巧妙的利用Mongodb做地理空间查询

非常感谢您对Mongodb的关注，地理空间查询是Mongodb优秀的功能之一。以下是完整攻略：

1. 准备工作

在使用Mongodb进行地理空间查询前，需要进行一些先决条件的准备工作。

1.1 安装Mongodb

在官网上下载Mongodb安装包，安装Mongodb并启动服务，具体请参考Mongodb的官方文档。

1.2 准备数据

在进行地理空间查询前，需要先准备一些包含地理位置信息的数据。这些数据可以是JSON格式的数据，其中必须包含经纬度坐标字段。

以下是一个简单的JSON格式数据的示例：

{
    "name": "hotel1",
    "location": {
        "type": "Point",
        "coordinates": [116.397128, 39.916527]
    }
}

其中，location表示地理位置信息，type为数据类型，表示这是一个点，其余坐标为coordinates字段。

1.3 创建地理位置索引

要在Mongodb中进行地理空间查询，需要根据location字段创建地理位置索引。在Mongodb中，可以使用createIndex()方法创建该索引，具体如下所示：

db.collection.createIndex({location: "2dsphere"})

以上操作将会在location字段上创建一个地理位置索引。

2. 地理位置查询

有了上述准备工作后，就可以开始进行地理位置查询了。

2.1 查询附近的餐厅

下面来看一个查询附近的餐厅的示例。

db.collection.find({
    location: {
        $near: {
            $geometry: {
                type: "Point",
                coordinates: [116.397128, 39.916527]
            },
            $maxDistance: 5000
        }
    }
})

上述代码中，$near表示查询条件，$geometry表示查询点，type为点的类型，coordinates表示查询点的坐标，$maxDistance表示最大距离。以上查询将返回以查询点为中心，最远距离为5000米内的所有餐厅。

2.2 查询一个多边形区域内的酒店

下面来看一个查询一个多边形区域内的酒店的示例。

db.collection.find({
    location: {
        $geoWithin: {
            $geometry: {
                type: "Polygon",
                coordinates: [
                    [
                        [116.403959, 39.91548],
                        [116.430727, 39.917728],
                        [116.430942, 39.905182],
                        [116.402949, 39.906422],
                        [116.403959, 39.91548]
                    ]
                ]
            }
        }
    }
})

上述代码中，$geoWithin表示查询条件，$geometry表示查询的多边形区域，type为多边形的类型，coordinates为多边形的坐标。以上查询将返回在该多边形区域内的所有酒店。

希望以上内容能够帮助您更好地了解如何巧妙的利用Mongodb进行地理空间查询。