Import Geonames DB on MongoDB with NodeJs and Query

Continuo a pensare che le prestazioni di MongoDB siano veramente buone, ancora meglio se unite ad un linguaggio di scripting come NodeJs.

Ecco un esempio di utilizzo su moli di dati consistenti (testato con server MongoDB in locale quindi con poche risorse di sistema).

Resources:

Installare i seguenti moduli

MongoDB ODM Mongoose
npm install mongoose

Modulo per leggere file di grosse dimensioni
npm install carrier

Lib per il calcolo delle query
npm install moment

Il solito file da 1,2 GB di Geonames che uso per i test di una certa consistenza.

Procedura di import,
definiamo la struttura della collection, poi si prosegue con l'inserimento delle info.

var mongoose = require('mongoose');
var databaseName = 'geonames';
var connection_string = 'mongodb://localhost/'+databaseName;
var db = mongoose.connect(connection_string);

var schema_geonames = mongoose.Schema({ 
     geonameid :  Number, 
     name  :  String, 
     asciiname   :  String,
     alternatenames  :  String,
     loc  :       [Number],
     feature_class   :  String,
     feature_code :  String,
     country_code   :  String,
     alternatenames  :  String,
     cc2  :  String,
     admin1         :  String,
     admin2  :  String,
     admin3  :  String,
     admin4  :  String,
     population :  String,
     elevation :  Number,
     dem         :  String,
     timezone :  String,
     modification_date :  String
       });

schema_geonames.index ({
       loc : "2d",
       asciiname : 1,
       name : 1
});


var Geonames = db.model('Geonames', schema_geonames);

var carrier = require('carrier');
var fs = require('fs');
var filename = '/path/of/file/allCountries.txt';
var inStream = fs.createReadStream(filename, {flags:'r'});

carrier.carry(inStream)
 .on('line', 
 
  function(line) {
      
   var fields =  line.split('\t');
   
   var geonames = new Geonames({
     geonameid  :  fields[0], 
     name   :  fields[1],       
     asciiname    :  fields[2],
     alternatenames   :  fields[3],
     loc   :       [fields[4],fields[5]],
     feature_class    :  fields[6],
     feature_code  :  fields[7],
     country_code    :  fields[8],
     alternatenames   :  fields[9],
     cc2   :  fields[10],
     admin1          :  fields[11],
     admin2   :  fields[12],
     admin3   :  fields[13],
     admin4   :  fields[14],
     population  :  fields[15],
     elevation  :  fields[16],
     dem   :  fields[17],
     timezone  :  fields[18],
     modification_date :  fields[19]
   });
   
   
   
   geonames.save(function (err) {
    if (err)
     console.log('Error save geonames');
   });  

      
  } 
 )
 
 .on('end',
 
  function(){
        console.log('end');   
        process.exit(1);
   }
 );

db.geonames.find().count(); 8309522 Dopo aver aspettato che a procedura di import abbia concluso possiamo eseguire qualche semplice query es di $near:

GeonamesModel.find({ feature_class: 'P', loc : { $near : [45.32306, 8.41533] }} ,{},{ limit: 20 }, function(err, docs){
 
      if (err) {
          console.log("error in finding near", err);
          throw err;
      }
      
      console.log('docs.length : ' , docs.length);
      
      docs.forEach(function(doc) 
       { 
        console.log( doc.asciiname + ' (' + doc.admin1 + ')');
       }
      )

  })

Risultato: 
docs.length : 20 
Vercelli (VC) 45.32306,8.41533 
Larizzate (VC) 45.3,8.38333 
Caresanablot (VC) 45.35736,8.39203 
Torrione (VC) 45.31667,8.46667 
Borgo Vercelli (VC) 45.35786,8.46303 
Scavarda (NO) 45.33218,8.47477 
Asigliano Vercellese (VC) 45.26146,8.40853 
Villata (VC) 45.38776,8.43263 
Prarolo (VC) 45.28206,8.47814 
Desana (VC) 45.26966,8.35973 
Quinto Vercellese (VC) 45.37966,8.36173 
Lignana (VC) 45.28606,8.34393 
Oldenico (VC) 45.40276,8.38103 
Sali Vercellese (VC) 45.30986,8.32893 
Pertengo (VC) 45.23556,8.41754 
Casalvolone (NO) 45.40096,8.46463 
Pezzana (VC) 45.26206,8.48504 
Costanzana (VC) 45.23816,8.36813 
Collobiano (VC) 45.39686,8.34833 
Stroppiana (VC) 45.23026,8.45384 
Tot time 205ms

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