2d索引内部

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    本文对MongoDB的 2d 地理空间索引的内部原理进行了更深入的解释。本材料不是正常操作或应用程序开发所必需的，但对于故障排除和进一步理解可能很有用。

    2d索引的Geohash值的计算

    当你创建一个地理空间索引遗留坐标对,MongoDB计算地理散列的坐标对在指定位置范围和geohash值然后索引。

    要计算geohash值，可以递归地将二维映射划分为象限。然后为每个象限分配一个两比特的值。例如，四个象限的两位表示为:

    1. 01  11
    3. 00  10

    这些两位值(00，01，10，和11)表示每个象限和每个象限内的所有点。对于具有两位分辨率的geohash，位于左下象限的所有点的geohash值都为 00 。左上角象限的geohash值为 01 。右下角和右上角的geohash值分别为 10 和 11 。

    为了提供额外的精度，继续将每个象限划分为子象限。每个子象限都将包含象限的geohash值与子象限的值连接起来。右上象限的geohash为 11 ，子象限的geohash分别为(从左上方向顺时针方向): 1101 、 1111 、 1110 和 1100 。

    用于“2d”索引的多位置文档

    注意

    索引可以覆盖文档中的多个地理空间字段，并且可以使用MultiPoint嵌入式文档表示点列表。

    虽然 2d 地理空间索引在文档中不支持多个地理空间字段，但您可以使用多键索引在单个文档中索引多个坐标对。在最简单的例子中，你可能有一个字段。(例如:locs)，它包含一个坐标数组，如下例所示:

    1. db.places.save( {
    2.   locs : [ [ 55.5 , 42.3 ] ,
    3.            [ -74 , 44.74 ] ,
    4.            { lng : 55.5 , lat : 42.3 } ]
    5. } )

    数组的值可以是数组(如[55.5,42.3])，也可以是嵌入文档(如{lng: 55.5, lat: 42.3})。

    然后可以在 locs 字段上创建地理空间索引，如下所示:

    1. db.places.createIndex( { "locs": "2d" } )

    您还可以将位置数据建模为嵌入文档中的一个字段。在这种情况下，文档将包含一个字段(例如。’ address ‘)，它包含一个文档数组，其中每个文档都有一个字段(例如。’ loc: ‘)保存位置坐标。例如:

    1. db.records.save( {
    2.   name : "John Smith",
    3.   addresses : [ {
    4.                  context : "home" ,
    5.                  loc : [ 55.5, 42.3 ]
    6.                 } ,
    7.                 {
    8.                  context : "work",
    9.                  loc : [ -74 , 44.74 ]
    10.                 }
    11.               ]
    12. } )

    然后可以在 addresses 上创建地理空间索引。字段如下例所示:

    1. db.records.createIndex( { "addresses.loc": "2d" } )