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. }

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas











Artikel ini memperkenalkan cara mengkonfigurasi MongoDB pada sistem Debian untuk mencapai pengembangan automatik. Langkah -langkah utama termasuk menubuhkan set replika MongoDB dan pemantauan ruang cakera. 1. Pemasangan MongoDB Pertama, pastikan MongoDB dipasang pada sistem Debian. Pasang menggunakan arahan berikut: SudoaptDateSudoaptInstall-ImongoDB-Org 2. Mengkonfigurasi set replika replika MongoDB MongoDB Set memastikan ketersediaan dan kelebihan data yang tinggi, yang merupakan asas untuk mencapai pengembangan kapasiti automatik. Mula MongoDB Service: sudosystemctlstartmongodsudosys

Apabila membangunkan laman web e-dagang, saya menghadapi masalah yang sukar: bagaimana menyediakan pengguna dengan cadangan produk yang diperibadikan. Pada mulanya, saya mencuba beberapa algoritma cadangan mudah, tetapi hasilnya tidak sesuai, dan kepuasan pengguna juga terjejas. Untuk meningkatkan ketepatan dan kecekapan sistem cadangan, saya memutuskan untuk menggunakan penyelesaian yang lebih profesional. Akhirnya, saya memasang Andres-Montanez/Cadangan-Bundle melalui komposer, yang bukan sahaja menyelesaikan masalah saya, tetapi juga meningkatkan prestasi sistem cadangan. Anda boleh belajar komposer melalui alamat berikut:

Artikel ini menerangkan cara membina pangkalan data MongoDB yang sangat tersedia pada sistem Debian. Kami akan meneroka pelbagai cara untuk memastikan keselamatan data dan perkhidmatan terus beroperasi. Strategi Utama: Replicaset: Replicaset: Gunakan replika untuk mencapai redundansi data dan failover automatik. Apabila nod induk gagal, set replika secara automatik akan memilih nod induk baru untuk memastikan ketersediaan perkhidmatan yang berterusan. Sandaran dan Pemulihan Data: Secara kerap Gunakan perintah Mongodump untuk membuat sandaran pangkalan data dan merumuskan strategi pemulihan yang berkesan untuk menangani risiko kehilangan data. Pemantauan dan penggera: Menyebarkan alat pemantauan (seperti Prometheus, Grafana) untuk memantau status MongoDB dalam masa nyata, dan

Tidak mustahil untuk melihat kata laluan MongoDB secara langsung melalui Navicat kerana ia disimpan sebagai nilai hash. Cara mendapatkan kata laluan yang hilang: 1. Tetapkan semula kata laluan; 2. Periksa fail konfigurasi (mungkin mengandungi nilai hash); 3. Semak Kod (boleh kata laluan Hardcode).

Penjelasan terperinci mengenai strategi sandaran yang cekap MongoDB di bawah sistem CentOS Artikel ini akan memperkenalkan secara terperinci pelbagai strategi untuk melaksanakan sandaran MongoDB pada sistem CentOS untuk memastikan kesinambungan data dan kesinambungan perniagaan. Kami akan merangkumi sandaran manual, sandaran masa, sandaran skrip automatik, dan kaedah sandaran dalam persekitaran kontena Docker, dan menyediakan amalan terbaik untuk pengurusan fail sandaran. Sandaran Manual: Gunakan perintah Mongodump untuk melakukan sandaran penuh manual, contohnya: Mongodump-Hlocalhost: 27017-U Pengguna-P Password-D Database Data-O/Backup Direktori Perintah ini akan mengeksport data dan metadata pangkalan data yang ditentukan ke direktori sandaran yang ditentukan.

Menyulitkan pangkalan data MongoDB pada sistem Debian memerlukan langkah berikut: Langkah 1: Pasang MongoDB terlebih dahulu, pastikan sistem Debian anda dipasang MongoDB. Jika tidak, sila rujuk kepada dokumen MongoDB rasmi untuk pemasangan: https://docs.mongodb.com/manual/tutorial/install-mongodb-on-debian/step 2: menghasilkan fail kunci penyulitan Buat fail yang mengandungi kunci penyulitan dan tetapkan kebenaran yang betul:

Panduan Penyebaran Pangkalan Data Gitlab pada sistem CentOS Memilih pangkalan data yang betul adalah langkah utama dalam berjaya menggunakan GitLab. Gitlab serasi dengan pelbagai pangkalan data, termasuk MySQL, PostgreSQL, dan MongoDB. Artikel ini akan menerangkan secara terperinci bagaimana untuk memilih dan mengkonfigurasi pangkalan data ini. Cadangan Pemilihan Pangkalan Data MySQL: Sistem Pengurusan Pangkalan Data Relasi yang digunakan secara meluas (RDBMS), dengan prestasi yang stabil dan sesuai untuk kebanyakan senario penempatan GitLab. PostgreSQL: RDBMS sumber terbuka yang kuat, menyokong pertanyaan kompleks dan ciri -ciri canggih, sesuai untuk mengendalikan set data yang besar. MongoDB: Pangkalan Data NoSQL Popular, Bagus Mengendalikan Laut

Untuk menyediakan pengguna MongoDB, ikuti langkah -langkah ini: 1. Sambungkan ke pelayan dan buat pengguna pentadbir. 2. Buat pangkalan data untuk memberikan akses pengguna. 3. Gunakan arahan CreateUser untuk membuat pengguna dan menentukan hak dan hak akses pangkalan data mereka. 4. Gunakan perintah getusers untuk memeriksa pengguna yang dibuat. 5. Secara pilihan menetapkan keizinan lain atau memberi kebenaran kepada pengguna ke koleksi tertentu.
