使用MongoDB存储和查询经纬度数据的最好实践

随着地理位置感知数据及地图数据技术变得愈来愈重要，存储和查询经纬度数据变得更加重要，MongoDB给开发人员提供了存储和查询经纬度数据的一站式解决方案，帮助开发人员更好的处理空间数据，下面我将提出使用MongoDB存储和查询经纬度数据的最好实践。

### 一、配置空间索引

MongoDB的空间特性是使用2d或2dsphere索引提供的，当你要履行空间查询时，你可使用2d或2dsphere这两种索引，如果想要使用2dsphere索引，需要支持地理索引，可以在字段或文档上创建地理索引，这个地理索引包括位置坐标（“经度和纬度”）：

db.collection.createIndex({:"2dsphere"})

### 二、数据格式

为了使用MongoDB存储和查询经纬度数据，一定要先将经纬度数据转换成特定的格式，这类格式被称为GeoJSON，它代表地理上的一个几何空间。GeoJSON的格式可以看作是一个数组：

{
  "type": "Feature",
  "properties": {
    "name": String
  },
  "geometry": {
    "type": "Point",
    "coordinates": [ long, lat ]
  }
}

### 三、空间查询

MongoDB可使用经纬度字段的2dsphere索引来履行空间查询，空间查询的核心，空间查询可以以查询语句的情势提供：

db.collection.find({ 
  "": { 
    $near: { 
      $geometry: { 
        type: "Point",
        coordinates: [
          , 
          
        ]
      },
      $maxDistance:  
    }
  } 
})

通过$near操作符，MongoDB会在2dsphere索引字段中找出指定距离($maxDistance)内的文档。

### 四、性能的优化

为MongoDB的查询和索引性能提升，应当坚持查询会不会可以索引，避免使用$near查询，MongoDB的查询可以利用2d索引中的排序(sorted by distance)，而不是计算每一个文档的距离来排序，也能够建立一个分层索引，它可以大大提高性能：

db.collection.createIndex({: "2dsphere", name:1})

### 五、监控MongoDB性能

存储和查询经纬度数据就像AfterBurner，在查询数据之前，你需要确保索引被设置正确，性能是良好的，使用MongoDB的最好实践，可使用监控工具来检查空间查询，以查看查询会不会有良好的性能。

总之，存储和查询经纬度数据的最好实践是支持通过MongoDB创建2dsphere索引，将原始数据转换为GeoJSON格式，使用空间查询语句查询，然后利用监控工具来优化查询性能。如此，就能够更加有效的处理经纬度数据了。

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