MongoDB空间索引详解

NoSQL MongoDB教程 2015年8月20日

MongoDB是一个非常优秀的NoSQL数据库，也是最接近关系型数据库的。无论是索引还是数据库CURD操作，都是非常相似的。Mongodb专门针对这种查询建立了地理空间索引。 如果要根据运用层定位的坐标，查询附近的场所，则需要建立索引来提升查询效率，这样的场景用MongoDB地理空间索引就非常合适了。

1. 在MongoDB中创建结合插入数据，并建立2d空间索引。
[cc lang=”bash” escaped=”true”]db.location.insert({
point:  [ -73.82, 40.79 ] ,
name: “Park”
})
db.location.insert({
point:  [ -73.85, 40.76 ] ,
name: “Airport”
})
db.location.ensureIndex( { point: “2d” } )
参数不是1或-1，为2d。还可以建立组合索引。
db.location.ensureIndex( { point: “2d” , name: 1 } )[/cc]

2、MongoDB运用空间索引查询多边形范围的值，MongoDB的$geoWithin 操作符支持的形状有$box（矩形）,$center（圆形）,$polygon（多边形，包括凹多边形和凸多边形）。所有的范围查询，默认是包含边界的。
[cc lang=”bash” escaped=”true”]db.location.find( { point:
{ $geoWithin :
{ $geometry :
{ type : “Polygon” ,
coordinates : [ [
[ 0 , 0 ] ,
[ 3 , 6 ] ,
[ 6 , 1 ] ,
[ 0 , 0 ]
] ]
} } } } )[/cc]

3、MongoDB运用空间索引查询某个点附近的值。
[cc lang=”bash” escaped=”true”]db.location.find( {point: {$near : [50,50]}} )[/cc]

4、MongoDB运用空间索引查询圆形内的值，需要指定圆心， 半径。
[cc lang=”bash” escaped=”true”]db.location.find( { point:
{ $geoWithin :
{ $center:
[ [ -88 , 30 ] , 10 ]
} } } )
[-88, 30] 为经纬度， 10为半径。[/cc]

来源：MongoDB空间索引详解