とMongoDBでは、多角形に関係する地理空間クエリで異なる結果が返される可能性がありました。

はい

path

文字列または複数の文字列の配列

検索するインデックス付き geo 型フィールド。

はい

relation

列挙

クエリシェイプ ジオメトリとインデックス付きフィールド ジオメトリの関係。 値は次のいずれかになります。

  • contains - インデックス付きジオメトリにクエリ ジオメトリが含まれていることを示します。

  • disjoint - クエリ ジオメトリとインデックス ジオメトリの両方に共通のものがないことを示します。

  • intersects - クエリ ジオメトリとインデックス ジオメトリの両方が交差することを示します。

  • within - インデックス ジオメトリがクエリ ジオメトリ内にあることを示します。 withinはLineStringまたはPointでは使用できません。

はい

score

オブジェクト

一致する検索結果に割り当てる スコア 。 デフォルトでは、結果のスコアは1です。 次のオプションを使用してスコアを変更できます。

  • boost: 結果のスコアに指定された数値を掛けます。

  • constant: 結果のスコアを指定された数値に置き換えます。

  • function: 結果のスコアを指定された式で置き換えます。

クエリで score を使用する方法については、「結果内のドキュメントのスコアリング」を参照してください。

no

例

次の例では、sample_airbnb データベースの listingsAndReviews コレクションを使用します。クラスター上に サンプル データセットがある場合、geo 型のカスタム MongoDB Search インデックスを作成してクラスター上で例クエリを実行できます。MongoDB Search のクイックスタートには、サンプル データセットの読み込み、インデックス定義の作成、MongoDB Search クエリの実行の手順が記載されています。

以下は、 listingsAndReviewsコレクションのaddress.locationフィールドにインデックスを作成するためのサンプル インデックス定義です。

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}

等価一致の例

次の例では、 geoShape演算子を使用して、ニューヨークの指定された経度と緯度の座標で共通性のないプロパティを検索します。

クエリには以下が含まれます。

  • $limitステージを使用して、出力を3の結果に制限します。

  • $projectステージでは、 nameとaddressを除くすべてのフィールドが除外されます。

1db.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])

交差の例

次の例では、 geoShape演算子を使用して、スペインの指定された経度と緯度の座標で交差するプロパティを検索します。

クエリには以下が含まれます。

  • $limitステージを使用して、出力を3の結果に制限します。

  • $projectステージでは、 nameとaddressを除くすべてのフィールドが除外されます。

1db.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])

例内

次の例では、 geoShape演算子を使用して、指定された経度と緯度の座標内にあるニューヨークのプロパティを検索します。 クエリは、 sample_airbnbデータベース内のlistingsAndReviewsコレクション内のaddress.locationフィールドを検索します。

クエリには以下が含まれます。

  • $limitステージを使用して、出力を3の結果に制限します。

  • $projectステージでは、 nameとaddressを除くすべてのフィールドが除外されます。

基本検索

次のクエリは、指定された検索条件に一致するドキュメントを返します。

1db.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])

メタデータ検索

次のクエリは、指定された検索条件に対するプロパティの種類（アパート、家など）の数を返します。

1db.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])

クエリ結果は、指定された座標におけるさまざまな種類のプロパティを示します。

戻る
facet
次へ
geoWithin
このページを評価

項目一覧