BS的应用在生活中已经非常常见,我们打车,叫外卖,查个地图之类的都会查询附近的相关坐标位置,mongodb提供了原生的二维地图查询,极大地方便了大家的开发。

假定我们有一个定义了位置信息的集合location,给定a,b,c,d节点

db.location.find()
{ "_id" : "A", "position" : [ , ] }
{ "_id" : "B", "position" : [ , ] }
{ "_id" : "C", "position" : [ , ] }
{ "_id" : "D", "position" : [ , ] }

这四个点的位置如图所示:  为location的position字段指定2d索引。

db.location.ensureIndex( {position: "2d"} )
{
"createdCollectionAutomatically" : false,
"numIndexesBefore" : ,
"numIndexesAfter" : ,
"ok" :
}

我们假定找出坐标点(0,0)附近半径为10的所有坐标点:

db.location.find( {position: { $near: [,], $maxDistance:   } } )
{ "_id" : "A", "position" : [ , ] }
{ "_id" : "B", "position" : [ , ] }

其中$near表示中心坐标点,而$maxDistance表示最远的路径10.

再增加一个坐标点E(5,0),然后再次查询

db.location.insert({_id:"E",position:[,]});
db.location.find( {position: { $near: [,], $maxDistance: } } )
{ "_id" : "E", "position" : [ , ] }
{ "_id" : "A", "position" : [ , ] }
{ "_id" : "B", "position" : [ , ] };

由查询可见,mongodb会将数据按照离中心点的距离进行排序,约近的坐标点顺序越靠前。

除此之外,使用$center函数也可以完成同样的动作。

db.location.find({"position":{$geoWithin:{"$center":[[,],]}}})
{ "_id" : "E", "position" : [ , ] }
{ "_id" : "A", "position" : [ , ] }
{ "_id" : "B", "position" : [ , ] }

mongodb还支持选定空间(box)的查询,查询在某一个矩形范围内的坐标点:

db.location.find({"position":{$geoWithin:{"$box":[[,],[,]]}}})
{ "_id" : "E", "position" : [ , ] }
{ "_id" : "A", "position" : [ , ] }
{ "_id" : "B", "position" : [ , ] }
{ "_id" : "D", "position" : [ , ] }

mongo在地理查询上还支持多边形($polygon)等操作,丰富的操作极大提升了地理信息系统的开发。结合redis的3.2版本可以制作出很丰富的地理信息应用了。

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