PyMongo 地理空间查询操作指南和示例

2023-04-15 00:00:00 示例地理操作指南

PyMongo 是 Python 中操作 MongoDB 数据库的常用库，支持地理空间查询操作。本指南将提供地理空间查询的详细操作指南及示例。

首先，我们需要确保 MongoDB 数据库中已存储了地理位置信息。例如，我们使用以下代码将一个地理位置文档存储到 MongoDB 数据库中。

from pymongo import MongoClient

client = MongoClient()
db = client['mydb']
collection = db['locations']

document = {
    "name": "pidancode.com",
    "location": {
        "type": "Point",
        "coordinates": [116.396103, 39.911585]
    }
}

collection.insert_one(document)

上述代码创建了一个名为“pidancode.com”的文档，其中包含一个名为“location”的字段，用于存储地理位置信息。该位置信息采用 GeoJSON 格式进行存储，其中 type 字段为“Point”， coordinates 字段为一个包含两个数字的数组，第一个数字为经度，第二个数字为纬度。在 MongoDB 中，地理空间查询操作均是基于这种 GeoJSON 格式进行的。

接下来，我们将演示在 PyMongo 中进行地理空间查询的操作。

创建地理空间索引

在进行地理空间查询前，需要确保集合中的地理位置字段上已经创建了地理空间索引。我们可以使用以下代码创建该索引。

collection.create_index([("location", "2dsphere")])

其中的 2dsphere 表示创建的是2D球面空间索引。

查询指定坐标点的附近位置

collection.find({
    "location": {
        "$near": {
            "$geometry": {
                "type": "Point",
                "coordinates": [116.396103, 39.911585]
            },
            "$maxDistance": 1000
        }
    }
})

以上代码将查询位于坐标点(116.396103, 39.911585)附近 1000 米以内的所有文档。

查询指定区域内的位置

collection.find({
    "location": {
        "$geoWithin": {
            "$geometry": {
                "type": "Polygon",
                "coordinates": [
                    [
                        [116.3946533203125,39.91096579810586],
                        [116.39907836914062,39.91096579810586],
                        [116.39907836914062,39.91278361713162],
                        [116.3946533203125,39.91278361713162],
                        [116.3946533203125,39.91096579810586]
                    ]
                ]
            }
        }
    }
})

以上代码将查询位于指定多边形区域内的所有文档，该多边形由一组经纬度坐标点组成，其中前两个坐标点为左下角，后两个坐标点为右上角，最后一个坐标点需要与第一个坐标点相同。

查询指定区域内的位置并按距离排序

from pymongo import GEOSPHERE

collection.create_index([("location", GEOSPHERE)])

collection.find({
    "location": {
        "$geoWithin": {
            "$geometry": {
                "type": "Polygon",
                "coordinates": [
                    [
                        [116.3946533203125,39.91096579810586],
                        [116.39907836914062,39.91096579810586],
                        [116.39907836914062,39.91278361713162],
                        [116.3946533203125,39.91278361713162],
                        [116.3946533203125,39.91096579810586]
                    ]
                ]
            }
        }
    }
}).sort([("location", {"$near": {"$geometry": {"type": "Point", "coordinates": [116.396103, 39.911585]}}})])

以上代码将查询位于指定多边形区域内的所有文档，并按距离指定坐标点(116.396103, 39.911585)的距离进行排序。

在地图上绘制查询结果

我们可以使用 Python 的 Matplotlib 库，在地图上直观绘制查询结果。代码示例如下：

import matplotlib.pyplot as plt
from shapely.geometry import Point
from shapely.geometry.polygon import Polygon

# 在地图上绘制指定多边形区域
polygon = Polygon([
    [116.3946533203125,39.91096579810586],
    [116.39907836914062,39.91096579810586],
    [116.39907836914062,39.91278361713162],
    [116.3946533203125,39.91278361713162],
    [116.3946533203125,39.91096579810586]
])
fig, ax = plt.subplots()
plt.plot(*polygon.exterior.xy)

# 在地图上绘制查询结果
cursor = collection.find({
    "location": {
        "$geoWithin": {
            "$geometry": {
                "type": "Polygon",
                "coordinates": [
                    [
                        [116.3946533203125,39.91096579810586],
                        [116.39907836914062,39.91096579810586],
                        [116.39907836914062,39.91278361713162],
                        [116.3946533203125,39.91278361713162],
                        [116.3946533203125,39.91096579810586]
                    ]
                ]
            }
        }
    }
})
for document in cursor:
    point = Point(document['location']['coordinates'])
    plt.plot(point.x, point.y, 'ro')

# 设置地图坐标轴
plt.xlim([116.393, 116.4])
plt.ylim([39.91, 39.914])
plt.show()

以上代码将在地图上绘制出指定多边形区域并标识出查询结果。我们还可以通过新增数据，修改参数，以及相对位置等进一步细化查询结果以快速达到目录。

总的来说，以上代码示例展示了如何在 PyMongo 中进行地理空间查询操作，并使用 Matplotlib 库在地图上展示查询结果。借助这些操作，我们可以快速方便地实现地理空间查询功能。

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