地理空間クエリ

Overview

このガイドでは、地理空間データ、データ形式、インデックス、クエリの扱い方を説明します。

地理空間データは、地球の表面上の地理的ロケーションを表します。

地理空間データの例には、次のようなものがあります。

映画館のロケーション
国境
自転車走行ルート
ニューヨーク市の犬の運動エリア
グラフ上の点

地理空間データ形式

MongoDB 内のすべての地理空間データは、次のいずれかの形式で保存されます。

GeoJSON は、地球のような球体上で地理空間データを表す形式です。
レガシー coordinate pairs は、ユークリッド平面上で地理空間データを表す形式です

GeoJSON

GeoJSONを使用して、地球のような球体上で地理空間情報を表すデータを保存します。GeoJSON は、1 つ以上の位置と型で構成されます。

位置

位置は単一のロケーションを表し、コード内では次の値を含む配列として存在します。

最初の位置の経度（必須）
2 番目の位置の緯度（必須）
3 番目の位置での高度（任意）

ニューヨーク州ニューヨーク市にある MongoDB 本社の位置は、以下の通りです。

[-73.986805, 40.7620853]

重要

経度、次に緯度

GeoJSON は、最初に経度、次に緯度の座標を並べ替えます。作業に使用する他のツールがどのような形式を使用しているかを必ず確認しましょう。OpenStreetMap や Google マップなどの一般的なツールの多くは、緯度を最初に、経度が 2 番目の座標をリストしています。

タイプ

GeoJSON オブジェクトの型によって、それが表す幾何学的形状が決まります。幾何学的形状は位置で構成されています。

以下に、一般的な GeoJSON の型と、それらを位置で指定する方法を示します。

Point: 単一つの位置。次の Point は MongoDB 本社の所在地を表しています。
```
{
    "type": "Point",
    "coordinates": [-73.856077, 40.848447]
}
```
LineString: 一連の線セグメントを形成する 2 つ以上の位置の配列。 LineStringは、パス、ルート、境界、またはその他の線形地理空間データを表すことができます。次のLineStringは、中国のグレー表示のセグメントを表します。
```
{
    "type": "LineString",
    "coordinates":
    [[116.572, 40.430],
    [116.570, 40.434],
    [116.567, 40.436],
    [116.566, 40.441]]
}
```
Polygon: 最初と最後の位置が同じで、スペースを含む位置の配列。次のPolygonは、バチカン市国内の土地をほぼ表します
```
{
    "type": "Polygon",
    "coordinates":
    [[[12.446086, 41.901977],
    [12.457952, 41.901559],
    [12.455375, 41.907351],
    [12.449863, 41.905186],
    [12.446086, 41.901977]]]
}
```

MongoDB で使用できる GeoJSON タイプの詳細については、 GeoJSON マニュアルエントリを参照してください。

GeoJSON 形式の詳細については、公式 IETF 仕様を参照してください。

Legacy Coordinate Pairs

legacy coordinate pairs を使用して、2 次元平面上の地理空間情報を表すデータを保存します。

レガシー coordinate pairs は 2 つの値の配列で表され、最初の値は x 軸の値を表し、2 つ目の値は y 軸の値を表します。

legacy coordinate pairs の詳細については、legacy coordinate pairsに関する MongoDB Server のマニュアルページを参照してください。

地理空間インデックス

地理空間データのクエリを有効にするには、データ形式に対応するインデックスを作成する必要があります。以下のインデックス型により、地理空間クエリが可能になります。

2dsphere、GeoJSON データに使用
2d、legacy coordinate pairs に使用

地理空間インデックスの作成方法の詳細については、「インデックスガイド」の「地理空間インデックス」セクションを参照してください。

クエリ演算子

find 演算子を使用して地理空間データをクエリするには、次のいずれかのクエリ演算子を使用します。

$near
$geoWithin
$nearSphere
$geoIntersects （ 2 dsphere インデックスが必要）

$near 演算子を使用する場合、次の距離演算子を指定できます。

$minDistance
$maxDistance

$geoWithin 演算子を使用する場合、次の図形演算子を指定できます。

$box
$polygon
$center
$centerSphere

aggregate 演算子を使用して地理空間データをクエリするには、$geoNearパイプラインステージを使用する必要があります。

地理空間クエリ演算子の詳細については、サーバーマニュアルの「地理空間クエリ演算子」を参照してください。

例

次の例では、 MongoDB Atlasサンプルデータセットを使用します。このサンプルデータセットを取得するには、Atlasサンプルデータセットを参照してください。MongoDB Atlasクラスターを無料で作成して、サンプルデータセットをロードする方法については、PyMongoを使い始めるを参照してください。

例では、サンプルデータセットの sample_mflix データベースの theaters コレクションを使用します。theaters コレクションには、 location.geo フィールドに 2dsphere インデックスが含まれています。

近接性によるクエリ

次の例では、ニューヨーク州ニューヨーク市にある MongoDB 本社から1000メートル以内にあるlocation.geoフィールド値を持つドキュメントをクエリします。ドキュメントは最も近いものから最も遠いものへと返されます。

# set query with point at MongoDB headquarters and a maxDistance of 1000 meters
query = {
 "location.geo": {
          "$near": {
            "$geometry": {
             # Search around this location
                            "type": "Point",
                            "coordinates": [-73.986805, 40.7620853]
                         },
            "$maxDistance": 1000 # Distance in meters (1 km)
                   }
                }
        }
# fetches the _id and theaterId fields
projection = { "theaterId": 1 }
nearby_places = location.find(query, projection)
for i in nearby_places:
    print(i)

{ "_id" : ObjectId("59a47287cfa9a3a73e51e8e2"), "theaterId" : 1908 }
{ "_id" : ObjectId("59a47286cfa9a3a73e51e838"), "theaterId" : 1448 }

多角形によるクエリ

次の例では、MongoDB の境界内に存在するlocation.geoフィールド値を持つドキュメントをクエリします。

# Polygon representation of Manhattan
query = {
   "location.geo": {
      "$geoWithin": {
            "$geometry": {
               # Search around this location
                            "type": "Polygon",
                            "coordinates":
                            [[[-73.925492, 40.877410],
                            [-73.910372, 40.872366],
                            [-73.935127, 40.834020],
                            [-73.929049, 40.798569],
                            [-73.976485, 40.711432],
                            [-74.015747, 40.701229],
                            [-74.018859, 40.708367],
                            [-74.008007, 40.754307],
                            [-73.925492, 40.877410]]]
                         }
                      }
                   }
                }
# fetches the _id and theaterId fields
projection = { "theaterId": 1 }
nearby_places = location.find(query, projection)
for i in nearby_places:
    print(i)

{ "_id" : ObjectId("59a47287cfa9a3a73e51e8e2"), "theaterId" : 1908 }
{ "_id" : ObjectId("59a47287cfa9a3a73e51eccb"), "theaterId" : 835 }
{ "_id" : ObjectId("59a47286cfa9a3a73e51e838"), "theaterId" : 1448 }
{ "_id" : ObjectId("59a47286cfa9a3a73e51e744"), "theaterId" : 1028 }
{ "_id" : ObjectId("59a47287cfa9a3a73e51ebe1"), "theaterId" : 609 }
{ "_id" : ObjectId("59a47287cfa9a3a73e51e8ed"), "theaterId" : 1906 }
{ "_id" : ObjectId("59a47287cfa9a3a73e51e87d"), "theaterId" : 1531 }
{ "_id" : ObjectId("59a47287cfa9a3a73e51eb63"), "theaterId" : 482 }

追加リソース

地理空間データの操作の詳細については、地理空間データに関するマニュアルエントリを参照してください。
サポートされている GeoJSON タイプの詳細については、 GeoJSON のマニュアルエントリを参照してください。
地理空間クエリ演算子の詳細については、地理空間クエリに関するマニュアルエントリを参照してください。

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