MongoDB支持二维空间索引,使用空间索引,mongoDB支持一种特殊查询,如某地图网站上可以查找离你最近的咖啡厅,银行等信息。这个使用mongoDB的空间索引结合特殊的查询方法很容易实现。
现在常见的滴滴、膜拜、OFO等基于位置进行查询的场景都可以使用MongoDB的位置索引。
下面讲一下具体使用。
spring整合mongodb的信息参照4.2MongoDB和Spring整合
新建位置实体类Position.java
@Document(collection = "location")
public class Location {
@Id
private String id;//地点名称
private double[] position;//位置信息
public Location(String id, double lon, double lat) {
this.id = id;
double[] p = new double[]{lon, lat};
this.position = p;
}
//get set省略
这里面建了一个position的double二维数组，用于存储经纬度信息。
加了一个构造方法，用于初始化Location。
位置查找的具体方法LocationRepository.java
@Repository
public class LocationRepository {
@Autowired
private MongoTemplate mongoTemplate;
/**
* 按圆形查找
*
* @param point
* @param maxDistance
* @return
*/
public List findCircleNear(Point point, double maxDistance) {
Query query = new Query(Criteria.where("position").near(point).maxDistance(maxDistance / 111));
return mongoTemplate.find(query, Location.class);
}
/**
* 按方形查找
*
* @param lowerLeft
* @param upperRight
* @return
*/
public List findBoxWithin(Point lowerLeft, Point upperRight) {
Query query = new Query(Criteria.where("position").within(new Box(lowerLeft, upperRight)));
return mongoTemplate.find(query, Location.class);
}
这里面两个方法，一个是按照中心点范围查找，另一个是按照矩形范围查找，两个参数，一个是左下角位置，一个是右上角位置。
测试方法Test
@Test
public void init() {
// 等同db.location.ensureIndex( {position: "2d"} )
mongoTemplate.indexOps(Location.class).ensureIndex(new GeospatialIndex("position"));
// 初始化数据
mongoTemplate.save(new Location("天安门", 116.4041602659, 39.9096215780));
mongoTemplate.save(new Location("东单", 116.4244857287, 39.9144951360));
mongoTemplate.save(new Location("王府井", 116.4177807251, 39.9175129885));
mongoTemplate.save(new Location("西单", 116.3834863095, 39.9133467579));
mongoTemplate.save(new Location("复兴门", 116.3631701881, 39.9129554253));
mongoTemplate.save(new Location("复兴门", 116.3631701881, 39.9129554253));
mongoTemplate.save(new Location("西四", 116.3799838526, 39.9299098531));
mongoTemplate.save(new Location("菜市口", 116.3809950293, 39.8952009239));
mongoTemplate.save(new Location("东四", 116.4239387439, 39.9306126797));
}
初始化数据，这里拿天安门附近的一些数据作为例子。
在初始化之前，建立了一个GeospatialIndex索引，即位置索引
位置索引
这个位置索引在进行相关坐标查询时起到关键作用。可以试想一下，如果把上述信息存在普通的关系数据库中，想进行按中心点查询，该是一个多么复杂的操作，需要计算所有点到中心点的距离，然后判断距离是否满足范围。
/**
* 查找天安门附近3公里的地点
*/
@Test
public void findCircleNearTest() {
List locations = locationRepository.findCircleNear(new Point(116.4041602659, 39.9096215780), 3 / 111);
locations.forEach(location -> {
System.out.println(location.toString());
});
}
这里面116.4041602659, 39.9096215780是天安门的经纬度,3/111是3公里以内的数据。111是每一个经度代表的公里数（不懂的自补地理信息）。
查询结果如下：
按中心点查询
/**
* 查找左下角是菜市口，右上角是东四，这个方形区域内的所有点
*/
@Test
public void findBoxNearTest() {
Point point1 = new Point(116.3809950293, 39.8952009239);
Point point2 = new Point(116.4239387439, 39.9306126797);
List locations = locationRepository.findBoxWithin(point1, point2);
locations.forEach(location -> {
System.out.println(location.toString());
});
}
查询结果如下：
矩形查找
基于MongoDB的位置信息查询性能非常非常高，在做位置信息查找时可以尝试使用MongoDB，会起到意想不到的效果。
源码下载
本工程详细源码