基于MongoDB 2dSphere索引查找最近的点

在移动端普及的今天，LBS应用需求也越来越大。比如查找附近的人，最近的餐厅等。面对这些需求，MongoDB提供了功能完备的解决方案。下面通过一个案例讲诉如何用mongoDB做位置搜索。

在这个图片中，有A B C D E F G,假如我是搜索点A。我想查找离自己最近的点。下面是具体的操作步骤：
1.建立集合和索引。sp为建立索引的字段名，我们建立的索引类型是2dsphere

 #创建2dsphere索引
 db.sphere.ensureIndex({"sp":"2dsphere"})

2.向集合中插入测试数据，我们插入的是实际的经纬度。
这里需要注意的是，如果我们如果用的是2dsphere索引，那么插入的应该是GeoJson数据。GeoJson的格式是
{ type: ‘GeoJSON type’ , coordinates: ‘coordinates’ }
其中type指的是类型，可以是Point(本例中用的)，LineString，Polygon等，coordinates是一个坐标数组。英语好的同学可以去官网看看https://docs.mongodb.com/manual/reference/geojson/

#插入Point数据
db.sphere.insert({name:"A",sp:{type:"Point",coordinates:[105.754484701156,41.689607057699]}})
db.sphere.insert({name:"B",sp:{type:"Point",coordinates:[105.304045248031,41.783456183240]}})
db.sphere.insert({name:"C",sp:{type:"Point",coordinates:[105.084318685531,41.389027478812]}})
db.sphere.insert({name:"D",sp:{type:"Point",coordinates:[105.831388998031,41.285916385493]}})
db.sphere.insert({name:"E",sp:{type:"Point",coordinates:[106.128706502914,42.086868474465]}})
db.sphere.insert({name:"F",sp:{type:"Point",coordinates:[105.431074666976,42.009365053841]}})
db.sphere.insert({name:"G",sp:{type:"Point",coordinates:[104.705977010726,41.921549795110]}})

3.进行查询。介绍一下其中的参数
（1）geoNear:我们要查询的集合名称
（2）near:就是基于那个点进行搜索，这里是我们的搜索点A
（3）spherical:是个布尔值，如果为true，表示将计算实际的物理距离比如两点之间有多少km,若为false,则会基于点的单位进行计算
（4）minDistance:搜索的最小距离，这里的单位是米
（5）maxDistance:搜索的最大距离

db.runCommand({
    geoNear:"sphere",
    near:{type:"Point",coordinates:[105.794621276855,41.869574065014]},
    spherical:true,
    minDistance:25000,
    maxDistance:40000,
    })

（4）结果分析

{
    "waitedMS" : NumberLong(0),
    "results" : [ 
        {
            "dis" : 33887.5416611258,
            "obj" : {
                "_id" : ObjectId("57e3857e6a4a326367ae0d05"),
                "name" : "F",
                "sp" : {
                    "type" : "Point",
                    "coordinates" : [ 
                        105.431074666976, 
                        42.009365053841
                    ]
                }
            }
        }, 
        {
            "dis" : 36734.9748784127,
            "obj" : {
                "_id" : ObjectId("57e3857e6a4a326367ae0d04"),
                "name" : "E",
                "sp" : {
                    "type" : "Point",
                    "coordinates" : [ 
                        106.128706502914, 
                        42.086868474465
                    ]
                }
            }
        }
    ],
    "stats" : {
        "nscanned" : 24,
        "objectsLoaded" : 20,
        "avgDistance" : 35311.2582697693,
        "maxDistance" : 36734.9748784127,
        "time" : 87
    },
    "ok" : 1.0
}

在results中，我们搜索到了点F和E。每个文档都加上了一个dis字段，他表示这个点离你搜索点的距离。比如说，在结果中name为F的点的dis为33887.5416611258。表示F点距离搜索点的距离是33887米。这个结果对于LBS应用是非常有用的。
好了，今天就介绍到这里。关于MongoDB的其他特性。我将持续更新。