1.索引: 建立索引既耗时也费力,还需要消耗很多资源.使用{"bakckground":true}选项可以使这个过程在后台完成,同时正常处理请求.如果不包括background 这个选项,数据库会阻塞建立索引期间的所有请求.阻塞的做法会让索引建立得更快,同时也意味着应用在此期间不能应答.即便在后台进行也会对正常操作有些影响. 2.地理空间索引: 通俗说就是找到离当前位置最近的N个场所.默认情况下,地理空间索引假设值的范围是-180~180.要是想使用其他值,可以通过ensureInde

MongoDB的3.x版本Java驱动相对2.x做了全新的设计,类库和使用方法上有很大区别.例如用Document替换BasicDBObject.通过Builders类构建Bson替代直接输入$命令等,本文整理了基于3.2版本的常用增删改查操作的使用方法.为了避免冗长的篇幅,分为增删改.查询.聚合.地理索引等几部分. 随着移动设备的普及,基于坐标和经纬度的位置查询变得越来越流行,例如查找离当前位置最近的N辆出租车.Mongodb专门针对这种查询建立了地理空间索引:2d和2dsphere索引.2d

创建地理空间索引注意事项 创建地理空间索引失败,提示错误信息如下 > db.places.ensureIndex({"loc":"2dsphere"}){"createdCollectionAutomatically" : false,"numIndexesBefore" : 1,"ok" : 0,"errmsg" : "Can't extract geo keys fr

一.经纬度表示方式 MongoDB 中对经纬度的存储有着自己的一套规范(主要是为了可以在该字段上建立地理空间索引).包括两种方式,分别是 Legacy Coordinate Pairs (这个词实在不知道怎么翻译...) 和  GeoJSON . Legacy Coordinate Pairs Legacy Coordinate Pairs 又有两种方式可以存储经纬度,可以使用数组(首选)或嵌入式文档. 数组: <field>: [<longitude>, <latitude

Ⅰ.全文索引 搜索引擎的实现核心技术,搜索类似where col like '%xxx%';关键字可以出现再某个列任何位置 这种查询条件,B+ tree索引是无法使用的.如果col上创建了索引,因为排序过了,所以能用到索引,但是对其中某个关键字是无法排序的 首先需要通过分词进行各词的提取,把各个分词再保存到各个B+ tree索引中 支持在varchar,char,text等类型上创建全文索引 MySQL5.6版本之前仅MyISAM支持全文索引 MySQL5.6版本InnoDB引擎支持全文索引 上

本篇博文主要介绍MongoDB中一些常用的特殊索引类型,主要包括: 用于简单字符串搜索的全文本索引: 用于球体空间(2dsphere)和二维平面(2d)的地理空间索引. 一.全文索引 MongoDB有一个特殊的索引用在文档中搜索文本,之前的博客都是用精确匹配来查询字符串,这些技术有一定的限制.在搜索大块文本的速度非常慢,而且无法处理自然语言礼节的问题.全文本索引使用的是“倒排索引”的思想来做的,和当前非常开源的lucene(全文检索,Apacle基金会下的开源项目)项目是一样的思想来做的.使用全

现在有一种查询变得越来越流行(尤其是移动设备):找到离当前位置最近的N个场所. MongoDB专为平面坐标查询做了专门的索引,称为地理空间索引. 同样需要用ensureIndex创建,不过,参数是两个 "2d" db.map.ensureIndex({"gps":"2d"}) gps键的值必须是某种形式的一对值:一个包含两个元素的数组或者包含两个键的内嵌文档,像这样 {"gps":[0,100]} {"gps&quo

地理空间索引: 地理空间索引,可用于处理基于地理位置的查询. Point:用于指定所在的具体位置,我们以restaurants为例: db.restaurants.insert({name: "Citi", loc: {type: "Point", coordinates: [52.37, 5.21]}}) db.restaurants.insert({name: "SAP", loc: {type: "Point", coo

"$near"是唯一一个会对查询结果进行自动排序的地理空间操作符 "$near"的返回结果是按照距离由近及远排序的.其他排序条件不会生效. 这种按照地理位置远近查询怎么在solr排序中体现? 参考文档如下: https://cwiki.apache.org/confluence/display/solr/Spatial+Search

一.Maven依赖 <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM

http://www.cnblogs.com/taoweiji/p/3710495.html 具体原理在上面 简单概述,(x,y)经纬度坐标,通过geohash的方式,通过N次方块四分割生成一个坐标码,然后用坐标码进行B+TREE的索引建立

原文:SQL Server 2008空间数据应用系列二:空间索引(Spatial Index)基础 在前一篇博文中我们学习到了一些关于地理信息的基础知识,也学习了空间参照系统,既地球椭球体.基准.本初子午线.计量单位.投影等相关理论知识,我们可以使用这些空间参照系统组件来定义一系列应用于地球空间上的几何图像来表示地理空间中的特定功能,表示着地球上一个一个特定的位置点. 本篇主要介绍地理空间索引的概念以及微软SQL Server 2008 R2中的空间索引的应用. 一.空间索引 空间索引是指依据空

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 是一个基于分布式文件存储的数据库.由C++语言编写.旨在为WEB应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案. 前言 在移动开发中,经常会用到定位的功能,例如美团.饿了么.猫眼电影等的app,都是使用了移动端定位,然后查找出自己地理位置附近的一些服务.信息. 所以本篇文章将会以Mongodb为数据库,讲述如何在数据库层级进行定位查询. 分析 举个例子,我们需要做一个app,商家可以把自己的商品发布到app上,用户打开app查看离自己从近到远的商品. 如果没有地理位置的需求,那好办,直接

MongoDB 根据分片键分割 collection 中的文档,然后分配到分片集群的成员中. 分片键可以是一个存在于每个文件中的索引字段或者复合索引字段. MongoDB 使用不同范围的分片键值来分割 collection 中的数据.不同分片键范围是不重叠的并且每个分片键范围与一个 chunk 关联. 选择分片键 选择的分片键要尽量使 chunks 平滑的分配到集群的分片中.如果不那么做,会影响集群的性能: 假设所有的 chunks 都被分配到一个 分片中,那么整个集群的能力就是这一台分片的能力

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>

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

什么是缓存:缓存就是数据交换的缓冲区(称作Cache),当某一硬件要读取数据时,会首先从缓存中查找需要的数据,如果找到了则直接执行,找不到的话则从内存中找.由于缓存的运行速度比内存快得多,故缓存的作用就是帮助硬件更快地运行,缓存数据存放内存条 什么是java内置缓存:将数据存放在jvm中,关闭服务,则缓存数据清空,可以用一个static Map 来实现一个简单的java缓存: package com.example.demo; import java.util.HashMap; import j

[原文地址]https://docs.mongodb.com/manual/ 聚合 聚合操作处理数据记录并返回计算后的结果.聚合操作将多个文档分组,并能对已分组的数据执行一系列操作而返回单一结果.MongoDB提供了三种执行聚合的方式:聚合管道,map-reduce方法和单一目的聚合操作. 聚合管道 MongoDB的聚合框架模型建立在数据处理管道这一概念的基础之上.文档进入多阶段管道中,管道将文档转换为聚合结果.最基本的管道阶段类似于查询过滤器和修改输出文档形式的文档转换器. 其他的管道为分组和

MongoDB简介 MongoDB在功能和复杂性之间取得了很好的平衡,并且大大简化了原先十分复杂的任务,它具备支撑今天主流web应用的关键功能:索引.复制.分片.丰富的查询语法,特别灵活的数据模型.与此同时还不牺牲速度. MongoDB是一款强大.灵活,且易于扩展的通用型数据库.能扩展出非常多的功能,如二级索引.范围查询.排序.聚合,以及地理空间索引. 设计特点 易于使用 MongoDB是一个面向文档的数据库,比关系型数据库有更好的扩展性.用文档代替行.能够仅使用一条记录来表现发展的层次关系.