Mongodb 在 Mongo 中，$near 和 $nearSphere 有什么区别

发布于05月05日

我读了这些文件，不太清楚两者之间的区别.

我发现的唯一区别是，在nearSphere中，它明确表示Mongo使用球面几何计算$nearSphere的距离.但使用$near也是可以实现的，不是吗？

推荐答案

关键字是sphere以区分$near和$nearSphere.

如您所知，$nearSphere用于使用球面几何计算距离.这与地球map projection(distortion)有关.其中MongoDB 2d indexes基于Cartesian，MongoDB 2dsphere indexes基于Geodesic.

理论够了，让我们举几个例子.假设我们有两份文件，如下所示:

db.map.insert({ "_id": "Westfield London", "location": [ -0.22157, 51.507176 ] });
db.map.insert({ "_id": "Green Lanes Shopping Centre", "location": [ -0.098092, 51.576198 ] });

两位操作员的手册都规定我们可以使用:

2dsphere位置数据索引定义为GeoJSON点
2d位置数据索引定义为legacy coordinate pairs

Index: 2dsphere , Query: GeoJSON

db.map.createIndex({"location": "2dsphere"});

db.map.find({"location":{"$nearSphere":{"$geometry":{"type":"Point", "coordinates":[ -0.127748, 51.507333 ] }}}});

db.map.find({"location":{"$near":{"$geometry":{"type":"Point", "coordinates":[ -0.127748, 51.507333 ]}}}});

在这种情况下，两个查询将返回相同的结果，因为索引存储在2dsphere中.

结果:

[ /* $nearSphere */
    {"_id" : "Westfield London"},
    {"_id" : "Green Lanes Shopping Centre"}
]
[ /* $near */
    {"_id" : "Westfield London"},
    {"_id" : "Green Lanes Shopping Centre"}
]

Index: 2d , Query: Legacy Coordinates

db.map.createIndex({"location": "2d"});

db.map.find({"location":{"$nearSphere":[ -0.127748, 51.507333 ]}});

db.map.find({"location":{"$near":[ -0.127748, 51.507333 ]}});

这就是区别发生的地方，$nearSphere的结果是球形计算的，尽管指数不同，而$near是在平面投影中计算的.

结果:

[ /* $nearSphere */
    {"_id" : "Westfield London"},
    {"_id" : "Green Lanes Shopping Centre"}
]
[ /* $near */
    {"_id" : "Green Lanes Shopping Centre"},
    {"_id" : "Westfield London"}
]

参见上述示例中的gist: JS test script.这是使用MongoDB v3测试的.4.4.

另见Geospatial Indexes and Queries.