Question

我正在使用一个大约500平方公里的多边形运行geoWithin查询，这需要很长时间才能执行，在30到5分钟之间。该系列只有180k行，多边形可以是2km²到10,000km²。服务器有大约4GB的RAM。在本地运行（以消除网络延迟）没有明显的影响。

我在集合上设置了一个2dsphere索引，并将字段数限制为仅返回_id（现在）。

这就是我的文件：

{
  "_id" : ObjectId("..."),
  "geometry" : {
    "type" : "MultiPolygon",
    "coordinates" : [[...]]
  },
  "area_sq_m" : 6699.1309787227955894
}

这是我的索引：

[
    {
        "v" : 1,
        "key" : {
            "_id" : 1
        },
        "name" : "_id_",
        "ns" : "db.output_areas"
    },
    {
        "v" : 1,
        "key" : {
            "geometry" : "2dsphere"
        },
        "name" : "geometry_2dsphere",
        "ns" : "db.output_areas",
        "2dsphereIndexVersion" : 2
    }
]

这是我的疑问：

{
    "geometry": {
        $geoWithin: {
            $geometry: {
                type: 'Polygon',
                coordinates: [[ [lng,lat], [lng,lat], [lng,lat] ...]]
            }
        }
    }
}

这是运行explain()

的输出

{
  "queryPlanner" : {
    "plannerVersion" : 1,
    "namespace" : "db.output_areas",
    "indexFilterSet" : false,
    "parsedQuery" : {
      "geometry" : {
        "$geoWithin" : {
          "$geometry" : {
            "type" : "Polygon",
            "coordinates" : [...]
          }
        }
      }
    },
    "winningPlan" : {
      "stage" : "PROJECTION",
      "transformBy" : {
        "_id" : 1
      },
      "inputStage" : {
        "stage" : "KEEP_MUTATIONS",
        "inputStage" : {
          "stage" : "FETCH",
          "filter" : {
            "geometry" : {
              "$geoWithin" : {
                "$geometry" : {
                  "type" : "Polygon",
                  "coordinates" : [...]
                }
              }
            }
          },
          "inputStage" : {
            "stage" : "IXSCAN",
            "keyPattern" : {
              "geometry" : "2dsphere"
            },
            "indexName" : "geometry_2dsphere",
            "isMultiKey" : true,
            "direction" : "forward",
            "indexBounds" : {
              "geometry" : [
                "[\"2f0332301\", \"2f0332301\"]",
                "[\"2f03323011\", \"2f03323011\"]",
                "[\"2f033230111\", \"2f033230112\")",
                "[\"2f033230112\", \"2f033230112\"]",
                "[\"2f0332301120\", \"2f0332301121\")",
                "[\"2f0332301121\", \"2f0332301121\"]",
                "[\"2f03323011210\", \"2f03323011211\")",
                "[\"2f03323011211\", \"2f03323011212\")",
                "[\"2f1003230\", \"2f1003230\"]",
                "[\"2f10032300\", \"2f10032300\"]",
                "[\"2f100323000\", \"2f100323001\")"
              ]
            }
          }
        }
      }
    },
    "rejectedPlans" : [ ]
  },
  "serverInfo" : {
    "version" : "3.0.4"
  },
  "ok" : 1
}

这表明正在使用索引。如果我尝试使用较小的区域，查询确实会变得更快，而更大的区域会更慢。

这是我的收藏统计数据：

{
    "ns" : "db.output_areas",
    "count" : 181408,
    "size" : 3062445568,
    "avgObjSize" : 16881,
    "numExtents" : 22,
    "storageSize" : 3927183360,
    "lastExtentSize" : 1021497344,
    "paddingFactor" : 1,
    "paddingFactorNote" : "paddingFactor is unused and unmaintained in 3.0. It remains hard coded to 1.0 for compatibility only.",
    "userFlags" : 1,
    "capped" : false,
    "nindexes" : 2,
    "totalIndexSize" : 35606480,
    "indexSizes" : {
        "_id_" : 5894896,
        "geometry_2dsphere" : 29711584
    },
    "ok" : 1
}

我运行了db.setProfilingLevel(2)命令，重新运行了查询，然后检查了db.system.profile集合。

第一条记录是实际查询（"op": "query"）

然后我再假设7个查询（"op": "getmore"）正在获取剩余的数据。

每个查询产生1000行（"nreturned": 1000），每个查询的平均值为millis。

我已经阅读了许多人们抱怨geojson查询的问题＆gt; 2s＆gt; 1米行，所以我显然缺少一些简单的东西。

mongodb geoWithin查询非常慢

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