mongodb - MongoDB如何实现它的空间索引？

Question

The current implementation encodes geographic hash codes atop standard MongoDB B-trees. Results of $near queries are exact. One limitation with this encoding, while fast, is that prefix lookups don't give exact results, especially around bit flip areas. MongoDB solves this by doing a grid-neighbor search after the initial prefix scan to pick up any straggler points. This generally ensures that performance remains very high while providing correct results.

这是否意味着mongodb将地球分成了几个网格？

Answer 1

Greg Studer (10gen) 的这个演示文稿详细讨论了地理空间索引: Geospatial Indexing with MongoDB .

MongoDB 2.2 中的标准地理空间实现使用二维 GeoHash方法，精度可变:

By default, precision is set to 26 bits which is equivalent to approximately
2 feet given (longitude, latitude) location values and default (-180, 180)
bounds.

GeoHash 方法确实存在一些边缘情况，其中一些点可能在空间上很接近，但具有不同的哈希值。 MongoDB 还包括一个 Geospatial Haystack Index它专门针对具有一个附加索引条件的小区域“近”长/纬度搜索进行了调整(例如:“查找 25 英里内名称为 'foo' 的所有餐厅”)。

Nicholas Knize (Thermopylae) 的另一个有趣的演示将当前的 B-tree/GeoHash 方法与 R-trees 进行了对比。 .如果您向前跳到幻灯片 8，则有一个可视化的解释可能会有所帮助: RTree Spatial Indexing with MongoDB - MongoDC .