$geoNear - Amazon DocumentDB
示例（MongoDB 外壳）代码示例

本文属于机器翻译版本。若本译文内容与英语原文存在差异，则一律以英文原文为准。

$geoNear

$geoNear聚合阶段按接近指定点的顺序返回文档。它计算与该点的距离，并将该距离包括在输出文档中。

参数

  • near：计算距离的起点，指定为 geoJSON 或传统坐标。

  • distanceField：用于存储计算距离的字段名称。

  • spherical: 表示是否使用球面几何图形的布尔值（GeoJSON 点是必需的）。

  • maxDistance: 可选。距离中心点的最大距离。

  • minDistance: 可选。距离中心点的最小距离。

  • query: 可选。要应用的其他筛选条件。

  • limit: 可选。要返回的最大文档数。

  • key: 可选。存在多个地理空间索引时用于地理空间查询的字段。

示例（MongoDB 外壳）

以下示例演示如何使用$geoNear舞台查找离给定位置最近的门店。

创建示例文档

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

db.stores.insertMany([
  { _id: 1, name: "Store A", location: { type: "Point", coordinates: [-122.4, 37.8] } },
  { _id: 2, name: "Store B", location: { type: "Point", coordinates: [-122.5, 37.7] } },
  { _id: 3, name: "Store C", location: { type: "Point", coordinates: [-122.3, 37.9] } }
]);

查询示例

db.stores.aggregate([
  {
    $geoNear: {
      near: { type: "Point", coordinates: [-122.4, 37.8] },
      distanceField: "distance",
      spherical: true
    }
  }
]);

输出

[
  { _id: 1, name: 'Store A', location: { type: 'Point', coordinates: [ -122.4, 37.8 ] }, distance: 0 },
  { _id: 3, name: 'Store C', location: { type: 'Point', coordinates: [ -122.3, 37.9 ] }, distance: 13877.82 },
  { _id: 2, name: 'Store B', location: { type: 'Point', coordinates: [ -122.5, 37.7 ] }, distance: 15557.89 }
]

代码示例

要查看使用$geoNear聚合阶段的代码示例，请选择要使用的语言对应的选项卡：

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

async function example() {
  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('stores');

  const result = await collection.aggregate([
    {
      $geoNear: {
        near: { type: "Point", coordinates: [-122.4, 37.8] },
        distanceField: "distance",
        spherical: true
      }
    }
  ]).toArray();

  console.log(result);
  await client.close();
}

example();
Python
from pymongo import MongoClient

def example():
    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['stores']

    result = list(collection.aggregate([
        {
            '$geoNear': {
                'near': { 'type': 'Point', 'coordinates': [-122.4, 37.8] },
                'distanceField': 'distance',
                'spherical': True
            }
        }
    ]))

    print(result)
    client.close()

example()