Geospatial
Clase 22 de 31 • Curso de Mongo DB 2018
Contenido del curso
SQL vs NoSQL
Introducción a la terminal del SO
MongoDB
Introducción al motor de base de datos
CRUD
Queries
- 16

Introducción a cursores, proyecciones, limit y sort
05:58 min - 17

Tutorial: proyecciones, limit, sort
05:50 min - 18

Aggregation
06:26 min - 19

Tutorial: definir aggregation
11:01 min - 20

Text-search
03:10 min - 21

Tutorial: realizar consulta por texto
07:03 min - 22

Geospatial
Viendo ahora - 23

Tutorial: relizar consulta por geopoints
08:14 min
Indexado
Backup
Seguridad y escalabilidad
Cierre del curso
MongoDB contempla la posibilidad de manejar datos que hacen referencia a posicionamiento geoespacial; esto es, coordenadas de ubicación de un punto en el globo terráqueo. Para ello MongoDB utiliza el estándar GeoJSON que es básicamente una convención de tipos predefinidos y un formato de coordenadas.
La sintaxis de un dato en formato GeoJSON es la siguiente:
...
<campo>: {
type: <tipo de dato GeoJSON>,
coordinates: [ <longitud>, <latitud> ]
}
...
La convención GeoJSON establece que cualquier dato de tipo geoespacial se debe definir como un objeto JSON que tenga obligatoriamente estos dos campos: type y coordinates en el formato indicado anteriormente.
Para efectos de nuestros ejemplos solo usaremos el tipo Point, pero hay otros tipos más que puedes consultar en la documentación oficial de GeoJSON.org para MongoDB.
Si posteriormente quisiéramos realizar búsquedas cobre un campo que hemos definido como GeoJSON, sería necesario crearle un índice de la siguiente manera:
db.<coleccion>.createIndex({
<nombre del campo>: <tipo de indice>
})
Donde el tipo de índice puede ser 2dsphere o 2d.