我正在做一种房间预订系统，其中集合包含包含两个日期的文档：开始日期和结束日期。 我希望能够找到开始日期在两个日期之间的所有预订，结束日期也在两个日期之间。 我使用了MongoDB复合索引，因此我正在索引开始日期和结束日期字段。 但是我想知道我是否可以通过使用GEO2D索引来改善我的查询性能。为此我们可以将开始日期和结束日期转换为unix时间，然后每个预订是一个位置为（开始日期，结束日期）的点。 使用$ within运算符可以查询开始日期和结束日期范围内的预订。
由于GEO索引更多地用于空间数据，我想，将它们用于这个特定的用例是否有意义？
最后，由于GEO2D索引在MongoDB中被称为B树而不是R-Trees，传统索引和这个GEO之间的区别是什么？
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这是一个有趣的想法，但我认为它不会有助于您的搜索速度或效率。 MongoDB中的地理索引只是应用于geohash的B树，其中geohash只是一种将二维内容转换为一维内容的机制，因此它可以被B树使用。 Geohashing是一个强大的概念，但有一些特点，因为靠近在一起的点可能最终会出现在完全不同的桶中，这会使搜索x点最近的点非常低效，因为9个盒子必须在你的点周围搜索利益。查询内部会出现相同的问题。 我原以为在日期列上进行分片（可能作为unix时间）将是提高性能的一种更有效的方法，尽管有一些警告要使用单调增加的数据类型作为分片键，例如时间戳，请参阅MongoDB shard keys