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2dsphere索引简介 由于geoJSON不是MongoDB独有的内容，这里不做具体介绍，只是稍微带过 2dsphere索引支持的查询不仅包含了$minDistance，还在 查询一定范围内的点、查询一定形状内的点 之外，增加了一个新的查询：查询两个多边形的交叉点查看全部
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1、geoNear 查询（可以看做是$near查询的进化版本），它不仅支持 minDistance， 而且它的返回结果多了一些数据 2、使用runCommand命令进行使用 3、db.runCommand({ getNear:<collection>, //指定数据集合 near:[x,y], //查询坐标 minDistance: (对2d索引无效，对2dsphere有效) maxDistance: //返回符合文档最多的数量 num:2 //返回的数量 }) 4、查询返回结果 { "results":[ //查询的结果 { "dis": //查找到的数据与所指定查找的数据之间的距离 "obj":{} //查找到的数据 } ], "stats":{ //查询的参数 "nscanned": //扫描了哪些数据 "objectsloaded": "avgDistance": //平均距离 "maxDistance": //最大的距离 "time": //花费的时间 }, "ok": }查看全部
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（2）$geoWithin查询：查询某个形状内的点 --》形状的表示 a、$box:矩形，使用 {$box:[[<x1>,<y1>],[<x2>,<y2>]]}//第一个坐标代表左边界，第二个右边界 db.collection.find({w:{$geowithin:{$box:[[1,1],[2,3]]}}}) b、$center:圆形 {$center:[[<x1>,<y1>],r]}//r为圆的半径 c、$polygon:多边形 {$polygon:[[<x1>,<y1>],[<x2>,<y2>],[<x3>,<y3>]]}查看全部
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2D索引查看全部
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地理位置索引概念与子分类查看全部
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db.collection.ensureIndex({},{sparse:true/false}) #指定索引是否稀疏，默认不稀疏 >db.imooc_2.insert({"m":1}) >db.imooc_2.insert({"n":1}) 通过$exists可以判断字段是否存在，如 >db.imooc_2.find({m:{$exists:true}}) #筛选出有m字段的文档 给这个文档的m字段创建一个稀疏索引： >db.imooc_2.ensureIndex({m:1},{sparse:true}) 第二条文档不存在m字段，所以不会创建这个索引 如果使用稀疏索引查找不存在稀疏索引字段的文档，mongodb则不会使用这个索引查找 例如： >db.imooc_2.find({m:{$exists:false}}) #可以查到数据 但如果我们通过hint强制使用索引，就不会查到数据了 >db.imooc_2.find({m:{$exists:false}}).hint("m_1") #查不出数据，因为n上并没有m字段的索引查看全部
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唯一性： db.集合名.ensureIndex({age:1}, {unique: true/false}) 指定为唯一索引，已经存在不允许插入，没有时则插入查看全部
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db.collenction.ensureIndex({param1},{param2})-->param1是索引的值，param2是索引的属性。 重要的索引属性：名字，唯一性，稀疏性，是否定时删除（过期索引）。 db.collenction.ensureIndex({x:1,y:2,z:3},{name="normal_index"}) //指定名字 db.collenction.dropIndex("normal_index") //可用名字代替删除索引查看全部
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