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user4951
Asked: 2012-08-21 23:11:44 +0800 CST

Mongodb - Retornando os pontos mais próximos de um local, com distância

  • 772

Qual é o equivalente do MongoDB para esta consulta:

SELECT 111151.29341326 * SQRT( pow(-6.186753-`Latitude`, 2) 
                               + pow(106.772835-`Longitude`, 2)
                                 * cos(-6.186753*0.017453292519943)
                                 * cos(`Latitude`*0.017453292519943)
                             )
       as distance
from tablename ;

Isso usa a fórmula de Haversine para calcular a distância do grande círculo a um ponto fixo. Queremos chegar mais perto de 20 pontos de um local e, em seguida, exibir a distância.

mysql mongodb

1 respostas

  1. Best Answer

    O MongoDB tem suporte integrado para geoindexação. Você não precisa fazer o cálculo sozinho.

    Basicamente, você criaria um campo com a lat/long armazenada como uma matriz ou como subdocumentos, algo como um destes:

    { loc : [ 50 , 30 ] } //SUGGESTED OPTION
{ loc : { x : 50 , y : 30 } }
{ loc : { lon : 40.739037, lat: 73.992964 } }

    Em seguida, indexe o novo campo loc apropriadamente:

    db.places.ensureIndex( { loc : "2d" } )

    Finalmente, você pode usar um dos operadores para consultar um ponto para os 20 resultados mais próximos:

    db.places.find( { loc : { $near : [50,50] } } ).limit(20)

    Você poderia, é claro, apenas usar o MongoDB para armazenar os dados, extrair as informações do banco de dados com um find () e fazer o cálculo do lado do cliente, mas imagino que não seja isso que você deseja fazer.

    Se a parte da distância da equação for o que você deseja:

    http://www.mongodb.org/display/DOCS/Geospatial+Indexing#GeospatialIndexing-geoNearCommand

    O operador $geoNear também retornará a distância. Um exemplo:

    > db.runCommand( { geoNear : "places" , near : [50,50], num : 10 } );
{
        "ns" : "test.places",
        "near" : "1100110000001111110000001111110000001111110000001111",
        "results" : [
                {
                        "dis" : 69.29646421910687,
                        "obj" : {
                                "_id" : ObjectId("4b8bd6b93b83c574d8760280"),
                                "y" : [
                                        1,
                                        1
                                ],
                                "category" : "Coffee"
                        }
                },
                {
                        "dis" : 69.29646421910687,
                        "obj" : {
                                "_id" : ObjectId("4b8bd6b03b83c574d876027f"),
                                "y" : [
                                        1,
                                        1
                                ]
                        }
                }
        ],
        "stats" : {
                "time" : 0,
                "btreelocs" : 1,
                "btreelocs" : 1,
                "nscanned" : 2,
                "nscanned" : 2,
                "objectsLoaded" : 2,
                "objectsLoaded" : 2,
                "avgDistance" : 69.29646421910687
        },
        "ok" : 1
}

    Os "dis" : 69.29646421910687elementos são o que você procura, também há uma opção de distância esférica.

    Por tudo isso, como usar as distâncias e muito mais, veja aqui mais informações sobre geoíndices e como usá-los:

    http://www.mongodb.org/display/DOCS/Geospatial+Indexing/

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