
MongoDB 是一个基于分布式文件存储的数据库,是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的产品,是非关系数据库当中功能最丰富,最像关系数据库的.
本文主要是在实际项目中碰到地理位置查询时的学习记录.
MongoDB地理位置查询文档:https://docs.mongodb.com/manual/reference/operator/query-geospatial
MongoDB支持地理位置索引,可以直接用于位置距离计算和查询.查询结果默认将会由近到远排序,且查询结果也包含目标点对象、距离目标点的距离等信息.
geoNear是MongoDB原生支持的查询函数,所以性能上也做到了高度的优化,完全可以应付生产环境的压力.
https://docs.mongodb.com/manual/reference/command/geoNear/
两种索引方式
2d index:
使用2d index 能够将数据作为2维平面上的点存储起来,在MongoDB 2.2以前推荐使用2d index索引.
2dsphere index:
2dsphere index 支持球体的查询和计算,同时它支持数据存储为GeoJSON 和传统坐标.
3种距离单位
米(meters)
平面单位(flat units,可以理解为经纬度的“一度”)
弧度(radians)
2d索引能同时支持$center和$centerSphere,
2dsphere索引支持$centerSphere.
$center默认是度,$centerSphere默认距离是弧度
样例代码
//MongoDB 实现lbs查询
/***************************
首先需对col里的loc设置索引为'2d',方可进行$near查询
db.col.ensureIndex({'loc':'2d'})
db.col.getIndexes()
****************************/
// maxDistance单位是弧度,地球表面1弧度距离约为6378137米,0.001弧度距离为6378米
db.col.find({"loc": {$near: [longtitude,lattitude],$maxDistance:0.1}})
样例代码
db.user.find({"geo": {$near: [118.10388605,24.48923061],$maxDistance:0.1}},{id:1,name:1,state:1,geo:1}).limit(1).pretty()
