MongoDB中空间数据的存储和操作
本文使用官方C# Driver，实现在MongoDB中存储，查询空间数据（矢量） 空间数据的存储 本例中，从一个矢量文件(shapefile格式)中读取矢量要素空间信息以及属性表，并写入到MongoDB中去，其中读取shapefile文件以及将空间信息转成json的功能通过Ogr库实现 [csh
本文使用官方C# Driver，实现在MongoDB中存储，查询空间数据（矢量）
空间数据的存储
本例中，从一个矢量文件(shapefile格式)中读取矢量要素空间信息以及属性表，并写入到MongoDB中去，其中读取shapefile文件以及将空间信息转成json的功能通过Ogr库实现
[csharp] view plaincopyprint?01.//打开MongoDB的Collection
02. MongoDatabase db = server.GetDatabase("aa");
03. MongoCollection colSheng = db.GetCollection("sheng");
04. //使用Ogr库打开Shapefile文件
05. DataSource ds = Ogr.Open(@"c:\temp\sheng.shp", 0);
06. Layer lyr = ds.GetLayerByIndex(0);
07. //读取要素数量和字段数量
08. int feaCount = lyr.GetFeatureCount(0);
09. int fieldCount = lyr.GetLayerDefn().GetFieldCount();
10. //读取所有字段名
11. List
12. for (int i = 0; i
13. {
14. fieldNames.Add(lyr.GetLayerDefn().GetFieldDefn(i).GetName());
15. }
16. //循环将所有要素添加到MongoDB中
17. for (int i = 0; i
18. {
19. //使用Ogr库将矢量要素的空间信息转成Json格式
20. Feature fea = lyr.GetFeature(i);
21. Geometry geo = fea.GetGeometryRef();
22. string json = geo.ExportToJson(null);
23.
24. BsonDocument doc = new BsonDocument();
25.
26. //将Json格式的空间信息存到Collection中
27. //BsonValue bs = BsonValue.Create(json); //这种方法是不可以的，添加到库里之后无法使用空间查询语句查询
28. BsonValue bs2 = BsonDocument.Parse(json); //这种方法才是正确的
29. //doc.Add(new BsonElement("geom", bs));
30. doc.Add(new BsonElement("geo",bs2));
31. //通过循环将所有字段的属性信息存入Collection中
32. for (int j = 0; j
33. {
34. string tmpFieldVal = fea.GetFieldAsString(j);
35. doc.Add(new BsonElement(fieldNames[j],tmpFieldVal));
36. }
37. var res = colSheng.Insert
38. }
//打开MongoDB的Collection
MongoDatabase db = server.GetDatabase("aa");
MongoCollection colSheng = db.GetCollection("sheng");
//使用Ogr库打开Shapefile文件
DataSource ds = Ogr.Open(@"c:\temp\sheng.shp", 0);
Layer lyr = ds.GetLayerByIndex(0);
//读取要素数量和字段数量
int feaCount = lyr.GetFeatureCount(0);
int fieldCount = lyr.GetLayerDefn().GetFieldCount();
//读取所有字段名
List
for (int i = 0; i
{
fieldNames.Add(lyr.GetLayerDefn().GetFieldDefn(i).GetName());
}
//循环将所有要素添加到MongoDB中
for (int i = 0; i
{
//使用Ogr库将矢量要素的空间信息转成Json格式
Feature fea = lyr.GetFeature(i);
Geometry geo = fea.GetGeometryRef();
string json = geo.ExportToJson(null);
BsonDocument doc = new BsonDocument();
//将Json格式的空间信息存到Collection中
//BsonValue bs = BsonValue.Create(json); //这种方法是不可以的，添加到库里之后无法使用空间查询语句查询
BsonValue bs2 = BsonDocument.Parse(json); //这种方法才是正确的
//doc.Add(new BsonElement("geom", bs));
doc.Add(new BsonElement("geo",bs2));
//通过循环将所有字段的属性信息存入Collection中
for (int j = 0; j
{
string tmpFieldVal = fea.GetFieldAsString(j);
doc.Add(new BsonElement(fieldNames[j],tmpFieldVal));
}
var res = colSheng.Insert
}
然后，可以查看一下存储到MongoDB中的矢量数据是什么样的
在命令行中输入：
[csharp] view plaincopyprint?01.> db.sheng.find().limit(1)
> db.sheng.find().limit(1)
结果为
[javascript] view plaincopyprint?01.{ "_id" : ObjectId("5371bf4e1dbba31914224563"), "geo" : { "type" : "Polygon", "coordinates" : [ [ [ 89.8496, 14.093 ], [ 90.3933, 14.004 ], [ 90.2708, 13.4708 ], [ 89.7284, 13.5597 ], [ 89.8496, 14.093 ] ] ] }, "pyname" : "sx", "boxtype" : "inter", "date" : "2012/6/5 12:41:42" }
{ "_id" : ObjectId("5371bf4e1dbba31914224563"), "geo" : { "type" : "Polygon", "coordinates" : [ [ [ 89.8496, 14.093 ], [ 90.3933, 14.004 ], [ 90.2708, 13.4708 ], [ 89.7284, 13.5597 ], [ 89.8496, 14.093 ] ] ] }, "pyname" : "sx", "boxtype" : "inter", "date" : "2012/6/5 12:41:42" }
可以看到名称为geo的这个Field，里边存的就是矢量要素的坐标信息
空间查询与空间索引
可用的空间操作包括geointersect,geowithin,near等，参考http://docs.mongodb.org/manual/reference/operator/query-geospatial/
这里使用geointersect为例说明一下：
[csharp] view plaincopyprint?01.//获取Collection
02. MongoDatabase db = server.GetDatabase("aa");
03. MongoCollection colSheng = db.GetCollection("sheng");
04.
05. //定义一个查询框或查询多边形
06. var poly = GeoJson.Polygon
07. GeoJson.Position(100, 20),
08. GeoJson.Position(110, 20),
09. GeoJson.Position(110, 40),
10. GeoJson.Position(100, 40),
11. GeoJson.Position(100, 20));
12. //以这个查询多边形为条件定义一条查询语句
13. var queryFilter2 = Query.GeoIntersects("geo", poly);
14. //进行查询，输出MongoCursor
15. cur = colSheng.FindAs
16. //获取结果
17. var res = cur.ToArray();
18. for (int i = 0; i
19. {
20. BsonDocument tmpDoc = res.ElementAt(i);
21. //do something you want
22. }
//获取Collection
MongoDatabase db = server.GetDatabase("aa");
MongoCollection colSheng = db.GetCollection("sheng");
//定义一个查询框或查询多边形
var poly = GeoJson.Polygon
GeoJson.Position(100, 20),
GeoJson.Position(110, 20),
GeoJson.Position(110, 40),
GeoJson.Position(100, 40),
GeoJson.Position(100, 20));
//以这个查询多边形为条件定义一条查询语句
var queryFilter2 = Query.GeoIntersects("geo", poly);
//进行查询，输出MongoCursor
cur = colSheng.FindAs
//获取结果
var res = cur.ToArray();
for (int i = 0; i
{
BsonDocument tmpDoc = res.ElementAt(i);
//do something you want
}
关于空间索引，可参考http://docs.mongodb.org/manual/applications/geospatial-indexes/
这里不详细说了
空间查询运算的问题：
在使用GeoIntersect进行空间查询时，遇到了查询结果与ArcGIS不一致的情况，详细看了一下，像是MongoDB的一个BUG（目前使用的是2.6.0版本）
具体信息如下（在命令行中操作）：
Collection中的坐标
[csharp] view plaincopyprint?01.> db.test.find()
02.{ "_id" : ObjectId("535884771dbba31858ad2101"), "geo" : { "type" : "Polygon", "coordinates" : [ [ [ 96.722, 38.755 ], [ 97.3482, 38.6922 ], [ 97.1674, 38.0752 ], [ 96.5474, 38.1383 ], [ 96.722, 38.755 ] ] ] } }
> db.test.find()
{ "_id" : ObjectId("535884771dbba31858ad2101"), "geo" : { "type" : "Polygon", "coordinates" : [ [ [ 96.722, 38.755 ], [ 97.3482, 38.6922 ], [ 97.1674, 38.0752 ], [ 96.5474, 38.1383 ], [ 96.722, 38.755 ] ] ] } }
使用的查询语句
[csharp] view plaincopyprint?01.> db.test.find({ "geo" : { "$geoIntersects" : { "$geometry" : { "type" : "Polygon", "coordinates" : [[[91.0, 33.0], [102.0, 33.0], [102.0, 38.0], [91.0, 38.0], [91.0, 33.0]]] } } } })
> db.test.find({ "geo" : { "$geoIntersects" : { "$geometry" : { "type" : "Polygon", "coordinates" : [[[91.0, 33.0], [102.0, 33.0], [102.0, 38.0], [91.0, 38.0], [91.0, 33.0]]] } } } })
查询结果：
[csharp] view plaincopyprint?01.{ "_id" : ObjectId("535884771dbba31858ad2101"), "geo" : { "type" : "Polygon", "coordinates" : [ [ [ 96.722, 38.755 ], [ 97.3482, 38.6922 ], [ 97.1674, 38.0752 ], [ 96.5474, 38.1383 ], [ 96.722, 38.755 ] ] ] } }
{ "_id" : ObjectId("535884771dbba31858ad2101"), "geo" : { "type" : "Polygon", "coordinates" : [ [ [ 96.722, 38.755 ], [ 97.3482, 38.6922 ], [ 97.1674, 38.0752 ], [ 96.5474, 38.1383 ], [ 96.722, 38.755 ] ] ] } }
但可以看到，collection中只有一条记录，且该记录所有点的Y坐标均大于38.0，为什么查询结果里，这条记录与语句中的Box相交呢。。。很奇怪
因为有这样的问题，所以还不放心直接将空间查询用于实际应用，而是通过一种变通的方法进行简单的空间查询,测试后发现，可能是由于空间索引的问题，这种方式查询比自带的GeoIntersects方法要快
大致思路为：为每一条记录均生成一个最小外接矩形，得到其xmax,xmin,ymax,ymin四个边界值，用数值的形式保存至Collection中，每次进行空间查询时，首先通过最小外接矩形进行一次筛选，判断这些最小外接矩形与查询语句中多边形的最小外接矩形之间的关系，如果相交，那么进行第二步判断，通过Ogr组件判断实际的多边形是否相交，返回最后结果
首先是生成最小外接矩形的代码：
[csharp] view plaincopyprint?01.//获取Collection
02. MongoDatabase db = server.GetDatabase("aa");
03. MongoCollection colsheng= db.GetCollection("sheng");
04. //查询所有记录
05. var cur = colsheng.FindAllAs
06. long totalCount = cur.Count();
07. //遍历所有记录
08. for (int i = 0; i
09. {
10. if (i * 1000 >= totalCount) continue;
11. int skip = i * 1000;
12. var cur2 = cur.Clone
13. var lst = cur2.ToArray();
14. for (int j = 0; j
15. {
16. //获取一条记录对应的BsonDocument
17. BsonDocument doc = lst[j];
18. var id = doc["_id"]; //该记录对应的ID
19. BsonDocument geo = doc["geo"].ToBsonDocument();
20. string geostr = geo[1].ToString(); //该记录对应空间信息的Json字符串
21. List
22. double xmin = 181, xmax = -181, ymin = 91, ymax = -91; //四个边界值，由于图层为经纬度，所以初值设为这些值
23. //计算最大最小值
24. for (int k = 0; k
25. {
26. if (k % 2 == 0)
27. {
28. if (coords[k]
29. if (coords[k] > xmax) xmax = coords[k];
30. }
31. else
32. {
33. if (coords[k]
34. if (coords[k] > ymax) ymax = coords[k];
35. }
36. }
37. //将最大最小值写入Collection
38. var tmpQuery = Query.EQ("_id", id);
39. var tmpUpdate = MongoDB.Driver.Builders.Update.Set("xmax", xmax);
40. var tmpres = col02c.Update(tmpQuery, tmpUpdate);
41. tmpUpdate = MongoDB.Driver.Builders.Update.Set("xmin", xmin);
42. tmpres = col02c.Update(tmpQuery, tmpUpdate);
43. tmpUpdate = MongoDB.Driver.Builders.Update.Set("ymax", ymax);
44. tmpres = col02c.Update(tmpQuery, tmpUpdate);
45. tmpUpdate = MongoDB.Driver.Builders.Update.Set("ymin", ymin);
46. tmpres = col02c.Update(tmpQuery, tmpUpdate);
47. }
48. }
//获取Collection
MongoDatabase db = server.GetDatabase("aa");
MongoCollection colsheng= db.GetCollection("sheng");
//查询所有记录
var cur = colsheng.FindAllAs
long totalCount = cur.Count();
//遍历所有记录
for (int i = 0; i
{
if (i * 1000 >= totalCount) continue;
int skip = i * 1000;
var cur2 = cur.Clone
var lst = cur2.ToArray();
for (int j = 0; j
{
//获取一条记录对应的BsonDocument
BsonDocument doc = lst[j];
var id = doc["_id"]; //该记录对应的ID
BsonDocument geo = doc["geo"].ToBsonDocument();
string geostr = geo[1].ToString(); //该记录对应空间信息的Json字符串
List
double xmin = 181, xmax = -181, ymin = 91, ymax = -91; //四个边界值，由于图层为经纬度，所以初值设为这些值
//计算最大最小值
for (int k = 0; k
{
if (k % 2 == 0)
{
if (coords[k]
if (coords[k] > xmax) xmax = coords[k];
}
else
{
if (coords[k]
if (coords[k] > ymax) ymax = coords[k];
}
}
//将最大最小值写入Collection
var tmpQuery = Query.EQ("_id", id);
var tmpUpdate = MongoDB.Driver.Builders.Update.Set("xmax", xmax);
var tmpres = col02c.Update(tmpQuery, tmpUpdate);
tmpUpdate = MongoDB.Driver.Builders.Update.Set("xmin", xmin);
tmpres = col02c.Update(tmpQuery, tmpUpdate);
tmpUpdate = MongoDB.Driver.Builders.Update.Set("ymax", ymax);
tmpres = col02c.Update(tmpQuery, tmpUpdate);
tmpUpdate = MongoDB.Driver.Builders.Update.Set("ymin", ymin);
tmpres = col02c.Update(tmpQuery, tmpUpdate);
}
}
然后是查询的代码：
[csharp] view plaincopyprint?01.//获取Collection
02. MongoDatabase db = server.GetDatabase("aa");
03. MongoCollection colSheng = db.GetCollection("zy02c");
04. //第一步，通过四边界筛选，
05. var query = Query.And(Query.GT("xmax", 91.0), Query.LT("xmin", 102.0), Query.GT("ymax", 33.0), Query.LT("ymin", 38.0));
06. var cur = colSheng.FindAs
07. //定义第二空间运算时的条件多边形（Ogr格式的定义）
08. Geometry queryGeoLR = new Geometry(wkbGeometryType.wkbLinearRing);
09. queryGeoLR.AddPoint(91.0, 33.0,0);
10. queryGeoLR.AddPoint(102.0, 33.0,0);
11. queryGeoLR.AddPoint(102.0, 38.0,0);
12. queryGeoLR.AddPoint(91.0, 38.0,0);
13. queryGeoLR.AddPoint(91.0, 33.0,0);
14. Geometry queryGeo = new Geometry(wkbGeometryType.wkbPolygon);
15. queryGeo.AddGeometry(queryGeoLR);
16. //循环查询到的结果
17. var lst = cur.ToArray();
18. for (int i = lst.Length-1; i >=0; i--)
19. {
20. //获取当前记录对应的BsonDocument
21. BsonDocument doc = lst[i];
22. var id = doc["_id"]; //当前记录的ID
23. BsonDocument geo = doc["geo"].ToBsonDocument();
24. string geostr = geo[1].ToString(); //当前记录对应空间信息的Json字符串
25.
26. //通过Json串获取坐标值，并生成对应的Geometry对象
27. List
28. Geometry resGeoLR = new Geometry(wkbGeometryType.wkbLinearRing);
29. for (int j = 0; j
30. {
31. resGeoLR.AddPoint_2D(coords[j], coords[j + 1]);
32. }
33. resGeoLR.AddPoint_2D(coords[0], coords[1]);
34. Geometry resGeo = new Geometry(wkbGeometryType.wkbPolygon);
35. resGeo.AddGeometry(resGeoLR);
36. //判断是该Geometry与条件多边形是否相交
37. if (resGeo.Intersects(queryGeo))
38. {
39. //do something
40. }
41. }
ホットAIツール
Undresser.AI Undress
リアルなヌード写真を作成する AI 搭載アプリ
AI Clothes Remover
写真から衣服を削除するオンライン AI ツール。
Undress AI Tool
脱衣画像を無料で
Clothoff.io
AI衣類リムーバー
Video Face Swap
完全無料の AI 顔交換ツールを使用して、あらゆるビデオの顔を簡単に交換できます。
人気の記事
ホットツール
メモ帳++7.3.1
使いやすく無料のコードエディター
SublimeText3 中国語版
中国語版、とても使いやすい
ゼンドスタジオ 13.0.1
強力な PHP 統合開発環境
ドリームウィーバー CS6
ビジュアル Web 開発ツール
SublimeText3 Mac版
神レベルのコード編集ソフト（SublimeText3）
ホットトピック
1664
14
1423
52
1321
25
1269
29
1249
24
作曲家を使用して、推奨システムのジレンマを解決する：Andres-Montanez/推奨
Apr 18, 2025 am 11:48 AM
eコマースのWebサイトを開発するとき、私は困難な問題に遭遇しました。ユーザーにパーソナライズされた製品の推奨事項を提供する方法です。当初、私はいくつかの簡単な推奨アルゴリズムを試しましたが、結果は理想的ではなく、ユーザーの満足度も影響を受けました。推奨システムの精度と効率を改善するために、より専門的なソリューションを採用することにしました。最後に、Andres-Montanez/Adcumentations Bundleを介してAndres-Montanez/Bundleをインストールしました。これは、問題を解決しただけでなく、推奨システムのパフォーマンスを大幅に改善しました。次の住所から作曲家を学ぶことができます。
MongoDBデータベースパスワードを表示するNAVICATの方法
Apr 08, 2025 pm 09:39 PM
Hash値として保存されているため、Navicatを介してMongoDBパスワードを直接表示することは不可能です。紛失したパスワードを取得する方法：1。パスワードのリセット。 2。構成ファイルを確認します（ハッシュ値が含まれる場合があります）。 3.コードを確認します（パスワードをハードコードできます）。
CentosでGitLabのデータベースを選択する方法
Apr 14, 2025 pm 04:48 PM
gitlabデータベース展開ガイドcentosシステム適切なデータベースの選択は、gitlabを正常に展開するための重要なステップです。 GitLabは、MySQL、PostgreSQL、MongoDBなど、さまざまなデータベースと互換性があります。この記事では、これらのデータベースを選択して構成する方法を詳細に説明します。データベース選択の推奨MYSQL：広く使用されているリレーショナルデータベース管理システム（RDBMS）。安定したパフォーマンスを備えており、ほとんどのGitLab展開シナリオに適しています。 POSTGRESQL：強力なオープンソースRDBMSは、大規模なデータセットの処理に適した複雑なクエリと高度な機能をサポートしています。 Mongodb：人気のNoSQLデータベース、海の扱いが上手です
Centos Mongodbバックアップ戦略とは何ですか？
Apr 14, 2025 pm 04:51 PM
MongoDB効率的なバックアップ戦略の詳細な説明CENTOSシステムでは、この記事では、データセキュリティとビジネスの継続性を確保するために、CENTOSシステムにMongoDBバックアップを実装するためのさまざまな戦略を詳細に紹介します。 Dockerコンテナ環境でのマニュアルバックアップ、タイミング付きバックアップ、自動スクリプトバックアップ、バックアップメソッドをカバーし、バックアップファイル管理のベストプラクティスを提供します。マニュアルバックアップ：MongoDumpコマンドを使用して、マニュアルフルバックアップを実行します。たとえば、Mongodump-Hlocalhost：27017-U Username-P Password-Dデータベース名-O/バックアップディレクトリこのコマンドは、指定されたデータベースのデータとメタデータを指定されたバックアップディレクトリにエクスポートします。
MongoDBおよびリレーショナルデータベース：包括的な比較
Apr 08, 2025 pm 06:30 PM
MongoDBおよびリレーショナルデータベース：詳細な比較この記事では、NOSQLデータベースMongoDBと従来のリレーショナルデータベース（MySQLやSQLServerなど）の違いを詳細に調べます。リレーショナルデータベースは、行と列のテーブル構造を使用してデータを整理しますが、MongoDBは柔軟なドキュメント指向モデルを使用して、最新のアプリケーションのニーズをより適切に適しています。主にデータ構造を区別します。リレーショナルデータベースは、事前定義されたスキーマテーブルを使用してデータを保存し、テーブル間の関係は一次キーと外部キーを通じて確立されます。 MongoDBはJSONのようなBSONドキュメントを使用してコレクションに保存します。各ドキュメント構造は、パターンのないデザインを実現するために独立して変更できます。アーキテクチャデザイン：リレーショナルデータベースは、事前に定義された固定スキーマが必要です。 Mongodbサポート
Debian Mongodbでデータを暗号化する方法
Apr 12, 2025 pm 08:03 PM
DebianシステムでMongoDBデータベースを暗号化するには、次の手順に従う必要があります。ステップ1：MongoDBのインストール最初に、DebianシステムがMongoDBをインストールしていることを確認してください。そうでない場合は、インストールについては公式のMongoDBドキュメントを参照してください：https：//docs.mongodb.com/manual/tutorial/install-mongodb-onedbian/-step 2：暗号化キーファイルを作成し、暗号化キーを含むファイルを作成し、正しい許可を設定します。
Mongodbでユーザーをセットアップする方法
Apr 12, 2025 am 08:51 AM
MongoDBユーザーを設定するには、次の手順に従ってください。1。サーバーに接続し、管理者ユーザーを作成します。 2。ユーザーアクセスを許可するデータベースを作成します。 3. CreateUserコマンドを使用してユーザーを作成し、その役割とデータベースアクセス権を指定します。 4. Getusersコマンドを使用して、作成されたユーザーを確認します。 5.オプションで、特定のコレクションに他のアクセス許可または付与ユーザーの権限を設定します。
Mongodbに接続するためのツールは何ですか
Apr 12, 2025 am 06:51 AM
Mongodbに接続するための主なツールは次のとおりです。1。Mongodbシェル、迅速な表示と簡単な操作の実行に適しています。 2。プログラミング言語ドライバー（Pymongo、Mongodb Javaドライバー、Mongodb node.jsドライバーなど）、アプリケーション開発に適していますが、使用方法をマスターする必要があります。 3。GUIツール（Robo 3T、Compassなど）は、初心者と迅速なデータ表示のためのグラフィカルインターフェイスを提供します。ツールを選択するときは、アプリケーションのシナリオとテクノロジースタックを検討し、接続プールやインデックスの使用などの接続文字列の構成、許可管理、パフォーマンスの最適化に注意する必要があります。
