本文共 5220 字,大约阅读时间需要 17 分钟。
MongoDB 中对经纬度的存储有着自己的一套规范(主要是为了可以在该字段上建立地理空间索引)。包括两种方式,分别是 Legacy Coordinate Pairs (这个词实在不知道怎么翻译...) 和 GeoJSON 。
Legacy Coordinate Pairs 又有两种方式可以存储经纬度,可以使用数组(首选)或嵌入式文档。
数组:
<field>: [<longitude>, <latitude> ]
嵌入式文档:
<field>: { <field1>: <longitude>, <field2>: <latitude> }
tips:有效经度值介于-180和180之间。有效纬度值介于-90和90之间。
GeoJson 比 Legacy Coordinate Pairs 要强大的多,Legacy Coordinate Pairs 仅仅用来保存一个经纬度,而 GeoJson 可以用来指定点、线和多边形。
点可以用形如[longitude, latitude]([经度,纬度])的两个元素的数组表示:
{
"geometry": { "type": "Point", "coordinates": [125.6, 10.1] } }线可以用一个由点组成的数组来表示:
{
"geometry": { "type": "LineString", "coordinates": [[125.6, 10.1],[125.6,10.2],[125.6,10.3]] } }多边形的表示方式与线一样(都是一个由点组成的数组),但是"type"不同:
{
"geometry": { "type": "Polygon", "coordinates": [[125.6, 10.1],[125.5,10.2],[125.7,10.3]] } }type 除了 Point(点)、LineString(线)、Polygon(多边形),还有 MultiPoint(多点)、MultiLineString(多个线) 和 MultiPolygon(多个多边形)。
"geometry"字段的名字可以是任意的,但是其中的子对象是由GeoJSON指定的,不能改变。
2dsphere索引用于地球表面类型的地图,允许使用在 Legacy Coordinate Pairs 保存的经纬度字段上和使用GeoJSON格式保存的点、线和多边形字段上。
db.world.ensureIndex({"geometry" : "2dsphere"})
对于非球面地图(游戏地图、时间连续的数据等),可以使用"2d"索引代替"2dsphere"。
2d 索引 仅允许使用在 Legacy Coordinate Pairs 保存的经纬度字段上。
db.world.ensureIndex({"geometry" : "2d"})
2dsphere索引只支持球形查询(即球面上几何图形的查询)。
2d索引支持平面查询(即在平面上几何图形的查询)和一些球形查询。虽然2d索引支持一些球形查询,但是对这些球形查询使用2d索引可能会导致错误,例如极点附近会出现大量的扭曲变形。
2d索引只能对点进行索引。可以保存一个由点组成的数组,但是它只会被保存为由点组成的数组,不会被当成线。特别是对于"$geoWithin"查询来说,这是一项重要的区别。如果将街道保存为由点组成的数组,那么如果其中的某个点位于给定的形状之内,这个文档就会与$geoWithin相匹配。但是,由这些点组成的线并不一定完全包含在这个形状之内。可以使用多种不同类型的地理空间查询:交集(intersection)、包含(within)以及接近(nearness)。
定义:指出与查询位置相交的文档。
支持的索引:2dsphere
几何操作符:
定义:指出完全包含在某个区域的文档。
支持的索引:2dsphere、2d
几何操作符:
定义:指出与查询位置从最近到最远的文档。
支持的索引:2dsphere、2d
几何操作符:
备注:$minDistance 官方文档说仅支持 2dsphere 索引,但是我实践证明 $minDistance 也支持 2d 索引,大家可以试试看,这里保留争议。
定义:使用球面几何计算近球面的距离,指出与查询位置从最近到最远的文档。
支持的索引:2dsphere、2d
几何操作符:
备注:$minDistance 官方文档说仅支持 2dsphere 索引,但是我实践证明 $minDistance 也支持 2d 索引,大家可以试试看,这里保留争议。
db.driverPoint.find( { coordinate: { $geoIntersects: { $geometry: { type: "Polygon" , coordinates: [ [ [ 118.193828, 24.492242 ], [ 118.193953, 24.702114 ], [ 118.19387, 24.592242 ],[ 118.193828, 24.492242 ]] ] } } } })
tips:coordinates 表示多边形,第一个点 和 最后一个点 必须相同,因为这样才能拼成一个多边形呀!
db.driverPoint.find( { coordinate: { $geoWithin: { $geometry: { type: "Polygon" , coordinates: [ [ [ 118.193828, 24.492242 ], [ 118.193953, 24.702114 ], [ 119.19387, 28.792242 ],[ 118.193828, 24.492242 ]] ] } } } })
db.driverPoint.find({ coordinate: { $geoWithin: { $box: [ [ 118.0,24.0 ], [ 120.0,30.0 ] ] } }})
tips:"$box"接受一个两元素的数组:第一个元素指定左下角的坐标,第二个元素指定右上角的坐标。
db.driverPoint.find({ coordinate: { $geoWithin: { $center: [ [ 118.067678, 24.444373] , 10 ] } }})
tips:"$center"接受一个两元素数组作为参数:第一个元素是一个点,用于指定圆心;第二个参数用于指定半径。
db.driverPoint.find({ coordinate: { $geoWithin: { $polygon: [ [ 118.067678 , 24.444373 ], [ 119.067678 , 25.444373 ], [ 120.067678 , 26.444373 ] ] } }})
tips:"$polygon" 列表中的最后一个点会被连接到第一个点,以便组成多边形。
db.driverPoint.find({ coordinate: { $geoWithin: { $centerSphere: [ [ 118.067678, 24.444373 ], 10/3963.2 ] } }})
tips:该例子表示 距离 [118.067678, 24.444373] 中心点10 英里范围内的所有文档,查询通过除以地球的大约赤道半径(3963.2英里)将距离转换为弧度。
geoJson 格式(仅支持 2dsphere 索引):
db.driverPoint.find({ coordinate: { $near: { $geometry: { type: "Point" , coordinates: [ 118.067678 , 24.444373 ] }, $maxDistance: 3000, $minDistance: 0 } }})
Legacy Coordinate Pairs 格式(仅支持 2d 索引):
db.driverPoint.find({ coordinate: { $near: [ 118.193828 , 24.492242 ], $maxDistance: 0.10 }})
tips:1、$near 当用 geoJson 格式表示时, 距离单位是米(meter)。
2、$near 当用 Legacy Coordinate Pairs 格式表示时,距离单位是弧度(radian)。
3、"$near"是唯一一个会对查询结果进行自动排序的地理空间操作符:"$near"的返回结果是按照距离由近及远排序的。
怎么说呢?学习这方面的知识老是给我一种特别乱的感觉。稍微总结下吧!MongoDB 对于地理空间的查询 是基于 它对 地理空间的索引(即2dsphere 和 2d)来实现的。所以,我们只要搞清楚什么时候 该建立 2dsphere 索引,什么时候该建立 2d 索引,然后再找适用于该索引的操作符就很清晰明了了!总之,geoJSON 格式保存的经纬度一定 建立 2dsphere 索引。Legacy Coordinate Pairs 格式保存的经纬度 仅在表示 平面地图的时候才考虑建立 2d 索引,其他情况还是选择 2dsphere 索引。
Spring Data MongoDB 中对地理位置的查询可参考 中单元测试的 Test03.java。
参考资料:
1、《MongoDB 权威指南第二版》
2、
转载地址:http://yptyx.baihongyu.com/