Question

当我使用$ near（查找）和$ geoNear（聚合）MongoDB调用查询同一集合时，得到的结果数量不同。这两个查询对我来说看起来是一样的，为什么我得到的结果数会不同？我的收藏有一个索引：{'location'：'2dsphere'}

// 14,873 customers
db.customers.find({
    'location': {
        '$near': {
            '$geometry': {
                'type' : 'Point',
                'coordinates' : [-98.496244, 29.421417] // ~San Antonio
            },
            '$maxDistance' : 9999999
        } 
    }
}).toArray();

// 5732 customers
db.customers.aggregate([
    {'$geoNear' : {
        'near' : {
            'type' : 'Point',
            'coordinates' : [-98.496244, 29.421417] // ~San Antonio
        },
        'distanceField': 'distance',
        'maxDistance': 9999999,
        'spherical' : true,
        'limit' : 100000000000
    }}
]).toArray();

我希望每个查询中数组中的项数相同。如果将“ $ maxDistance”（在查找结果上）和“ maxDistance”（在合计上）更改为999,999（而不是9,999,999），则在每种情况下我得到的结果数均相同（327）

...但是似乎如果我查询的区域太大，则会得到不同的结果。这是为什么？我究竟做错了什么？还是球面有所不同：true和$ near之间的默认度量是什么？

更新：两个查询的分歧点大约是5000-6000个结果。如果我计算这两个查询返回的项目，我可以从查找中找回看似无限的项目（最多约900,000个），但最多只能从$ geoNear聚合中取回6,800个项目。这可能是硬件限制吗？

解决方案，对于绊脚石的任何人：我对此没有任何回应，但是我认为我误解了$ geoNear的用法。我将其用作聚合函数的第一阶段。（在我看来）仅当您想返回到中心的距离时才有用。如果要计算结果，则应在$ match中使用$ geoWithin，并将米转换为弧度。

示例：

// 14,873 customers
db.customers.find({
    'location': {
        '$near': {
            '$geometry': {
                'type' : 'Point',
                'coordinates' : [-98.496244, 29.421417] // ~San Antonio
            },
            '$maxDistance' : 9999999
        } 
    }
}).toArray();

// 14,873 customers
db.customers.aggregate([
    {$match: {
        'location' : {
            '$geoWithin' : {
                '$centerSphere' : [[-98.496244, 29.421417], (9999999 / 1609.34) / 3963.2] // also need to convert to radians!
            }
        }
    }}
]).toArray();

埋在$ match文档中，说可以使用$ geoWithin： https://docs.mongodb.com/manual/reference/operator/aggregation/match/#restrictions

...但在$ geoWithin文档中未提及： https://docs.mongodb.com/manual/reference/operator/query/geoWithin/

MongoDB查询$ near（在.find中）和$ geoNear（在.aggregate中）产生不同数量的结果

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