我在MongoDB中有数据表示Circle如下:
{
"_id" : ObjectId("54c1dc6506a4344d697f7675"),
"location" : [
23.027573,
72.50675800000001
],
"radius" : 500
}
我想用lat&确定该位置是否与存储的lat& long和radius有关。
我尝试了以下查询但无法执行:
db.test.find({location:{ $geoWithin: { $center: [ [ -74, 40.74 ] ,
"$radius"] } }})
我们如何在geoWithin查询中使用存储的半径?
答案 0 :(得分:7)
比原始版本更优化,您现在可以在$expr
之后的$match
阶段内使用$geoNear
:
db.collection.aggregate([
{ "$geoNear": {
"near": {
"type": "Point",
"coordinates": [ 23.027573, 72.50675800000001 ],
},
"distanceField": "distance"
}},
{ "$match": { "$expr": { "$lte": [ "$distance", "$radius" ] } }}
])
实际上比第一次写作时更优化。现在我们可以$redact
而不是$project
布尔值和$match
稍后:
db.collection.aggregate([
// Match documents "near" the queried point
{ "$geoNear": {
"near": {
"type": "Point",
"coordinates": [ 23.027573, 72.50675800000001 ],
},
"distanceField": "distance"
}},
// Calculate if distance is within radius and remove if not
{ "$redact": {
"$cond": {
"if": { "$lte": [ "$distance", "$radius" ] },
"then": "$$KEEP",
"else": "$$PRUNE"
}
}}
])
您已准确地存储了信息,但获得结果的方法与您想象的不同。
您要使用的是$geoNear
,特别是该运算符的aggregation framework形式。这是你做的:
db.collection.aggregate([
// Match documents "near" the queried point
{ "$geoNear": {
"near": {
"type": "Point",
"coordinates": [ 23.027573, 72.50675800000001 ],
},
"distanceField": "distance"
}},
// Calculate if distance is within radius
{ "$project": {
"location": 1,
"radius": 1,
"distance": 1,
"within": { "$lte": [ "$distance", "$radius" ] }
}},
// Match only documents within the radius
{ "$match": { "within": true } }
])
因此,该表单允许查询点的距离在结果中“投影”,而查询也只返回最近的文档。
然后使用逻辑比较来查看“距离”值是否小于“半径”,因此在圆圈内。
最后,您匹配过滤掉那些“内部”断言为真的结果。
您可以向$geoNear
添加其他选项,如文档中所示。我还强烈建议您的存储也应该使用GeoJSON格式,因为它可能与您可能用于处理所获得结果的任何其他库更兼容。
答案 1 :(得分:1)
MongoDB为基于GEO的查询提供强大支持。要检查您的位置是否位于您提到的中心内,可以使用$geoNear。