$near - Amazon DocumentDB
Beispiel (MongoDB Shell)Codebeispiele

Die vorliegende Übersetzung wurde maschinell erstellt. Im Falle eines Konflikts oder eines Widerspruchs zwischen dieser übersetzten Fassung und der englischen Fassung (einschließlich infolge von Verzögerungen bei der Übersetzung) ist die englische Fassung maßgeblich.

$near

Der $near Operator in Amazon DocumentDB wird verwendet, um Dokumente zu finden, die sich geografisch in der Nähe eines bestimmten Punktes befinden. Er gibt Dokumente zurück, die nach Entfernung sortiert sind, wobei die Dokumente, die sich am nächsten befinden, zuerst angezeigt werden. Dieser Operator erfordert einen 2dSphere-Geodatenindex und ist nützlich für Näherungsabfragen von Standortdaten.

Parameter

  • $geometry: Ein GeoJSON Point-Objekt, das den Mittelpunkt für die Near-Abfrage definiert.

  • $maxDistance: (optional) Die maximale Entfernung in Metern vom angegebenen Punkt, die ein Dokument haben darf, um der Abfrage zu entsprechen.

  • $minDistance: (optional) Die Mindestentfernung in Metern vom angegebenen Punkt, die ein Dokument haben darf, um der Abfrage zu entsprechen.

Anforderungen an den Index

  • 2dsphere index: Erforderlich für Geodatenabfragen zu GeoJSON-Punktdaten.

Beispiel (MongoDB Shell)

Das folgende Beispiel zeigt, wie Sie den $near Operator verwenden können, um die Restaurants zu finden, die einem bestimmten Ort in Seattle, Washington, am nächsten liegen.

Erstellen Sie Beispieldokumente

db.usarestaurants.insert([
  {
    "name": "Noodle House",
    "city": "Seattle",
    "state": "Washington",
    "rating": 4.8,
    "location": { "type": "Point", "coordinates": [-122.3517, 47.6159] }
  },
  {
    "name": "Pike Place Grill",
    "city": "Seattle",
    "state": "Washington",
    "rating": 4.2,
    "location": { "type": "Point", "coordinates": [-122.3403, 47.6062] }
  },
  {
    "name": "Lola",
    "city": "Seattle",
    "state": "Washington",
    "rating": 4.5,
    "location": { "type": "Point", "coordinates": [-122.3407, 47.6107] }
  }
]);

Erstellen Sie einen 2dSphere-Index

db.usarestaurants.createIndex({ "location": "2dsphere" });

Abfragebeispiel mit GeoJSON Point

db.usarestaurants.find({
  location: {
    $near: {
      $geometry: {
        type: "Point",
        coordinates: [-122.3516, 47.6156]
      },
      $maxDistance: 100,
      $minDistance: 10
    }
  }
});

Ausgabe

{
  "_id" : ObjectId("69031ec9ea1c2922a1ce5f4a"),
  "name" : "Noodle House",
  "city" : "Seattle",
  "state" : "Washington",
  "rating" : 4.8,
  "location" : {
    "type" : "Point",
    "coordinates" : [ -122.3517, 47.6159 ]
  }
}

Codebeispiele

Um ein Codebeispiel für die Verwendung des $near Befehls anzuzeigen, wählen Sie die Registerkarte für die Sprache, die Sie verwenden möchten:

Node.js
const { MongoClient } = require('mongodb');

async function findNearbyRestaurants() {
  const client = await MongoClient.connect('mongodb://<username>:<password>@<cluster-endpoint>:27017/?tls=true&tlsCAFile=global-bundle.pem&replicaSet=rs0&readPreference=secondaryPreferred&retryWrites=false');
  const db = client.db('test');
  const restaurants = db.collection('usarestaurants');

  // Create 2dsphere index
  await restaurants.createIndex({ "location": "2dsphere" });

  const result = await restaurants.find({
    location: {
      $near: {
        $geometry: {
          type: "Point",
          coordinates: [-122.3516, 47.6156]
        },
        $maxDistance: 100,
        $minDistance: 10
      }
    }
  }).toArray();

  console.log(result);

  client.close();
}

findNearbyRestaurants();
Python
from pymongo import MongoClient

def find_nearby_restaurants():
    client = MongoClient('mongodb://<username>:<password>@<cluster-endpoint>:27017/?tls=true&tlsCAFile=global-bundle.pem&replicaSet=rs0&readPreference=secondaryPreferred&retryWrites=false')
    db = client['test']
    restaurants = db['usarestaurants']

    # Create 2dsphere index
    restaurants.create_index([("location", "2dsphere")])

    result = list(restaurants.find({
        'location': {
            '$near': {
                '$geometry': {
                    'type': 'Point',
                    'coordinates': [-122.3516, 47.6156]
                },
                '$maxDistance': 100,
                '$minDistance': 10
            }
        }
    }))

    print(result)

    client.close()

find_nearby_restaurants()