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似乎 mongodb 有两种类型的地理空间索引。

http://www.mongodb.org/display/DOCS/Geospatial+Indexing

标准的一个。附注：

目前，每个集合可能只有 1 个地理空间索引。虽然 MongoDB 可能允许创建多个索引，但不支持此行为。因为 MongoDB 只能使用一个索引来支持单个查询，所以在大多数情况下，拥有多个地理索引会产生不良行为。

然后就是所谓的 geohaystack 东西。

http://www.mongodb.org/display/DOCS/Geospatial+Haystack+Indexing

他们都声称使用相同的算法。他们都把地球变成了几个网格。然后根据它进行搜索。

那么有什么不同呢？

Mongodb 似乎没有使用 Rtree 之类的东西，对吧？

注意：回答这个问题，MongoDB 如何实现它的空间索引？说 2d 索引也使用 geohash。

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实现类似，但用例差异在Geospatial Haystack Indexing页面上进行了描述。

haystack 索引是针对小区域经度/纬度搜索调整的“基于桶”（又名“象限”）搜索：

    In addition to ordinary 2d geospatial indices, mongodb supports the use
    of bucket-based geospatial indexes. Called "Haystack indexing", these
    indices can accelerate small-region type longitude / latitude queries
    when additional criteria is also required.

    For example, "find all restaurants within 25 miles with name 'foo'".

    Haystack indices allow you to tune your bucket size to the distribution
    of your data, so that in general you search only very small regions of
    2d space for a particular kind of document.  They are not suited for
    finding the closest documents to a particular location, when the
    closest documents are far away compared to bucket size.

该bucketSize参数是必需的，并确定干草堆索引的粒度。

因此，例如：

 db.places.ensureIndex({ pos : "geoHaystack", type : 1 }, { bucketSize : 1 })

此示例 bucketSize 为 1 创建一个索引，其中 1 个经度或纬度单位内的键存储在同一存储桶中。索引中还可以包含一个附加类别，这意味着将在查找位置详细信息的同时查找信息。

B-tree 表示类似于：

 { loc: "x,y", category: z }

如果您的用例通常搜索“附近”位置（即“25 英里内的餐厅”），干草堆索引可能更有效。可以在每个存储桶中找到并计算附加索引字段（例如类别）的匹配项。

相反，如果您正在搜索“最近的餐厅”并且想要返回结果而不考虑距离，则普通的 2d 索引会更有效。

目前（从 MongoDB 2.2.0 开始）对 haystack 索引有一些限制：

  • haystack 索引中只能包含一个附加字段
  • 附加索引字段必须是单个值，而不是数组
  • 不支持空 long/lat 值

注意：纬度之间的距离会有很大差异（经度，较小）。请参阅：纬度和经度之间的距离是多少？.

于 2012-09-16T11:54:45.100 回答