1. Geospatial Indexing
MongoDB支持二维空间索引，这是设计时考虑到基于位置的查询。例如“找到离目标位置最近的N条记录”。可以有效地作为附加条件过滤。
2. Creating the Index
db.places.ensureIndex( { loc : "2d" } ) // 支持平面位置索引
或
db.places.ensureIndex({loc:”loc_2dsphere"}) // 支持球形位置索引
默认的，Mongo假设你索引的是经度/维度，因此配置了一个从-180到180的取值范围，如果你想索引更多，可以指定该参数：
db.places.ensureIndex( { loc : "2d" } , { min : -500 , max : 500 } )
3. Querying
索引可以被用来精确匹配：
db.places.find( { loc : [50,50] } )
对于geo索引来说，更重要的是一个查询可以找到目标点附近的点，不必要精确匹配。
db.places.find( { loc : { $near : [50,50] } } )
上面的一句将按离目标点(50，50)距离最近的100个点(距离倒序排列)，如果想指定返回的结果个数，可以使用limit()函数，若不指定，默认是返回100个。
db.places.find( { loc : { $near : [50,50] } } ).limit(20)
4. Compound Indexes(复合索引)
Mongo空间索引可选的支持第二字段索引.如果想用坐标和其他属性同事作为条件查询，把这个属性也一同索引，其他属性带注释性的加入索引中可使过滤更快。
db.places.ensureIndex( { location : "2d" , category : 1 } );
db.places.find( { location : { $near : [50,50] }, category : 'coffee' } );
5. geoNear Command
虽然find()语法为查询的首选，Mongo也提供来了 geoNear 命令来执行相似的函数。geoNear命令有一个额外的好处是结果中返回距离目标点的距离，以及一些利于排除故障的信息。
> db.runCommand( { geoNear : "places" , near : [50,50], num : 10 } );
> db.runCommand({geoNear:"asdf", near:[50,50]})