Question

我正在使用azure cosmos db如何在C＃中创建索引和查询最接近的前10位用户：

render()

查询：

{
  "_id" : "146138792054898475572",
  "email" : "abc@gmail.com",
  "firstName" : "abc",
  "lastName" : "abc",
  "loc" : {
    "lat" : 31.5200788,
    "lng" : 74.3236112
  },
  "gender" : "Male",
  "deviceId" : "YWg8crAjZLCrV",
  "createdDate" : ISODate("2017-06-11T11:35:41.601Z"),
  "updatedDate" : ISODate("2017-06-17T17:33:10.743Z")
}

Answer 1

你的坐标是向后的。每个MongoDB docs：

如果您使用经度和纬度，请按以下顺序指定坐标：经度，纬度。

您需要反转坐标：

db.User.find(
   {
      "loc":
        { $near :
           {
             $geometry: { type: "Point",  coordinates: [ 74.3236112, 31.5200788 ] },
             $minDistance: 1000,
             $maxDistance: 5000
           }
        }
   }
)

此外，在您的loc属性中，排序是经度，纬度（在您展示的文档中，您的顺序相反）。

Answer 2

这里有一些问题主要与您存储文档的方式有关。 MongoDB支持以三种格式之一存储坐标点：

传统坐标对作为数组数据以经度和纬度顺序列出的位置
```
[ 74.3236112, 31.5200788 ]
```
传统坐标对作为对象数据可以通过命名键进行组织，但必须才能被排序并明确命名为“lon “和”lat“分别”按顺序“：
```
{ "lon": 74.3236112, "lat": 31.5200788 }
```
作为GeoJSON格式，其中存储的数据可以是任何有效的GeoJSON对象格式。对于“Point”类型，这是：
```
{
  "type": "Point",
  "coordinates": [ 74.3236112, 31.5200788 ]
}
```

为了演示我的样本文档有四种不同格式的集合。我们将使用.createIndex({ "loc": "2dsphere" })在该集合上创建索引，然后使用聚合管道$geoNear来查询并返回查询点的实际距离：

db.geotest.aggregate([
  { "$geoNear": {
    "near": {
      "type": "Point",
      "coordinates": [ 74.3236112, 31.5200788 ]
    },
    "spherical": true,
    "distanceField": "distance"
  }}
])

显示查询的四种不同格式和计算距离。请注意，只有两种“有效”格式会从查询位置返回0的正确距离：

{
        "_id" : ObjectId("5945f800b4051c7e52c90d1c"),
        "email" : "abc@gmail.com",
        "firstName" : "abc",
        "lastName" : "abc",
        "loc" : {
                "type" : "Point",
                "coordinates" : [
                        74.3236112,
                        31.5200788
                ]
        },
        "gender" : "Male",
        "deviceId" : "YWg8crAjZLCrV",
        "createdDate" : ISODate("2017-06-11T11:35:41.601Z"),
        "updatedDate" : ISODate("2017-06-17T17:33:10.743Z"),
        "distance" : 0
}
{
        "_id" : ObjectId("5945f8f6b4051c7e52c90d1e"),
        "email" : "abc@gmail.com",
        "firstName" : "abc",
        "lastName" : "abc",
        "loc" : {
                "lon" : 74.3236112,
                "lat" : 31.5200788
        },
        "gender" : "Male",
        "deviceId" : "YWg8crAjZLCrV",
        "createdDate" : ISODate("2017-06-11T11:35:41.601Z"),
        "updatedDate" : ISODate("2017-06-17T17:33:10.743Z"),
        "distance" : 0
}
{
        "_id" : "146138792054898475572",
        "email" : "abc@gmail.com",
        "firstName" : "abc",
        "lastName" : "abc",
        "loc" : {
                "lat" : 31.5200788,
                "lng" : 74.3236112
        },
        "gender" : "Male",
        "deviceId" : "YWg8crAjZLCrV",
        "createdDate" : ISODate("2017-06-11T11:35:41.601Z"),
        "updatedDate" : ISODate("2017-06-17T17:33:10.743Z"),
        "distance" : 5315650.25629941
}
{
        "_id" : ObjectId("5945f8b7b4051c7e52c90d1d"),
        "email" : "abc@gmail.com",
        "firstName" : "abc",
        "lastName" : "abc",
        "loc" : {
                "lat" : 31.5200788,
                "lon" : 74.3236112
        },
        "gender" : "Male",
        "deviceId" : "YWg8crAjZLCrV",
        "createdDate" : ISODate("2017-06-11T11:35:41.601Z"),
        "updatedDate" : ISODate("2017-06-17T17:33:10.743Z"),
        "distance" : 5315650.25629941
}

因此，为了正确查询，您需要索引的“有效”格式。我个人建议使用GeoJSON格式，因为它被广泛用作标准，并且还提供了存储任何有效GeoJSON对象的选项，而不仅仅是“点坐标”。

您可以使用以下操作转换数据：

var ops = [];

db.User.find({ 
  "loc.lng": { "$exists": true }, 
  "loc.lat": { "$exists": true }
}).forEach(function(doc) {
  ops.push({
    "updateOne": {
      "filter": { "_id": doc._id },
      "update": {
        "$set": {
          "loc": {
            "type": "Point",
            "coordinates": [ doc.loc.lng, doc.loc.lat ]
          }
        }
      }
    }
  });
  if ( ops.length >= 1000 ) {
    db.User.bulkWrite(ops);
    ops = [];
  }
});

if ( ops.length > 0 ) {
  db.User.bulkWrite(ops);
  ops = [];
}

这会将"loc"数据重写为更正的格式，以便索引和查询能够正常工作。

实际上，在更新之前，您应该真正对集合执行.dropIndexes()以节省写入成本，然后在完成后重新创建索引。这不是必要的步骤，但建议这样做。

NB 此处$minDistace参数此处修正数据实际上仍然会排除结果，因为展示了与查询点（相同坐标）的实际距离为{{1 }}。因此，在测试时删除该约束，或者更好地使用$geoNear进行测试，如图所示。

同样注意提到了DocumentDB，它不支持聚合管道协议。这里的示例可以毫无问题地对MongoDB起作用，主要用于演示数据的“格式”问题。常规0和other geospatial general queries are supported。但数据必须采用正确的支持格式。

创建地理索引和查询附近

2 个答案: