图解 MongoDB 地理位置索引的实现原理
内容导读
互联网集市收集整理的这篇技术教程文章主要介绍了图解 MongoDB 地理位置索引的实现原理，小编现在分享给大家，供广大互联网技能从业者学习和参考。文章包含881字，纯文字阅读大概需要2分钟。
内容图文
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geohash，下面我们以地图上坐标为［4，6］的点（图中红叉位置）为例。
我们第一步将整个地图分成等大小的四块，如下图：
划分成四块后我们可以定义这四块的值，如下（左下为00，左上为01，右下为10，右上为11）：
| 01 | 11 |
| 00 | 10 |
这样［4，6］点的geohash值目前为 00
然后再将四个小块每一块进行切割，如下：
这时［4，6］点位于右上区域，右上的值为11，这样［4，6］点的geohash值变为：0011
继续往下做两次切分：
最终得到［4，6］点的geohash值为：00110100
这样我们用这个值来做索引，则地图上点相近的点就可以转化成有相同前缀的geohash值了。
我们可以看到，这个geohash值的精确度是与划分地图的次数成正比的，上例对地图划分了四次。而MongoDB默认是进行26次划分，这个值在建立索引时是可控的。具体建立二维地理位置索引的命令如下：
db.map.ensureIndex({point : "2d"}, {min : 0, max : 16, bits : 4})
其中的bits参数就是划分几次，默认为26次。
http://blog.nosqlfan.com/html/1811.html
原文：http://www.cnblogs.com/taoweiji/p/3710495.html
内容总结
以上是互联网集市为您收集整理的图解 MongoDB 地理位置索引的实现原理全部内容，希望文章能够帮你解决图解 MongoDB 地理位置索引的实现原理所遇到的程序开发问题。 如果觉得互联网集市技术教程内容还不错，欢迎将互联网集市网站推荐给程序员好友。
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