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# \$1nearSphere
<a name="nearSphere"></a>

L'`$nearSphere`operatore in Amazon DocumentDB viene utilizzato per trovare documenti che si trovano entro una distanza specificata da un punto geospaziale. Questo operatore è particolarmente utile per le interrogazioni geospaziali, ad esempio per trovare tutti i ristoranti entro un certo raggio da una determinata località.

**Parametri**
+ `$geometry`: un oggetto GeoJSON che rappresenta il punto di riferimento. Deve essere un `Point` oggetto con `type` e `coordinates` campi.
+ `$minDistance`: (opzionale) La distanza minima (in metri) dal punto di riferimento a cui devono essere i documenti.
+ `$maxDistance`: (opzionale) La distanza massima (in metri) dal punto di riferimento a cui devono essere i documenti.

## Esempio (MongoDB Shell)
<a name="nearSphere-examples"></a>

In questo esempio, troveremo tutti i ristoranti nel raggio di 2 chilometri (2000 metri) da una località specifica a Seattle, WA.

**Crea documenti di esempio**

```
db.usarestaurants.insert([
  {
    name: "Noodle House",
    location: { type: "Point", coordinates: [-122.3516, 47.6156] }
  },
  {
    name: "Pike Place Grill",
    location: { type: "Point", coordinates: [-122.3403, 47.6101] }
  },
  {
    name: "Seattle Coffee Co.",
    location: { type: "Point", coordinates: [-122.3339, 47.6062] }
  }
]);
```

**Esempio di interrogazione**

```
db.usarestaurants.find({
  location: {
    $nearSphere: {
      $geometry: {
        type: "Point",
        coordinates: [-122.3516, 47.6156]
      },
      $minDistance: 1,
      $maxDistance: 2000
    }
  }
}, {
  name: 1
});
```

**Output**

```
{ "_id" : ObjectId("611f3da985009a81ad38e74b"), "name" : "Noodle House" }
{ "_id" : ObjectId("611f3da985009a81ad38e74c"), "name" : "Pike Place Grill" }
```

## Esempi di codice
<a name="nearSphere-code"></a>

Per visualizzare un esempio di codice per l'utilizzo del `$nearSphere` comando, scegliete la scheda relativa alla lingua che desiderate utilizzare:

------
#### [ Node.js ]

```
const { MongoClient } = require('mongodb');

async function findNearbyRestaurants() {
  const client = await MongoClient.connect('mongodb://<username>:<password>@<cluster-endpoint>:27017/?tls=true&tlsCAFile=global-bundle.pem&replicaSet=rs0&readPreference=secondaryPreferred&retryWrites=false');
  const db = client.db('test');
  const restaurants = db.collection('usarestaurants');

  const result = await restaurants.find({
    location: {
      $nearSphere: {
        $geometry: {
          type: "Point",
          coordinates: [-122.3516, 47.6156]
        },
        $minDistance: 1,
        $maxDistance: 2000
      }
    }
  }, {
    projection: { name: 1 }
  }).toArray();

  console.log(result);
  client.close();
}

findNearbyRestaurants();
```

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#### [ Python ]

```
from pymongo import MongoClient

def find_nearby_restaurants():
    client = MongoClient('mongodb://<username>:<password>@<cluster-endpoint>:27017/?tls=true&tlsCAFile=global-bundle.pem&replicaSet=rs0&readPreference=secondaryPreferred&retryWrites=false')
    db = client.test
    restaurants = db.usarestaurants

    result = list(restaurants.find({
        'location': {
            '$nearSphere': {
                '$geometry': {
                    'type': 'Point',
                    'coordinates': [-122.3516, 47.6156]
                },
                '$minDistance': 1,
                '$maxDistance': 2000
            }
        }
    }, {
        'name': 1
    }))

    print(result)
    client.close()

find_nearby_restaurants()
```

------