LBS(Location Based Services)定位服务,即根据用户位置查询用户附近相关信息,这一功能在很多应用上都有所使用。基于用户位置进行查询时,需要提供用户位置的经纬度。为了提高查询速度,MongoDB为坐标平面查询提供了专门的索引,称作地理空间(2d)索引。

1. 创建地理空间索引

地理空间索引又称为2d索引。创建其它形式的索引,我们会按升序或降序(1或-1)的形式创建索引,不同于其它形式的索引,创建地理空间索引要指定的值为:2d。语法结构如下:

db.<collection>.createIndex({
<location field> : "2d" ,
<additional field> : <value> } ,
{ <index-specification options>})

location field:要创建地理空间索引的字段(键)
additional field:附加字段(键)
index-specification options:索引选项
index-specification options是一个包含以下可选值的子文档:

{ min : <lower bound>, max : <upper bound>, bits : <bit precision> }

min bound:{number},最低范围,默认-180.0
max bound:{number},最高范围,默认180.0
bit precision:{integer},存储数据Geohash值精度,取值:1〜32,默认26

地理空间计算本质上是二维数据计算,创建索引地理空间索引时,索引键的值必须是一对值:一个包含两个数值的数组或包含两个键的内嵌文档(内嵌文档键的名称不重要)。

以下几种健值形式,都可以创建地理空间索引:

// 数组
{"gps": [, ]}
// 包含两个键的内嵌文档
{"gps": { "x":, "y":}}
{"gps": { "latitude":, "longitude":}}

我们可以对上面的"gps"健创建地理空间索引:

db.userlocation.ensureIndex({"gps" : "2d"}, {"min":-, "max":});  

这样我们就创建了地理空间索引值范围为-1000〜1000的索引。

2. 使用地理空间索引查询

2.1 $near接近点查询

通过$near关键字,可以根据一个指定的平面点,按距离排序返回查询结果:

db.<collection>.find({
<location field> :{
$near : [ <x>, <y>],
$maxDistance : <distance in meters<,
$mixDistance : <distance in meters<
}
})

$near表示要查询的中心点
$maxDistance距中心点的最大距离
$minDistance距中心点的最小距离
如,查询距离坐标点(40,120),10公里以内的数据:

db.userlocation.find({
gps : {
$near : [, ],
$maxDistance :
}
})

2.2 $geoWithin指定形状查询
MongoDB不仅可以按坐标点查询,还可以在查询指定形状内的文档。按形状查询使用$geoWithin(在v2.4之前使用$within):

db.<collection<.find({
<location field> :{
$geoWithin : { $box|$polygon|$center : <coordinates>}
}
})

在指定形状查询中,$box、$polygon、$center分别表示按矩形、五边形、圆形进行查询。
如,查询坐标点为(40,120),半径为10以内的文档:

db.userlocation.find({
gps : {
$geoWithin : {
$center:[[, ], ]
}
}
})

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