Mongodb 将点与区域进行匹配的有效方法

我有一个由中心（纬度、经度）和半径标识的圆形区域列表。我有一张地球上由经纬度确定的点的列表。对于每个点，我想找到它所属的区域。请注意，这两份名单都可能有数百万人

最有效的方法是什么

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问候

MongoDB内置了对边界查询的支持，因此您可以在给定形状内查找点。圆（中心+半径）是受支持的类型之一。因此，假设在位置字段（

db.places.ensureIndex（{loc:“2d”}）

或类似字段上定义了地理空间索引，则可以执行以下操作：

> center = [50, 50]
> radius = 10
> db.places.find({"loc" : {"$within" : {"$center" : [center, radius]}}})

可在此处找到更多信息：

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MongoDB内置了对边界查询的支持，因此您可以在给定形状内查找点。圆（中心+半径）是受支持的类型之一。因此，假设在位置字段（

db.places.ensureIndex（{loc:“2d”}）

或类似字段上定义了地理空间索引，则可以执行以下操作：

> center = [50, 50]
> radius = 10
> db.places.find({"loc" : {"$within" : {"$center" : [center, radius]}}})

可在此处找到更多信息：

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谢谢你，亚当。如果您不介意的话，还有一个后续问题——考虑到有一百万个圆形区域，并且每个位置都会有一个新的“内部”查询，MongoDB是否表现良好？除了地理空间索引之外，还有什么方法可以优化它吗？如果不实际运行它，很难说。我可以说，索引的geohashing确实表现得很好。就性能而言，我不太熟悉的运营商中的$in。如果您可以将数据集保存在RAM中，并且如果它没有受到CPU的限制，那么我不明白为什么它不会很快。但只有一种方法可以确定：测试，测试，测试……）如果您需要索引/查询设置方面的帮助，或者只是想发布结果并获得反馈，那么请直接访问mongodb用户Google group-我们是响应速度非常快的一群人：）谢谢Adam。如果您不介意的话，还有一个后续问题——考虑到有一百万个圆形区域，并且每个位置都会有一个新的“内部”查询，MongoDB是否表现良好？除了地理空间索引之外，还有什么方法可以优化它吗？如果不实际运行它，很难说。我可以说，索引的geohashing确实表现得很好。就性能而言，我不太熟悉的运营商中的$in。如果您可以将数据集保存在RAM中，并且如果它没有受到CPU的限制，那么我不明白为什么它不会很快。但只有一种方法可以确定：测试，测试，测试……）如果您需要索引/查询设置方面的帮助，或者只是想发布结果并获得反馈，那么请直接访问mongodb用户Google group-我们是响应速度非常快的一群人：）