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

原文链接: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

地址位置索引:将一些点的位置存储在mongodb中,创建索引后,可以按照位置来查找其他点 子分类: .2d索引:平面地理位置索引,用于存储和查找平面上的点. .2dsphere索引:球面地理位置索引,用于存储和查找球面上的点. 查找方式: .查找距离某个点一定距离内的点. .查找包含在某区域内的点. 比如当前打车软件比较火,当确定某个乘客的点的时候,服务器需要确定某个范围内的出租车,接收乘客的搭车请求,这个时候就可以使用mongodb的地理位置索引去完成这样的需求 比如在使用团购网站时,距离我们

db.log_events.find()                                     # 查找log_events里的所有数据   db.log_events.createIndex( { "LogDT": 1 }, { expireAfterSeconds: 3600 } )                              #设置log_events里的TTL过期索引清理时间为3600秒   db.runCommand( { collMod: &

1.同步站点信息到mongo中(支持mysql.sqlserver数据同步) 2.在Collections文件夹下所在文档右键,在菜单中选择Add Index, 3.然后进行数据查询{ "mloc" : { $near : [23.1455757718471,113.529789947662], $maxDistance : 1000} } 解析:         mloc为文档字段,是一个集合.坐标点经纬度需已集合数组形式存储.         $maxDistance为搜索距离.

mongoDB支持二维空间索引,使用空间索引,mongoDB支持一种特殊查询,如某地图网站上可以查找离你最近的咖啡厅,银行等信息.这个使用mongoDB的空间索引结合特殊的查询方法很容易实现.前提条件:建立空间索引的key可以使用array或内嵌文档存储,但是前两个elements必须存储固定的一对空间位置数值.如 { loc : [ 50 , 30 ] }{ loc : { x : 50 , y : 30 } }{ loc : { foo : 50 , y : 30 } }{ loc : {

包含了等值测试.排序及范围过滤查询的索引建立方法: 1. 等值测试 在索引中加入所有需要做等值测试的字段,任意顺序. 2. 排序字段(多排序字段的升/降序问题 ) 根据查询的顺序有序的向索引中添加字段. 3. 范围过滤 以字段的基数(Collection中字段的不同值的数量)从低到高的向索引中添加范围过滤字段. 当然这里还有一个规则:如果索引中的等值或者范围查询字段不能过滤出Collection中90%以上的文档,那么把它移除索引估计会更好一些.并且如果你在一个Collection上有多个索引,

MongoDB中的索引和其他数据库索引类似,也是使用B-Tree结构.mongodb的索引是在collection级别上的,并且支持在任何列或者集合内的文档的子列中创建索引. 所有的MongoDB集合默认都有一个唯一索引在字段“_id”上,如果应用程序没有为 “_id”列定义一个值,MongoDB将创建一个带有ObjectId值的列.(ObjectId是基于 时间.计算机ID.进程ID.本地进程计数器 生成的) MongoDB 同样支持在一列或多列上创建升序或降序索引. MongoDB还可以创建

初始化集合(经度在前,纬度在后) ? 1 2 3 mongos> db.checkins.insert({ "_id" : "101", "loc" : [ 116.3447, 39.9789 ]}) mongos> db.checkins.insert({ "_id" : "102", "loc" : [ 116.3447, 39.8789 ]}) mongos> d

索引使用场景 优:加快查询速度 劣:增删改会产生额外的开销.占用空间 tips: 返回集合中一半以上的数据,全表扫描的效率高 索引基础 基础操作 查看索引:db.test.getIndexes() 创建索引:db.test.ensureIndex({"username":1},{"background":true,"name":"index_test_name"}) //已有大量数据时可后台执行不阻塞 删除索引: db.tes

参考网址:http://blog.csdn.net/huangrunqing/article/details/9112227 用mongo作为存储,来实现搜索附近的人具有先天的优势, MongoDB原生支持地理位置索引,可以直接用于位置距离计算和查询. 另外,它也是如今最流行的NoSQL数据库之一,除了能够很好地支持地理位置计算之外,还拥有诸如面向集合存储.模式自由.高性能.支持复杂查询.支持完全索引等等特性. 先看一下我在mongo中的数据存储格式: /* 0 */ { "_id"

最后更新时间:2017-07-13 11:10:49 原始文章链接:http://www.lovebxm.com/2017/07/13/mongodb_primer/ MongoDB - 简介 官网:https://www.mongodb.com/ 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. MongoDB 是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的产品,是非关系数据库当中功能最丰富,最像关系数据库的. Mong

MongoDB 索引篇 索引的简介 索引可以加快查询的速度,但是过多的索引或者规范不好的索引也会影响到查询的速度.且添加索引之后的对文档的删除,修改会比以前速度慢.因为在进行修改的时候会对索引进行更新. 创建一个简单的索引 db.wsc.ensureIndex({"username":1}) 这样在查找的时候速度回变快 db.wsc.find({usernmae:"jack ma"}) mongodb限制每个集合最多有64个索引.通常,在一个特定的集合上,不应该拥有

MongoDB - 简介 官网:https://www.mongodb.com/ 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. MongoDB 是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的产品,是非关系数据库当中功能最丰富,最像关系数据库的.     MongoDB - 安装及运行 下载 07/05/2017 Current Stable Release (3.4.6) https://www.mongodb.com

MongoDB数据模型和索引学习总结 1. MongoDB数据模型: MongoDB数据存储结构: MongoDB针对文档(大文件採用GridFS协议)採用BSON(binary json,採用二进制编码)数据格式来存储和交换数据.Bson吸收了JSON schema-less的特点,存储结构松散,不须要像RDB(关系数据)那样事先定义数据存储的元数据结构.另外添加了多种数据类型的支持和优化,使读写更加高效. (1) BSON 支持的数据类型: Double.String.Object.Arra

目录 一 . NoSQL 介绍 二.MongoDB简介 三.MongoDB特点 四. mongo应用场景 五. 安装配置mongodb 六.优化报警 一 . NoSQL 介绍 NoSQL,指的是非关系型的数据库. NoSQL有时也称作Not Only SQL的缩写 是对不同于传统的关系型数据库的数据库管理系统的统称. 对NoSQL最普遍的解释是"非关联型的",强调Key-Value Stores和文档数据库的优点,而不是单纯的RDBMS. NoSQL用于超大规模数据的存储. 这些类型的

昨天 去面试来着, 问了一下mong . 我记得mong支持 地理位置索引的,说了一下. 然后 面试官说 查询某个点 的 多少米范围, 这个该怎么实现? 我懵逼了.... 回去 查询了一下. 发现有 测试数据(度量有啊) //BsonElement bsonele = new BsonElement("address","南京 中华门"); /* * 创建测试数据: db.mapinfo.insert({"address" : "南京

引子 最近做项目利用mongo记录的日志做数据统计.着了非关系型数据库的迷,于是乎买了本<MongoDB实战>学习了一番.记录一下学习笔记,共享之. 准备 我在自己的Linux服务器上装了最新版的Mongo.记录一下安装链接还有一个遇到的问题. Linux安装mongo https://blog.51cto.com/13641879/2141129 我想看数据库状态的时候遇到了一个权限问题 > db.serverStatus() { "ok" : 0, "e

1.心路历程 上年11月份来公司了,和另外一个同事一起,做了公司一个移动项目的微信公众号,然后为了推广微信公众号,策划那边需要我们做一些活动,包括抽奖,投票.最开始是没有用过redis的,公司因为考虑到参与人数的问题,给我们配了两台redis服务器,一台windows的(负责本地测试),一台linux的(负责线上版本),接下来说说途中遇到的坑,和最后的解决方法 2.坑之一,存List的瓶颈问题 linux版本redis服务器是16G的内存,因为第一次使用redis,并不知道去做压力测试,不知道瓶

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({"$*