在进行云开发的数据更新的时候,我们可以进行不同条件的查询,从而提升我们更新的效率。在云开发支持了 Geo Point 等相关数据类型以后,我们可以用云开发实现多种不同地理位置的数据存储和利用,对于我们开发基于地理位置的小程序来说,有很大的帮助。
今天的课程中,我们来介绍小程序数据更新命令中的「地理位置查询」命令。
geoNear:查询特定点附近的数据
查询特定点附近的数据可以说是我们在进行应用开发时,最为常用的功能,它可以应用于诸如查询当前用户坐标周围的店铺、查询距离我最近的公交站等场景,这个时候,我们需要使用 geoNear
来进行数据库查询。
数据结构需求
如果你想要使用 geoNear
,则要求你在数据库中存储的数据对于地理位置的存储是基于 db.Geo.Point
进行的,这样你就可以完成使用 geoNear
进行查询。
数据查询实例
假设我们当前数据库内数据的结构是这样的,每一个数据下有一个 point 属性,这个属性是通过 db.Geo.Point
添加的。
如果我们希望查询距离当前位置,1000米 ~ 2000米的数据,则可以执行这样的命令
const db = wx.cloud.database()
const _ = db.command
db.collection('items').where({
location: _.geoNear({
geometry: db.Geo.Point(113.323809, 23.097732),
minDistance: 1000,
maxDistance: 2000,
})
}).get()
这里的 geometry
中的 Point
的数据是获取到的当前地理位置信息,它必须是 db.Geo.Point
类型的,你可以通过小程序的 wx.getLocation
方法获取当前的地址信息,并将其作为参数设置在这里。
minDistance
则是距离中心点的最小距离,单位是米,所以这里将其设置为 1000。类似的,maxDistance
则是距离中心点的最大距离,单位也是米,所以这里将其设置为 2000。
通过这样的方法,我们就可以查询出数据了。
在我们去做一些基于地理位置的应用的时候,db.command.geoNear
可以很大程度上简化我们的开发。
geoWithin:查询特定区域内的数据
在开发地理位置应用时,除了基于某一个点的位置进行查询以外,我们还会查询某一个区域内的数据,比如查询北京市昌平区内的所有的酒吧、查询深圳南山区内所有的博物馆,这样的需求也是切实存在,并且十分常见的需求。这个时候,我们可以考虑,使用 geoWithin
来进行数据查询。
数据结构需求
如果你想要使用 geoWithin
,则要求你在数据库中存储的数据对于地理位置的存储是基于 db.Geo.Point
进行的,这样你就可以完成使用 geoWithin
进行查询。
数据查询实例
假设我们当前数据库内数据的结构是这样的,每一个数据下有一个 point 属性,这个属性是通过 db.Geo.Point
添加的。
如果我们希望查询在东经 112 度 ~ 东经 114 度,北纬 22 度 到 北纬 24 度范围内的数据,则可以执行这样的数据查询
const db = wx.cloud.database()
const _ = db.command
const { Point, LineString, Polygon } = db.Geo
db.collection('items').where({
location: _.geoWithin({
geometry: Polygon([
LineString([
Point(112, 22),
Point(112, 24),
Point(114, 24),
Point(114, 22),
Point(112,22)
])
]),
})
}).get()
我们通过 Polygon
和 LineString
构建出了一个正方形,从而实现了查询一个特定的正方形区域内的数据。
如果你希望查询一个其他形状的范围内的数据,只需要传入多个 Point
的数据就可以完成,比如如果你要查询一个五边形内部的数据,也只需在构建 LineString 时,传入 6 个 Point的数据即可。
为什么五边形却是 6 个 Point 呢?
因为在云开发中,如果你要构建一个多边形,则需要使得整个多边形是闭合的,也就是说,你的起始点是一样的,因此,如果你想要构建一个四边形,则需要五个点。如果是构建五边形,则是六个点。
geoIntersects:查询与特定区域相交的数据
geoIntersects
是用于查询所有数据中和给定数据相交的数据,我们可以将其用作判断某一些特定的点、线、面是否在一个特定区域内。举个例子,假设你已经有了用户当前的活动范围,比如某一条街道,那么你可以基于 geoIntersects
来构建一条线,并基于这条线查询,所有数据中,是否有数据与这个线相交,如果相交,则说明对应的数据点是在用户所在的街道上。你就可以将这个数据告诉用户,让用户去找这些点。
相比于 geoWithin
,geoIntersects
对于当前用户的位置数据更为随意,支持 Point
、LineString
、MultiPoint
、 MultiLineString
、 Polygon
、 MultiPolygon
等多种不同的数据结构,在进行查询的时候,更加的方便。
数据结构需求
如果你想要使用 geoIntersects
,则要求你在数据库中存储的数据对于地理位置的存储是基于 db.Geo.Point
进行的,这样你就可以完成使用 geoIntersects
进行查询。
数据查询实例
假设我们当前数据库内数据的结构是这样的,每一个数据下有一个 point 属性,这个属性是通过 db.Geo.Point
添加的。
如果我们希望查询在东经 112 度 ~ 东经 114 度,北纬 22 度 到 北纬 24 度范围内的数据,则可以执行这样的数据查询
const db = wx.cloud.database()
const _ = db.command
const { Point, LineString, Polygon } = db.Geo
db.collection('items').where({
location: _.geoIntersects({
geometry: Polygon([
LineString([
Point(112, 22),
Point(112, 24),
Point(114, 24),
Point(114, 22),
Point(112,22)
])
]),
})
}).get()
我们通过 Polygon
和 LineString
构建出了一个正方形,从而实现了查询一个特定的正方形区域内的数据。
如果你希望查询一个其他形状的范围内的数据,只需要传入多个 Point
的数据就可以完成,比如如果你要查询一个五边形内部的数据,也只需在构建 LineString 时,传入 6 个 Point的数据即可。
当然,在使用时,你可以根据自己的实际情况,设定不同的图形类型,作为数据库查询的对象,完成自己的数据查询需求。
总结
这节课,我们介绍了 geoNear
、geoWithin
、geoIntersects
三个 API,帮助大家理解其各自在什么样的场景下使用,下一节课,我们将介绍 eq、neq、lt、lte、gt、gte 几个命令。
666,白哥还是一如既往的优质高产户
能不能实现,让一个点去匹配数据库中的多边形。也就是说,一个点坐标是否落在数据库中储存的多边形区域内?