$minDistance - Amazon DocumentDB

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$minDistance

$minDistancees un operador de búsqueda que se utiliza junto con $nearSphere o $geoNear para filtrar documentos que se encuentran al menos a la distancia mínima especificada desde el punto central. Este operador es compatible con Amazon DocumentDB y funciona de forma similar a su homólogo en MongoDB.

Parámetros

  • $minDistance: La distancia mínima (en metros) desde el punto central para incluir documentos en los resultados.

Ejemplo (MongoDB Shell)

En este ejemplo, buscaremos todos los restaurantes en un radio de 2 kilómetros de una ubicación específica en Seattle, Washington.

Cree documentos de muestra

db.usarestaurants.insertMany([ { "state": "Washington", "city": "Seattle", "name": "Noodle House", "rating": 4.8, "location": { "type": "Point", "coordinates": [-122.3517, 47.6159] } }, { "state": "Washington", "city": "Seattle", "name": "Pike Place Grill", "rating": 4.5, "location": { "type": "Point", "coordinates": [-122.3412, 47.6102] } }, { "state": "Washington", "city": "Bellevue", "name": "The Burger Joint", "rating": 4.2, "location": { "type": "Point", "coordinates": [-122.2007, 47.6105] } } ]);

Ejemplo de consulta

db.usarestaurants.find({ "location": { "$nearSphere": { "$geometry": { "type": "Point", "coordinates": [-122.3516, 47.6156] }, "$minDistance": 1, "$maxDistance": 2000 } } }, { "name": 1 });

Salida

{ "_id" : ObjectId("611f3da985009a81ad38e74b"), "name" : "Noodle House" } { "_id" : ObjectId("611f3da985009a81ad38e74c"), "name" : "Pike Place Grill" }

Ejemplos de código

Para ver un ejemplo de código para usar el $minDistance comando, elija la pestaña del idioma que desee usar:

Node.js
const { MongoClient } = require('mongodb'); async function findRestaurantsNearby() { 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 collection = db.collection('usarestaurants'); const result = await collection.find({ "location": { "$nearSphere": { "$geometry": { "type": "Point", "coordinates": [-122.3516, 47.6156] }, "$minDistance": 1, "$maxDistance": 2000 } } }, { "projection": { "name": 1 } }).toArray(); console.log(result); client.close(); } findRestaurantsNearby();
Python
from pymongo import MongoClient def find_restaurants_nearby(): client = MongoClient('mongodb://<username>:<password>@<cluster-endpoint>:27017/?tls=true&tlsCAFile=global-bundle.pem&replicaSet=rs0&readPreference=secondaryPreferred&retryWrites=false') db = client.test collection = db.usarestaurants result = list(collection.find({ "location": { "$nearSphere": { "$geometry": { "type": "Point", "coordinates": [-122.3516, 47.6156] }, "$minDistance": 1, "$maxDistance": 2000 } } }, { "projection": {"name": 1} })) print(result) client.close() find_restaurants_nearby()