图解 MongoDB 地理位置索引的实现原理

浅浅的花香味﹌ 2022-06-18 02:50 184阅读 0赞

**图解 MongoDB 地理位置索引的实现原理**

[地理位置索引][Link 1]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][Link 2]结构是B+ Tree，如何将[地理位置][Link 3]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）：

![0_1315980054n361.gif][]

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：

![0_13159800825d8b.gif][]

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）：

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：

![0_1315980104l7mi.gif][]

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：

![0_1315980126AqSi.gif][]

![0_1315980159Rdis.gif][]

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。

\[引自\] [http://blog.nosqlfan.com/html/1811.html][http_blog.nosqlfan.com_html_1811.html]

[Link 1]: http://www.mongodb.org/display/DOCS/Geospatial+Indexing
[MongoDB]: http://blog.nosqlfan.com/tags/mongodb
[LBS]: http://blog.nosqlfan.com/tags/lbs
[Link 2]: http://blog.nosqlfan.com/tags/%e7%b4%a2%e5%bc%95
[Link 3]: http://blog.nosqlfan.com/tags/%e5%9c%b0%e7%90%86%e4%bd%8d%e7%bd%ae
[0_1315980054n361.gif]: /images/20220618/2dc4b9eba92147069cd77f998146a60f.png
[geohash]: http://blog.nosqlfan.com/tags/geohash
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[http_blog.nosqlfan.com_html_1811.html]: http://blog.nosqlfan.com/html/1811.html