$geometry

Amazon DocumentDB의 $geometry 연산자는 지리 공간 쿼리의 일부로 GeoJSON 지오메트리 객체를 지정하는 데 사용됩니다. 이 연산자는 $geoWithin 및와 같은 다른 지리 공간 쿼리 연산자와 함께 데이터에 대한 공간 쿼리를 수행하는 $geoIntersects 데 사용됩니다.

Amazon DocumentDB에서 $geometry 연산자는 다음 GeoJSON 지오메트리 유형을 지원합니다.

• Point

• LineString

• Polygon

• MultiPoint

• MultiLineString

• MultiPolygon

• GeometryCollection

파라미터

• type: GeoJSON 지오메트리 객체의 유형, 예: , Point Polygon등

• coordinates: 지오메트리를 나타내는 좌표 배열입니다. 좌표 배열의 구조는 지오메트리 유형에 따라 달라집니다.

예제(MongoDB 쉘)

다음 예제에서는 $geometry 연산자를 사용하여 Amazon DocumentDB에서 $geoIntersects 쿼리를 수행하는 방법을 보여줍니다.

샘플 문서 생성

db.locations.insertMany([
  { 
    "_id": 1,
    "name": "Location 1",
    "location": { 
      "type": "Point",
      "coordinates": [-73.983253, 40.753941]
    }
  },
  { 
    "_id": 2,
    "name": "Location 2", 
    "location": {
      "type": "Polygon",
      "coordinates": [[
        [-73.998427, 40.730309],
        [-73.954348, 40.730309],
        [-73.954348, 40.780816],
        [-73.998427, 40.780816],
        [-73.998427, 40.730309]
      ]]
    }
  }
]);

쿼리 예제

db.locations.find({
  "location": {
    "$geoIntersects": {
      "$geometry": {
        "type": "Polygon",
        "coordinates": [[
          [-73.998, 40.730],
          [-73.954, 40.730],
          [-73.954, 40.781],
          [-73.998, 40.781],
          [-73.998, 40.730]
        ]]
      }
    }
  }
})

출력

[
  {
    "_id": 2,
    "name": "Location 2",
    "location": {
      "type": "Polygon",
      "coordinates": [
        [
          [-73.998427, 40.730309],
          [-73.954348, 40.730309],
          [-73.954348, 40.780816],
          [-73.998427, 40.780816],
          [-73.998427, 40.730309]
        ]
      ]
    }
  }
]

코드 예제

$geometry 명령을 사용하기 위한 코드 예제를 보려면 사용하려는 언어의 탭을 선택합니다.

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('locations');

  const query = {
    "location": {
      "$geoIntersects": {
        "$geometry": {
          "type": "Polygon",
          "coordinates": [[
            [-73.998, 40.730],
            [-73.954, 40.730],
            [-73.954, 40.781],
            [-73.998, 40.781],
            [-73.998, 40.730]
          ]]
        }
      }
    }
  };

  const result = await collection.find(query).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['locations']

    query = {
        "location": {
            "$geoIntersects": {
                "$geometry": {
                    "type": "Polygon",
                    "coordinates": [[
                        [-73.998, 40.730],
                        [-73.954, 40.730],
                        [-73.954, 40.781],
                        [-73.998, 40.781],
                        [-73.998, 40.730]
                    ]]
                }
            }
        }
    }

    result = list(collection.find(query))
    print(result)

    client.close()

example()