[转]图解 MongoDB 地理位置索引的实现原理

最新推荐文章于 2025-11-25 09:34:50 发布
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深入解析MongoDB如何利用Btree和geohash技术高效存储和检索地理位置数据，揭示两种数据结构在空间索引领域的独特应用。
一直以为只有R tree才能存储地理位置信息,看了mongodb的实现,原来B tree也可以.
它通过计算geohash,使相近的点具有相同的geohash前缀来实现
[url]http://blog.nosqlfan.com/html/1811.html[/url]
[url]http://docs.mongodb.org/manual/core/geospatial-indexes/#geospatial-indexes-geohash[/url]
ElasticSearch位置搜索
Spring , Hadoop, Spark , BI , ML
08-19 7964
在ElasticSearch中，地理位置通过geo_point这个数据类型来支持。地理位置的数据需要提供经纬度信息，当经纬度不合法时，ES会拒绝新增文档。这种类型的数据支持距离计算，范围查询等。在底层，索引使用Geohash实现。1、创建索引PUT创建一个索引cn_large_cities,mapping为city:{ "mappings": { "city": {
Java 全栈知识体系（ PDF 可下载）
m0_67698950的博客
03-17 6110
40000 +字长文总结，民工哥已将此文整理成PDF文档了，需要的见文后下载获取方式。 全栈知识体系总览 Java入门与进阶 面向对象与Java基础 Java 基础 - 面向对象 Java 基础 - 知识点 Java 基础 - 图谱 & Q/A 基础知识点复习完了以后，我们需要深入的理解Java中的一些基础机制： Java 基础 - 泛型机制详解 Java泛型这个特性是从JDK 1.5才开始加入的，因此为了兼容之前的版本
mongodb地理位置索引实现原理
weiyinchao88
12-27 188
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M...
转 图解 MongoDB 地理位置索引的实现原理
星河的专栏
12-16 906
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
图解 MongoDB 地理位置索引的实现原理
秋水之城
09-14 1266
图解 MongoDB 地理位置索引的实现原理 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
Dijkstra算法——《算法导论》学习心得（十三）
学习之旅
12-21 4331
这两天在做一个项目，关于北京市出租车的，然后用到了Dijkstra算法，所以这篇文章就先写Dijkstra算法了。在大二下的时候学了数据结构，书里面也讲了Dijkstra算法，但是当时怎么也没理解，结果考试的时候就考了，哎蛋疼！现在用到了，又得硬着头皮去学，结果很快弄明白了，只是在写代码时出了一些很低级的错误，调Bug用了不少时间。最后总结只能说：不是你不会，而是没到你非会不可的地步！在这篇文章里我就用实际的项目给大家讲Dijkstra算法。
图解MongoDB地理位置索引的实现原理
weixin_33797791的博客
08-04 132
2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>> ...
mongodb java 地理位置_图解 MongoDB 地理位置索引的实现原理
weixin_32042443的博客
02-17 152
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...
自建私有OTA平台：基于Node.js + MongoDB打造专属ESP32固件管理系统
一个高可用的私有OTA系统需涵盖设备管理、固件存储、版本控制、安全传输与状态监控五大核心模块，整体采用微服务分层设计：前端负责可视化操作，Node.js构建API网关，MongoDB持久化元数据，ESP32端实现轻量级通信...
MQTT物联网实战：接入EMQX实现数据上报与远程控制（完整项目流程）
[MQTT物联网实战：接入EMQX实现数据上报与远程控制（完整项目流程）](https://content.u-blox.com/sites/default/files/styles/full_width/public/what-is-mqtt.jpeg?itok=hqj_KozW) # 1. MQTT协议与物联网通信基础 ...
基于SpringBoot和SpringAI框架实践
keny-大成的博客
07-31 523
SpringBoot与SpringAI框架实践摘要 本文介绍了基于SpringBoot和SpringAI框架开发智能对话机器人的实现方案。通过集成DeepSeek平台的自然语言处理能力，构建了一个具备多场景应用的智能对话系统。文章详细阐述了环境搭建、核心配置和功能实现过程，包括流式对话接口设计、上下文记忆处理以及前端交互实现。系统采用SpringBoot 3.2+作为基础框架，结合SpringAI的ChatClient组件，实现了高效的消息处理和实时响应。示例代码展示了从后端API到前端Vue3应用的全链路
深入浅出Symfony2 - 结合MongoDB开发LBS应用
06-05 1321
简介 随着近几年各类移动终端的迅速普及，基于地理位置的服务（LBS）和相关应用也越来越多，而支撑这些应用的最基础技术之一，就是基于地理位置信息的处理。我所在的项目也正从事相关系统的开发，我们使用的是Symfony2+Doctrine2 ODM+MongoDB的组合。 我们将这些技术要点整理成文，希望能够通过本文的介绍和案例，详细解释如何使用MongoDB进行地理位置信息的查询和处理。在
图的最短路径dijkstra算法
hard_man的专栏
03-20 891
想法是这样的： 1. 最开始要建立4个list，分别存储     a. 所有的Vertex: allVertex[]     b. 一个空的Vertex list: emptyVertex[]     c. 一个前缀表 previous list(用来回溯路径用): previous[]     d. 一个表示最短距离的表(就是表示某个点与0点的最短距离)： 前两个list是用来辅助操
MongoDB高性能文档数据库实践分享：索引优化与大规模数据查询策略经验
2501_94114585的博客
11-23 401
合理索引设计提高查询效率聚合管道与投影减少数据传输和应用计算批量写入和写入优化提升吞吐量Replica Set 和 Sharding保障高可用和水平扩展监控与慢查询分析保证数据库稳定运行MongoDB 以其灵活的数据模型、高性能索引和分布式扩展能力，为电商、物联网和互联网应用提供可靠的数据存储与查询解决方案。
MongoDB小课堂: 高级查询操作符与游标管理综合指南之深度整合逻辑操作符、字段处理、数组查询与游标控制的最佳实践
Wang的专栏
11-24 1877
MongoDB查询操作符与游标管理摘要 本文整合了MongoDB常用查询操作符和游标管理的关键知识点： 比较操作符： $in和$nin用于多值匹配，注意$nin会包含字段缺失文档 结合$exists可处理字段缺失问题 逻辑操作符： $and可简写为逗号分隔条件 $or可用$in优化等值查询性能 $not和$nor需谨慎处理字段缺失 字段操作符： $exists检查字段存在性 $type支持按BSON类型筛选 数组操作符： $all要求包含所有指定元素 $elemMatch匹配满足条件的数组元素 正则表达式：
MongoDB小课堂: 文档操作核心技术指南：主键机制、CRUD操作与最佳实践
Wang的专栏
11-24 791
MongoDB文档操作核心技术摘要 主键机制 _id是MongoDB的强制唯一标识符，支持多种数据类型 ObjectId由时间戳(4B)、机器ID(5B)和计数器(3B)组成，提供getTimestamp()方法提取时间 复合主键需注意字段顺序，顺序变化会被视为不同主键 文档操作 插入操作 insertOne：单文档插入，返回{acknowledged, insertedId} insertMany：支持有序(ordered:true)和无序(ordered:false)批量插入 insert：通用接口，支
mongodb根据索引IXSCAN 查询记录流程
最新发布
calmkey的专栏
11-25 1021
摘要：MongoDB索引查询采用IXSCAN+FETCH两阶段执行模式。IXSCAN阶段通过B+树索引快速定位符合条件记录的RecordID，时间复杂度为O(logn)；FETCH阶段根据RecordID获取完整文档。这种设计类似图书馆先查目录再取书，避免了全表扫描。普通索引叶子节点仅存储索引键值和RecordID，不包含完整文档数据，通过职责分离（IXSCAN处理索引、FETCH获取文档）实现高效查询。执行计划分析显示，查询"age":30时先扫描索引获取RecordID，再根据Rec
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