В чем разница между парами координат GeoJSON и Legacy в терминах mongoDb?
Я пытаюсь использовать оператор агрегирования $geoNear для mongoDb, чтобы вычислить расстояния пользователей от текущего местоположения следующим образом:
'$geoNear': {
near: currentLocation,
distanceField: 'distance',
spherical: true,
}
С currentLocation что-то вроде:
{ "type" : "Point", "coordinates" : [ -122.1575745, 37.4457966 ] }
Моя коллекция имеет следующий тип (используя мангуста):
users = [{
....
location : { // GeoJSON Point or I think it is ;)
type: {
type: String
},
coordinates: []
}
....
}]
Я использую индекс (снова синтаксис Мангуста):
userSchema.index({
location: '2dsphere'
});
Теперь ПРОБЛЕМА, с которой я сталкиваюсь, заключается в том, что, если я запрашиваю с использованием currentLocation, как упомянуто выше (в форме GeoJSON), я получаю странные расстояния (очень большие числа), но если я использую currentLocation.coordinates, то есть используя устаревшие пары координат ([-122.1575745, 37.4457966]), я получаю правильный результат. Но документы mongoDb для geoNear ясно говорят о том, что мы можем выполнять запросы, используя как точки GeoJSON, так и устаревшие пары координат.
Мне любопытно узнать, в чем именно разница между точками GeoJSON и устаревшими парами координат?
Например, коллекция:
{ "_id" : ObjectId("5277679914c6d8f00b000003"), "location" : { "type" : "Point", "coordinates" : [ 106.6202887, -6.1293536 ] } }
{ "_id" : ObjectId("5277810148219d011c000003"), "location" : { "type" : "Point", "coordinates" : [ 106.6202887, -6.1293536 ] } }
{ "_id" : ObjectId("5281c7ba2dfd7bdc64000003"), "location" : { "type" : "Point", "coordinates" : [ -86.9248483, 33.4480108 ] } }
{ "_id" : ObjectId("5281c8b82dfd7bdc64000004"), "location" : { "type" : "Point", "coordinates" : [ -74.0087126, 40.7136487 ] } }
{ "_id" : ObjectId("5281c9782dfd7bdc64000005"), "location" : { "type" : "Point", "coordinates" : [ -122.1575745, 37.4457966 ] } }
Неверный результат:
[{"location":{"type":"Point","coordinates":[-122.1575745,37.4457966]},"dis":13.69288259318155},
{"location":{"type":"Point","coordinates":[-86.9248483,33.4480108]},"dis":12697164592.388557},
{"location":{"type":"Point","coordinates":[-74.0087126,40.7136487]},"dis":16328789117.58145},
{"location":{"type":"Point","coordinates":[106.6202887,-6.1293536]},"dis":55446284682.14049},
{"location":{"type":"Point","coordinates":[106.6202887,-6.1293536]},"dis":55446284682.14049}]
1 ответ
Давайте создадим несколько примеров документов и геопространственный индекс:
> db.foo.insert({name: "Warsaw", location: {"type" : "Point", "coordinates" : [21.016667, 52.233333]}})
> db.foo.insert({name: "Stockholm", location: {"type" : "Point", "coordinates" : [18.068611, 59.329444]}})
> db.foo.ensureIndex({"location": "2dsphere"})
Расстояние между Варшавской ЛП и Стокгольмской ЮВ составляет где-то около 810 км, поэтому давайте проверим, работает ли она, как ожидалось. Сначала мы можем получить документ для Стокгольма.
> Stockholm = db.foo.findOne({name: "Stockholm"})
Теперь мы можем запустить запрос, используя geoNear:
> db.runCommand({ geoNear: 'foo', near: Stockholm.location.coordinates, spherical: true })
{
"ns" : "test.foo",
"results" : [
{
"dis" : 6.558558954334308e-10,
"obj" : {
"_id" : ObjectId("52876ab0b12c6fc62f5d9311"),
"name" : "Stockholm",
"location" : {
"type" : "Point",
"coordinates" : [
18.068611,
59.329444
]
}
}
},
{
"dis" : 0.12715355275490586,
"obj" : {
"_id" : ObjectId("5287697eb12c6fc62f5d9310"),
"name" : "Warsaw",
"location" : {
"type" : "Point",
"coordinates" : [
21.016667,
52.233333
]
}
}
}
],
"stats" : {
"time" : 9,
"nscanned" : 3,
"avgDistance" : 0.06357677670538088,
"maxDistance" : 0.12715355275490586
},
"ok" : 1
}
Расстояние между Стокгольмом и Стокгольмом близко к 0 как и ожидалось. Расстояние между Стокгольмом и Варшавой составляет 0.12715355275490586, Когда вы выполняете запрос, используя устаревшие пары координат, вы получаете результат в радианах, поэтому мы должны умножить это значение на радиус Земли:
> 0.12715355275490586 * 6371.0
810.0952846015052
Все идет нормально. Давайте проверим, получим ли мы похожий результат, используя geojson в качестве запроса.
> db.runCommand({ geoNear: 'foo', near: Stockholm.location, spherical: true })
{
"ns" : "test.foo",
"results" : [
{
"dis" : 0.004183114486663965,
"obj" : {
"_id" : ObjectId("52876ab0b12c6fc62f5d9311"),
"name" : "Stockholm",
"location" : {
"type" : "Point",
"coordinates" : [
18.068611,
59.329444
]
}
}
},
{
"dis" : 810998.0748260651,
"obj" : {
"_id" : ObjectId("5287697eb12c6fc62f5d9310"),
"name" : "Warsaw",
"location" : {
"type" : "Point",
"coordinates" : [
21.016667,
52.233333
]
}
}
}
],
"stats" : {
"time" : 4,
"nscanned" : 3,
"avgDistance" : 405499.0395045898,
"maxDistance" : 810998.0748260651
},
"ok" : 1
}
Расстояние между Стокгольмом и Стокгольмом снова близко к 0, Расстояние между Стокгольмом и Варшавой - 810998.0748260651. При выполнении запроса geoNear с использованием GeoJSON расстояния рассчитываются в метрах. 810998.0748260651 примерно равен 810 км, так что ничего странного здесь нет.
> 810998.0748260651 / 1000
810.9980748260651
Разница между обоими решениями может быть меньше, но это всего лишь арифметика FP.
> Math.abs(810.0952846015052 - 810.9980748260651)
0.902790224559908
Когда вы используете find команда с $near оператор. Когда вы создаете простой 2d Индекс унаследованных пар координат можно запросить, используя оба {$near: Stockholm.location.coordinates} а также {$near: {$geometry: Stockholm.location}, Если у вас есть 2dsperhical только {$near: {$geometry: Stockholm.location} буду работать.