MongoDB地理空间索引实战：ms-scope解析。

MongoDB GEO 项目场景：ms-scope 实战

在现代应用中，地理位置数据的存储和查询需求日益增长。MongoDB 提供了强大的地理空间索引和查询功能，能够高效地处理地理位置相关的数据。本文将以 ms-scope 项目为例，介绍如何利用 MongoDB 的地理空间功能实现地理数据的存储、索引和查询。

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地理空间数据模型设计

MongoDB 支持两种地理空间数据模型：

1. GeoJSON：一种开放标准格式，用于表示地理空间数据。
2. 传统坐标对：使用 [longitude, latitude] 格式存储坐标。

在 ms-scope 项目中，采用 GeoJSON 格式存储地理数据，因其标准化和灵活性更高。以下是一个示例数据模型：

{
  "name": "Central Park",
  "location": {
    "type": "Point",
    "coordinates": [-73.968285, 40.785091]
  },
  "category": "park"
}

location 字段是 GeoJSON 对象，type 指定几何类型（如 Point、Polygon），coordinates 存储经纬度。

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地理空间索引创建

MongoDB 提供两种地理空间索引：

1. 2dsphere：支持球面几何计算（如地球表面距离）。
2. 2d：支持平面几何计算（适用于小范围场景）。

ms-scope 项目使用 2dsphere 索引，因其更贴近真实地球表面距离计算。创建索引的代码如下：

db.places.createIndex({ "location": "2dsphere" })

索引创建后，可高效支持地理空间查询。

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地理空间查询实战

1. 附近地点查询

查找距离某坐标一定范围内的地点，使用 $near 或 $geoNear 操作符。例如