我很难用一些应该是微不足道的事情......
我有以下个人资料文件结构:
{
pid:"profileId",
loc : {
"lat" : 32.082156661684621,
"lon" : 34.813229013156551,
"locTime" : NumberLong(0)
}
age:29
}
我的应用中常见的用例是检索按年龄过滤的附近配置文件。
{ "loc" : { "$near" : [ 32.08290052711715 , 34.80888522811172] , "$maxDistance" : 179.98560115190784}, "age" : { "$gte" : 0 , "$lte" : 33}}
所以我创建了以下复合索引:
{ 'loc':2d , age:1}
无论我做什么,我都无法使用创建的索引运行查询(也尝试使用提示)
这是查询的生成解释:
{
"cursor" : "GeoSearchCursor" ,
"isMultiKey" : false ,
"n" : 4 ,
"nscannedObjects" : 4 ,
"nscanned" : 4 ,
"nscannedObjectsAllPlans" : 4 ,
"nscannedAllPlans" : 4 ,
"scanAndOrder" : false ,
"indexOnly" : false ,
"nYields" : 0 ,
"nChunkSkips" : 0 ,
"millis" : 0 ,
"indexBounds" : { } ,
"allPlans" : [ { "cursor" : "GeoSearchCursor" , "n" : 4 , "nscannedObjects" : 4 , "nscanned" : 4 , "indexBounds" : { }
}
我正在使用mongodb版本2.4.4。
我做错了什么?你的回答非常感谢。
答案 0 :(得分:5)
解释输出显示“光标”:“GeoSearchCursor”。这表示您的查询使用了地理空间索引。
有关详细信息,请参阅以下内容: http://docs.mongodb.org/manual/reference/method/cursor.explain/
2d索引支持只有一个附加字段的复合索引,作为2d索引字段的后缀。 http://docs.mongodb.org/manual/applications/geospatial-indexes
正如@stennie在你的问题评论中提到的,问题可能是坐标的排序。他们应该订购长,拉特。如果这不起作用,请尝试将loc存储为具有长第一个元素的数组,lat第二个。
这是一个有效的例子:
我创建了三个配置文件对象,其中location为array,locTime与loc分开。
> db.profile.find()
{ "_id" : ObjectId("52cd54f1c43bb3a468b9fd0d"), "loc" : [ -6, 50 ], "age" : 29, "pid" : "001", "locTime" : NumberLong(0) }
{ "_id" : ObjectId("52cd5507c43bb3a468b9fd0f"), "loc" : [ -6, 53 ], "age" : 30, "pid" : "002", "locTime" : NumberLong(1) }
{ "_id" : ObjectId("52cd5515c43bb3a468b9fd10"), "loc" : [ -1, 51 ], "age" : 31, "pid" : "003", "loctime" : NumberLong(2) }
寻找使用大距离和年龄
> db.profile.find({ "loc" : { "$near" : [ -1, 50] , "$maxDistance" : 5}, "age" : { "$gte" : 0 , "$lte" : 33}})
{ "_id" : ObjectId("52cd5515c43bb3a468b9fd10"), "loc" : [ -1, 51 ], "age" : 31, "pid" : "003", "loctime" : NumberLong(2) }
{ "_id" : ObjectId("52cd54f1c43bb3a468b9fd0d"), "loc" : [ -6, 50 ], "age" : 29, "pid" : "001", "locTime" : NumberLong(0) }
说明显示正在使用索引:
> db.profile.find({ "loc" : { "$near" : [ -1, 50] , "$maxDistance" : 5}, "age" : { "$gte" : 0 , "$lte" : 33}}).explain()
{
"cursor" : "GeoSearchCursor",
"isMultiKey" : false,
"n" : 2,
"nscannedObjects" : 2,
"nscanned" : 2,
"nscannedObjectsAllPlans" : 2,
"nscannedAllPlans" : 2,
"scanAndOrder" : false,
"indexOnly" : false,
"nYields" : 0,
"nChunkSkips" : 0,
"millis" : 0,
"indexBounds" : {
},
}
缩小相同年龄范围的距离
> db.profile.find({ "loc" : { "$near" : [ -1, 50] , "$maxDistance" : 1}, "age" : { "$gte" : 0 , "$lte" : 33}})
这是解释,再次使用索引:
> db.profile.find({ "loc" : { "$near" : [ -1, 50] , "$maxDistance" : 1}, "age" : { "$gte" : 0 , "$lte" : 33}}).explain()
{
"cursor" : "GeoSearchCursor",
"isMultiKey" : false,
"n" : 1,
"nscannedObjects" : 1,
"nscanned" : 1,
"nscannedObjectsAllPlans" : 1,
"nscannedAllPlans" : 1,
"scanAndOrder" : false,
"indexOnly" : false,
"nYields" : 0,
"nChunkSkips" : 0,
"millis" : 0,
"indexBounds" : {
},
}
以下是索引:
> db.profile.getIndices()
[
{
"v" : 1,
"key" : {
"_id" : 1
},
"ns" : "test.profile",
"name" : "_id_"
},
{
"v" : 1,
"key" : {
"loc" : "2d",
"age" : 1
},
"ns" : "test.profile",
"name" : "loc_2d_age_1"
}
]