目录 1.存入地理数据 GeoJSON数据存入 1.Ponit 点数据 2.LineString 线数据(多段线) 3. Polygon 多边形数据 4.MultiPoint多点.MultiLineString多线.MultiPolygon多多边形 5.GeometryCollection 几何集合 6.全国区县行政区划入库示例 2.创建地理索引 2.1.2dsphere索引 2.2.2d索引 2.3.geoHaystacks索引 3.检索地理数据 3.1地理空间模型 3.2.查询示例(使用全国…

MongoDB 支持地理空间数据存储 官方文档 https://docs.mongodb.com/manual/geospatial-queries/ MongoDB 支持对于地理空间数据的查询操作. 空间地理数据 MongoDB 中使用 GeoJSON对象 或 坐标对 描述空间地理数据.Mongo…

一.关于MongoDB 在众多NoSQL数据库,MongoDB是一个优秀的产品.其官方介绍如下: MongoDB (from "humongous") is a scalable, high-performance, open source, document-oriented database. 看起来,十分诱人!值得说明的是,MongoDB的document是以BSON(Binary JSON)格式存储的,完全支持Schema Free.这对地理空间数据是十分友好的.因为有著名的G…

原文:SQL Server 2008空间数据应用系列八:基于Bing Maps(Silverlight)的空间数据存储 友情提示,您阅读本篇博文的先决条件如下: 1.本文示例基于Microsoft SQL Server 2008 R2调测. 2.具备 Transact-SQL 编程经验和使用 SQL Server Management Studio 的经验. 3.具有使用 Microsoft Visual Studio 进行 Microsoft .NET Framework开发的经验. 4.具有…

1.Neo4j Spatial 简介 1.1Neo4j Spatial概念 Neo4j Spatial项目是图数据库Neo4j的一个插件,它通过将空间数据映射到图模型(graph model),它将对象和关系当作顶点和边存储在图模型中.因而使得Neo4j具有空间数据的导入,存储,查询等功能[8].Neo4j Spatial支持的地理要素遵循OpenGIS的规范[9],包括点(point),线段(line-string),面(polygon),多点(multipoint),多线段(multi-li…

文章转载自:https://blog.csdn.net/UbuntuTouch/article/details/106531939 随着人类在不断地探索空间,地理空间数据越来越多. 收集信息的速度以及提供位置信息的来源正在迅速增长.政府和商业卫星继续扩张.与GPS一起,它们提供了一系列不同的空间丰富的数据源,包括天气和温度模式,土地使用,土壤化学,减灾和响应,电信等. ​ 移动设备和底层网络将人员,汽车,卡车和大量踏板车变成了位置信息的来源.计算机网络将位置信息嵌入IP地址元数据中,这可以帮助I…

      在各类系统应用服务端开发中,我们经常会遇到文件存储的问题. 常见的磁盘文件系统,DBMS传统文件流存储.今天我们看一下基于NoSQL数据库MongoDb的存储方案.笔者环境 以CentOS 6.5,MongoDb 2.6.3,  Nginx-1.4.7 为例,您需要了解Linux常用命令. 先来回顾一下MongoDb的内部文件结构 MongoDB在数据存储上按命名空间来划分,一个collection是一个命名空间,一个索引也是一个命名空间 同一个命名空间的数据被分成很多个Extent…

http://www.cnblogs.com/wintersun/p/4622205.html 在各类系统应用服务端开发中,我们经常会遇到文件存储的问题. 常见的磁盘文件系统,DBMS传统文件流存储.今天我们看一下基于NoSQL数据库MongoDb的存储方案.笔者环境 以CentOS 6.5,MongoDb 2.6.3,  Nginx-1.4.7 为例,您需要了解Linux常用命令. 先来回顾一下MongoDb的内部文件结构 MongoDB在数据存储上按命名空间来划分,一个collection是…

用云的话,节省你开发成本,快速上线,数据比较安全.缺点是一旦用了他们的,形成习惯以后,数据想迁移就会比较麻烦,你会越来越依赖,而且规模上去以后价格并不低.早年自己做的话,你需要实现分布式文件系统,这个会比较费时间,一些开源的框架又不太靠谱,或者太庞大.不果现在好了,MongoDB 3.0出来了. 用户读请求(HTTP GET) -> CDN -> Varnish -> PHP -> MongoDB Cluster 用户写请求(HTTP PUT) -> Varnish ->…

背景说明 近期北京理财频道反馈用来存放股市实时数据的MongoDB数据库写响应请求很慢,难以跟上业务写入速度水平.我们分析了线上现场的情况,发现去年升级到SSD磁盘后,数据持久化的磁盘IO开销已经不是瓶颈.通过日志分析,线上单次写入(更新)请求大多在数十毫秒这个级别,数据库端观察几个主要的db在繁忙时通常有95%以上的时间在进行锁等待.线上数据库并发很高,接近1000个连接,所以怀疑是并发争用表锁导致性能不足. 我们知道MongoDB的mmap存储引擎一直是库/表级锁,因此任何写操作并发越高锁争…