Mongodb地理空间查询-最佳方案

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。

前言

在移动开发中,经常会用到定位的功能,例如美团、饿了么、猫眼电影等应用,都使用了定位经纬度,可以查询用户位置附近的一些服务、商家等信息。

本篇文章将会讲述如何利用Mongodb进行数据存储、定位查询。

本方案为最佳实践,实现功能如下:

  • 带经纬度数据的存储
  • 根据用户经纬度,查询由近到远的数据(分页)
  • 附带距离数值(数据库层级的计算)
  • 可设置最大距离

一句话形容就是 : 存储带经纬度的数据,并且根据用户的不同位置,返回可分组、带距离的数据列表

注意,Mongodb版本在2.4以上

分析

举个例子,我们需要做一个应用,管理员可以把商家信息发布到应用上,用户打开应用可以看到距离自己由近到远的商品,并且可以看到距离多少。

Mongodb有一种索引–地理空间索引,利用它可以进行经纬度的计算,下面继续介绍如何使用该功能。

实现

下面以Nodejs+mongoose为例

  1. 创建Schema:

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    const mongoose = require( 'mongoose' );
    let VenuesSchema = new mongoose.Schema( {
    name: String,
    address: String,
    location: {
    type: [ Number ],
    index: {
    type: '2dsphere',
    sparse: true
    }
    }
    }, {
    collection: 'Venues'
    } )
  2. 创建Model

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    let VenuesModel = mongoose.model(‘Venues’, VenuesSchema)
  3. 插入数据

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    按照以下数据格式往数据库插入数据:
    {
    "name": "音乐派KTV(银泰城)",
    "address": "武侯区高新区天府四街益州大道口银泰城4F"
    "location" : [
    104.05801,
    30.5411
    ],
    }
  4. 查看用户附近的数据

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    let matchQuery = {
    “name” : /音乐/ig
    } // 额外筛选,此处查询名字包含音乐的数据
    let venuesCount = await VenuesModel.count().exec()
    VenuesModel.aggregate( [
    {
    $geoNear: {
    near: { type: 'Point', coordinates: [
    104.05801 , //用户经度
    30.5411 //用户纬度
    ] },
    distanceField: 'distance', // 距离数值字段名
    spherical: true,
    maxDistance: 1000 // (Int类型的最大距离--米,例如500,1000),
    query: matchQuery,
    limit: venuesCount
    }
    },
    {
    $match: matchQuery
    },
    {
    $count: 'venuesCount'
    }, //此处添加了此处,则返回数据量,如需返回具体数据列表,删除此处
    {
    $skip: 30
    }, // 分页,跳过数据数量
    {
    $limit: 30
    } // 分页,返回的数据数量
    ] )

总结

本次主要分享位置索引和aggregate的用法,十分实用的一个功能。

  • 返回的数据默认就是近到远的数据
  • 不要忘了数据库字段location的索引配置
  • 距离信息会附带在返回的信息列表中,会有一个distance字段(我们定义的,可以修改)