mongodb中地理位置信息的存储和查询

1、存储数据

在百度地图拾取器（拾取坐标系统）中获取一些经纬度的值，提前写入代码集合中。然后利用逆地理位置api接口获取数据写入mongodb中。

注意：需要提前开发者认证，得到在应用管理中获取ak。

示例代码：

import requests
from pymongo import MongoClientmy_client = MongoClient('mongodb://root:88888888@192.168.124.49:27017')
my_db = my_client['test-mongo']
# print(my_db)my_col = my_db['gps']
# print(my_col)
ak = 'duKnQ2pQCRIDADFDSTsS944SLfMvYrvw'# gps '纬度,经度'  注意：直接从百度左边拾取器中获取的顺序为：'经度,纬度'
# 百度有自己的坐标加密方式：bd09ll
gps_set = {'40.060326,116.732761', '40.046187,116.767831', '40.008618,116.799451', '39.904198,116.675844', '40.023648,116.718388'}def reverse_geocoding(gps, ak):""":param gps: str(lat)+','+str(lng):param ak: ak:return:"""url = 'http://api.map.baidu.com/reverse_geocoding/v3/?'params = {"location": gps,"output": 'json',"ak": ak,"coordtype": "bd09ll",  # 默认值}response = requests.get(url, params=params)return response.json()def format_data(data):data_dict = {}# 简单数据结构的存储data_dict['location'] = {"type": "Point","coordinates": [data['location']['lng'], data['location']['lat']]}data_dict['formatted_address'] = data['formatted_address']data_dict['others'] = datareturn data_dictcol_list = []
for i in gps_set:response = reverse_geocoding(i, ak)print(response)res = format_data(response['result'])print(res)col_list.append(res)if len(col_list) == 2:my_col.insert_many(col_list)col_list = []
if len(col_list) > 0:my_col.insert_many(col_list)

数据库中存储的数据如下：

注意：数据存储结构中必须包含如下类型，便于建立索引。其中type类型可以选择别的属性值。

2、创建索引

注意：要想通过地理位置进行查询，首先要建立索引，否则报错。

创建索引时，官方文档如下格式：

使用Studio 3T工具创建索引：

3、查询地理位置数据

注意：查询前必须创建索引，否则查询报错。

官方文档如下所示：

示例代码：

from pymongo import MongoClientmy_client = MongoClient('mongodb://root:88888888@192.168.124.49:27017')
my_db = my_client['test-mongo']
# print(my_db)my_col = my_db['gps']
# print(my_col)query = {'location': {'$near': {'$geometry': {'type': "Point", 'coordinates': [116.762761, 40.060326]},'$minDistance': 0,'$maxDistance': 5000
}}}datas = my_col.find(query)
# print(datas)
for data in datas:print(data)

运行结果：

详见官方文档：Geospatial Queries — MongoDB Manual

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mongodb中地理位置信息的存储和查询

1、存储数据

2、创建索引

3、查询地理位置数据

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