基于MongoDB 2dSphere索引查找最近的点
在移动端普及的今天，LBS应用需求也越来越大。比如查找附近的人，最近的餐厅等。面对这些需求，MongoDB提供了功能完备的解决方案。下面通过一个案例来解释一下MongoDB的2dSphere
在这个图片中，有A B C D E F G,假如我是搜索点A。我想查找离自己最近的点。下面是具体的操作步骤：
建立集合和索引。sp为建立索引的字段名，我们建立的索引类型是2dsphere
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| # 创建2dsphere索引
db.sphere.ensureIndex({"sp":"2dsphere"})
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向集合中插入测试数据，我们插入的是实际的经纬度。
这里需要注意的是，如果我们如果用的是2dsphere索引，那么插入的应该是GeoJson数据。GeoJson的格式是
{ type: ‘GeoJSON type’ , coordinates: ‘coordinates’ }
其中type指的是类型，可以是Point(本例中用的)，LineString，Polygon等，coordinates是一个坐标数组。英语好的同学可以去官网看看https://docs.mongodb.com/manual/reference/geojson/
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| # 插入Point数据
db.sphere.insert({name:"A",sp:{type:"Point",coordinates:[105.754484701156,41.689607057699]}})
db.sphere.insert({name:"B",sp:{type:"Point",coordinates:[105.304045248031,41.783456183240]}})
db.sphere.insert({name:"C",sp:{type:"Point",coordinates:[105.084318685531,41.389027478812]}})
db.sphere.insert({name:"D",sp:{type:"Point",coordinates:[105.831388998031,41.285916385493]}})
db.sphere.insert({name:"E",sp:{type:"Point",coordinates:[106.128706502914,42.086868474465]}})
db.sphere.insert({name:"F",sp:{type:"Point",coordinates:[105.431074666976,42.009365053841]}})
db.sphere.insert({name:"G",sp:{type:"Point",coordinates:[104.705977010726,41.921549795110]}})
|
进行查询。介绍一下其中的参数
（1）geoNear:我们要查询的集合名称
（2）near:就是基于那个点进行搜索，这里是我们的搜索点A
（3）spherical:是个布尔值，如果为true，表示将计算实际的物理距离比如两点之间有多少km,若为false,则会基于点的单位进行计算
（4）minDistance:搜索的最小距离，这里的单位是米
（5）maxDistance:搜索的最大距离
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| db.runCommand({
geoNear:"sphere",
near:{type:"Point",coordinates:[105.794621276855,41.869574065014]},
spherical:true,
minDistance:25000,
maxDistance:40000,
})
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结果分析
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| {
"waitedMS" : NumberLong(0),
"results" : [
{
"dis" : 33887.5416611258,
"obj" : {
"_id" : ObjectId("57e3857e6a4a326367ae0d05"),
"name" : "F",
"sp" : {
"type" : "Point",
"coordinates" : [
105.431074666976,
42.009365053841
]
}
}
},
{
"dis" : 36734.9748784127,
"obj" : {
"_id" : ObjectId("57e3857e6a4a326367ae0d04"),
"name" : "E",
"sp" : {
"type" : "Point",
"coordinates" : [
106.128706502914,
42.086868474465
]
}
}
}
],
"stats" : {
"nscanned" : 24,
"objectsLoaded" : 20,
"avgDistance" : 35311.2582697693,
"maxDistance" : 36734.9748784127,
"time" : 87
},
"ok" : 1.0
}
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在results中，我们搜索到了点F和E。每个文档都加上了一个dis字段，他表示这个点离你搜索点的距离。
比如说，在结果中name为F的点的dis为33887.5416611258。表示F点距离搜索点的距离是33887米。这个结果对于LBS应用是非常有用的。
