1. Geospatial Indexing
MongoDB支持二维空间索引,这是设计时考虑到基于位置的查询。例如“找到离目标位置最近的N条记录”。可以有效地作为附加条件过滤。
2. Creating the Index
db.places.ensureIndex( { loc : "2d" } ) // 支持平面位置索引
或
db.places.ensureIndex({loc:”loc_2dsphere"}) // 支持球形位置索引
默认的,Mongo假设你索引的是经度/维度,因此配置了一个从-180到180的取值范围,如果你想索引更多,可以指定该参数:
db.places.ensureIndex( { loc : "2d" } , { min : -500 , max : 500 } )
3. Querying
索引可以被用来精确匹配:
db.places.find( { loc : [50,50] } )
对于geo索引来说,更重要的是一个查询可以找到目标点附近的点,不必要精确匹配。
db.places.find( { loc : { $near : [50,50] } } )
上面的一句将按离目标点(50,50)距离最近的100个点(距离倒序排列),如果想指定返回的结果个数,可以使用limit()函数,若不指定,默认是返回100个。
db.places.find( { loc : { $near : [50,50] } } ).limit(20)
4. Compound Indexes(复合索引)
Mongo空间索引可选的支持第二字段索引.如果想用坐标和其他属性同事作为条件查询,把这个属性也一同索引,其他属性带注释性的加入索引中可使过滤更快。
db.places.ensureIndex( { location : "2d" , category : 1 } );
db.places.find( { location : { $near : [50,50] }, category : 'coffee' } );
5. geoNear Command
虽然find()语法为查询的首选,Mongo也提供来了 geoNear 命令来执行相似的函数。geoNear命令有一个额外的好处是结果中返回距离目标点的距离,以及一些利于排除故障的信息。
> db.runCommand( { geoNear : "places" , near : [50,50], num : 10 } );
> db.runCommand({geoNear:"asdf", near:[50,50]})
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