隨著地理位置感知數(shù)據(jù)及地圖數(shù)據(jù)技術(shù)變得越來越重要，存儲和查詢經(jīng)緯度數(shù)據(jù)變得更加重要，MongoDB給開發(fā)人員提供了存儲和查詢經(jīng)緯度數(shù)據(jù)的一站式解決方案，幫助開發(fā)人員更好的處理空間數(shù)據(jù)，下面我將提出使用MongoDB存儲和查詢經(jīng)緯度數(shù)據(jù)的最佳實踐。

### 一、配置空間索引

MongoDB的空間特性是使用2d或者2dsphere索引提供的，當(dāng)你要執(zhí)行空間查詢時，你可以使用2d或者2dsphere這兩種索引，如果想要使用2dsphere索引，需要支持地理索引，可以在字段或者文檔上創(chuàng)建地理索引，這個地理索引包含位置坐標(biāo)（“經(jīng)度和緯度”）：

db.collection.createIndex({:"2dsphere"})

### 二、數(shù)據(jù)格式

為了使用MongoDB存儲和查詢經(jīng)緯度數(shù)據(jù)，必須先將經(jīng)緯度數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成特定的格式，這種格式被稱為GeoJSON，它代表地理上的一個幾何空間。GeoJSON的格式可以看做是一個數(shù)組：

{
  "type": "Feature",
  "properties": {
    "name": String
  },
  "geometry": {
    "type": "Point",
    "coordinates": [ long, lat ]
  }
}

### 三、空間查詢

MongoDB可以使用經(jīng)緯度字段的2dsphere索引來執(zhí)行空間查詢，空間查詢的核心，空間查詢可以以查詢語句的形式提供：

db.collection.find({ 
  "": { 
    $near: { 
      $geometry: { 
        type: "Point",
        coordinates: [
          , 
          
        ]
      },
      $maxDistance:  
    }
  } 
})

通過$near操作符，MongoDB會在2dsphere索引字段中找出指定距離($maxDistance)內(nèi)的文檔。

### 四、性能的優(yōu)化

為MongoDB的查詢和索引性能提升，應(yīng)該堅持查詢是否可以索引，避免使用$near查詢，MongoDB的查詢可以利用2d索引中的排序(sorted by distance)，而不是計算每個文檔的距離來排序，也可以建立一個分層索引，它可以大大提高性能：

db.collection.createIndex({: "2dsphere", name:1})

### 五、監(jiān)控MongoDB性能

存儲和查詢經(jīng)緯度數(shù)據(jù)就像AfterBurner，在查詢數(shù)據(jù)之前，你需要確保索引被設(shè)置正確，性能是良好的，使用MongoDB的最佳實踐，可以使用監(jiān)控工具來檢查空間查詢，以查看查詢是否有良好的性能。

總之，存儲和查詢經(jīng)緯度數(shù)據(jù)的最佳實踐是支持通過MongoDB創(chuàng)建2dsphere索引，將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為GeoJSON格式，使用空間查詢語句查詢，然后利用監(jiān)控工具來優(yōu)化查詢性能。如此，就可以更加有效的處理經(jīng)緯度數(shù)據(jù)了。