Введение в геопространственную функцию MongoDB

Этот пост представляет собой быстрое и простое введение в геопространственную функцию MongoDB 2.6 с использованием простого набора данных и запросов.

Хранение геопространственной информации

Как вы знаете, вы можете хранить данные любого типа, но если вы хотите запросить их, вам нужно использовать некоторые координаты и создать индекс для них. MongoDB поддерживает три типа индексов для запросов GeoSpatial:

• 2d индекс : использует простую координату (долгота, широта). Как указано в документации: 2d-индекс предназначен для устаревших пар координат, используемых в MongoDB 2.2 и более ранних версиях . По этой причине я не буду подробно рассказывать об этом в этом посте. Просто для записи 2d Index используются для запроса данных, хранящихся в виде точек на двухмерной плоскости
• 2d Sphere Index : поддержка запросов любой геометрии на земноподобной сфере, данные могут быть сохранены в виде GeoJSON и устаревших координатных пар (долгота, широта). В оставшейся части статьи я буду использовать этот тип индекса и сосредоточиться на GeoJSON.
• Geo Haystack : используются для запроса на очень маленькой площади. Сегодня он менее используется приложениями, и я не буду описывать его в этом посте.

Таким образом, эта статья теперь будет сосредоточена на 2d индексе Sphere с форматом GeoJSON для хранения и запроса документов.

Так что же такое GeoJSON?

Вы можете посмотреть на сайте http://geojson.org/ , давайте сделаем очень краткое объяснение. GeoJSON — это формат для кодирования в JSON различных географических структур данных, который поддерживает следующие типы: Point, LineString, Polygon, MultiPoint, MultiLineString, MultiPolygon и Geometry.

Формат GeoJSON довольно прост, для простых геометрий основан на двух атрибутах: тип и координаты. Давайте возьмем несколько примеров:

Город, где я провожу все свое детство, Пленёф Валь-Андре, Франция, имеет следующие координаты (из Википедии)

48 ° 35 ′ 30,12 ″ с.ш., 2 ° 32 ′ 48,84 ″ з.д.

Это обозначение является точкой, основанной на широте и долготе с использованием системы WGS 84 (градусы, минуты, секунды). Не очень прост в использовании приложением / кодом, поэтому также возможно представить одну и ту же точку, используя следующие значения широты и долготы:

48,5917, -2,5469

Этот использует систему WGS 84 (десятичные градусы). Это координаты, которые вы видите в большинстве приложений / API, которые вы используете в качестве разработчика (например, Google Maps / Earth).

По умолчанию GeoJSON и MongoDB используют эти значения, но координаты должны храниться в широте, долготе , поэтому эта точка в GeoJSON будет выглядеть следующим образом:

Это простая «точка», давайте теперь, например, посмотрим на линию, очень приятную прогулку по пляжу:

Таким образом, используя тот же подход, вы сможете создавать MultiPoint, MultiLineString, Polygon, MultiPolygon. Также возможно смешать все это в одном документе, используя GeometryCollection. В следующем примере представлена ​​коллекция геометрии MultiLineString и Polygon над Центральным парком:

Примечание. Вы можете, если хотите, протестировать / визуализировать эти документы JSON с помощью службы http://geojsonlint.com/ .

Что теперь? Давайте хранить данные!

Если у вас есть документ GeoJSON, вам просто нужно сохранить его в своем документе. Например, если вы хотите сохранить документ об аэропорте JFK с указанием его местоположения, вы можете выполнить следующую команду:

Да, это так просто! Вы просто сохраняете GeoJSON как один из атрибутов документа (в этом примере loc).

Запросы геопространственной информации

Теперь, когда у нас есть данные, хранящиеся в MongoDB, теперь можно использовать геопространственную информацию для выполнения некоторых интересных запросов.

Для этого нам нужен образец набора данных. Я создал один, используя некоторые открытые данные, найденные в разных местах. Этот набор данных содержит следующую информацию:

• коллекция аэропортов со списком аэропортов США (Point)
• коллекция штатов со списком штатов США (MultiPolygon)

Я создал этот набор данных из различных источников OpenData ( http://geocommons.com/ , http://catalog.data.gov/dataset ) и использую toGeoJSON, чтобы преобразовать их в нужный формат.

Давайте установим набор данных:

1. Загрузите его отсюда
2. Распакуйте файл geo.zip
3. Восстановите данные в вашем экземпляре mongoDB, используя следующую команду mongorestore geo.zip

MongoDB позволяет приложениям выполнять следующие типы запросов к геопространственным данным:

• включение
• пересечение
• близость

Очевидно, вы сможете использовать все остальные операторы в дополнение к геопространственным. Давайте теперь посмотрим на некоторые конкретные примеры.

включение

Найти все аэропорты в Калифорнии. Для этого вам нужно получить Калифорнийское местоположение (Polygon) и использовать команду $ geoWithin в запросе. Из оболочки это будет выглядеть так:

Результат:

Таким образом, запрос использует «California MultiPolygon» и ищет в коллекции аэропортов все аэропорты, которые находятся в этих многоугольниках. Это похоже на следующее изображение на карте:

Вы можете использовать любые другие функции или критерии запроса, например, вы можете ограничить запрос международным аэропортом, отсортированным только по имени:

Результат:

Я не знаю, смотрели ли вы подробно, но мы запрашиваем эти документы без индекса. Вы можете выполнить запрос с помощью объяснения (), чтобы увидеть, что происходит. Оператору $ geoWithin не нужен индекс, но ваши запросы будут более эффективными, поэтому давайте создадим индекс:

Запустите объяснение, и вы увидите разницу.

пересечение

Предположим, что вы хотите знать, что представляют собой все соседние штаты с Калифорнией, для этого нам просто нужно найти все штаты, координаты которых «пересекаются» с Калифорнией. Это делается с помощью следующего запроса:

Результат:

Как и раньше, оператору $ geoIntersect не нужен индекс для работы, но он будет более эффективным со следующим индексом:

близость

Последняя особенность, которую я хочу выделить в этом посте, связана с запросом с критериями близости. Давайте найдем все международные аэропорты, которые расположены менее чем в 20 км от водохранилища в центральном парке Нью-Йорка. Для этого вы будете использовать оператор $ near.

Полученные результаты:

Таким образом, этот запрос возвращает 2 аэропорта, самым близким из которых является La Guardia, поскольку оператор $ near сортирует результаты по расстоянию. Также важно подчеркнуть, что для оператора $ near требуется индекс.

Вывод

В этом первом посте о геопространственных объектах вы узнали:

• основы GeoJSON
• как запрашивать документы с критериями включения, пересечения и близости.

Теперь вы можете больше поиграть с этим, например, интегрировать это в приложение, которое предоставляет данные в некоторый пользовательский интерфейс, или посмотреть, как вы можете использовать геопространственные операторы в конвейере агрегации.