mongodb地理位置索引

初始化集合（经度在前，纬度在后）

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3

mongos> db.checkins.insert({ "_id" : "101", "loc" : [ 116.3447, 39.9789 ]})

mongos> db.checkins.insert({ "_id" : "102", "loc" : [ 116.3447, 39.8789 ]})

mongos> db.checkins.insert({ "_id" : "103", "loc" : [ 116.3447, 39.5789 ]})

create geospatial index

?


1

mongos> db.checkins.ensureIndex({loc:"2d"})

查找44km以内的人

?


1

mongos> db.checkins.find({loc:{$near:[116.344722,39.9789],$maxDistance:44/111.12 }})

注意距离要除以111.2（1度=111.2km）

计算/展示坐标距离

关于mongodb geospatial index 详见stackoverflow

时间： 2024-08-05 02:56:08

mongodb地理位置索引的相关文章

图解 MongoDB 地理位置索引的实现原理

地理位置索引支持是MongoDB的一大亮点,这也是全球最流行的LBS服务foursquare 选择MongoDB的原因之一.我们知道,通常的数据库索引结构是B+ Tree,如何将地理位置转化为可建立B+Tree的形式,下文将为你描述. 首先假设我们将需要索引的整个地图分成16×16的方格,如下图(左下角为坐标0,0 右上角为坐标16,16): 单纯的［x,y］的数据是无法建立索引的,所以MongoDB在建立索引的时候,会根据相应字段的坐标计算一个可以用来做索引的hash值,这个值叫做geohas

MongoDB数据库索引

前面的话 索引通常能够极大的提高查询的效率,如果没有索引,MongoDB在读取数据时必须扫描集合中的每个文件并选取那些符合查询条件的记录.这种扫描全集合的查询效率是非常低的,特别在处理大量的数据时,查询可以要花费几十秒甚至几分钟,这对网站的性能是非常致命的.本文将详细介绍MongoDB数据库索引 引入 索引能够提高查询效率,如何体现呢?接下来使用性能分析函数explain()来进行分析说明 首先,插入10万条数据 接着,不创建索引,来寻找time范围在100和200之间的文档 由图中所知,tot

mongodb之索引学习

学习索引分类和创建索引:                1._id索引 大多数集合默认的索引2.单键索引:手动创建,一个单一的值3.多建索引:组合函数4.复合索引 :最左前缀原则5.过期索引 :一定时间内失效,注意点:必须是isodate或者其数组,不要使用时间戳,否则不会被自动删除.6.全文索引 db.tm.ensureindex({"article":"text"}),db.tm.ensureindex({"key1":"text&

Mongodb的索引--学习笔记（未完）

全文索引 建立方法: --在articles集合的key字段上创建全文索引 db.articles.ensureIndex({key:"text"}) --在articles集合的key_1,key_2字段上创建全文索引 db.articles.ensuereIndex({key_1:"text",key_2:"text"}) --在articles集合的所有字段上创建全文索引 db.articles.ensuereIndex({"$*

Mongodb的索引

1. 简单介绍 索引是为了加速查询. 假设没有索引,mongodb在查询时会做表扫描,假设集合非常大时,这个查询会非常慢. 一般对创建查询时的键都建立索引. 为排序字段建立索引,假设对未建立索引的字段sort,mongodb会将全部的数据取到内存中来排序, 假设集合大到不能在内存中排序,则mongodb会报错. 2. mongodb创建索引 创建索引使用ensureIndex命令. > db.people.ensureIndex({"username" : 1}); 上面语句对p

【MongoDB学习笔记20】MongoDB的索引

MongoDB的索引和关系型数据库的索引概念和功能是相同的: (1)不使用索引的搜索可以称为全表扫面,也就是说,服务器必须找完整个表才能查询整个结果: (2)建立索引后搜索,查询在索引中搜索,在索引的条目中找到条目以后,就可以直接跳转到目标文档的位置:这样的搜索比全表的搜索的速度要提高好几个数量级: 先向集合blog中添加1000000个文档: > for (i=0;i<1000000;i++){    ... db.users.insert(     ... {"i":i

MongoDB中索引的创建和使用详解

索引通常能够极大的提高查询的效率.在系统中使用查询时,应该考虑建立相关的索引.在MongoDB中创建索引相对比较容易. mongodb中的索引在概念上和大多数关系型数据库如MySQL是一样的.当你在某种情况下需要在MySQL中建立索引,这样的情景同样适合于MongoDB. 基本操作 索引是一种数据结构,他搜集一个集合中文档特定字段的值.MongoDB的查询优化器能够使用这种数据结构来快速的对集合(collection)中的文档(collection)进行寻找和排序.准确来说,这些索引是通过B-T

mongodb设置索引和id

ensureIndex() 方法 要创建一个索引,需要使用MongoDB 的ensureIndex()方法. 语法: ensureIndex() 方法的基本语法如下 yiibai.com >db.COLLECTION_NAME.ensureIndex({KEY:1}) 这里关键是要在其中创建索引,1是按升序排列的字段名称.要创建降序索引,需要使用-1. 例子 >db.mycol.ensureIndex({"title":1}) > 在ensureIndex()方法,可

MongoDB入门学习(四)：MongoDB的索引

上一篇讲到了MongoDB的基本操作增删查改,对于查询来说,必须按照我们的查询要求去集合中,并将查找到的结果返回,在这个过程中其实是对整个集合中每个文档进行了扫描,如果满足我们的要求就添加到结果集中最后返回.对于小集合来说,这个过程没什么,但是集合中数据很大的时候,进行表扫描是一个非常恐怖的事情,于是有了索引一说,索引是用来加速查询的,相当于书籍的目录,有了目录可以很精准的定位要查找内容的位置,从而减少无谓的查找. 1.索引的类型 创建索引可以是在单个字段上,也可以是在多个字段上,这个根据自己的