我在2dsphere上索引了字段loc，但无法对Point类型的GeoJson数据运行geowithin查询。这里是查询:db.test.find({loc:{$geoWithin:{$geometry:{type:"Polygon",coordinates:[[[-74.6862705412253,40.42341005],[-75.0846179,39.9009465],[-74.20570119999999,41.0167639]]]}}}}输出:uncaughtexception:error:{"$err":"Can'tcanonicalizequery:BadValuebad
我在2dsphere上索引了字段loc，但无法对Point类型的GeoJson数据运行geowithin查询。这里是查询:db.test.find({loc:{$geoWithin:{$geometry:{type:"Polygon",coordinates:[[[-74.6862705412253,40.42341005],[-75.0846179,39.9009465],[-74.20570119999999,41.0167639]]]}}}}输出:uncaughtexception:error:{"$err":"Can'tcanonicalizequery:BadValuebad
我需要进行快速查询以查找某个点的特定GPS半径内的所有文档。半径会很小，精度也不是那么重要，所以我不需要考虑球面几何。会有很多写。使用2d索引会比2dsphere获得更好的性能吗？ 最佳答案 如果您在复合地理索引中绝对不需要球面几何或多个字段(请参阅MongoDB手册中关于GeospatialIndexes的注释)，则2d索引会更合适.将坐标保存为传统对(经度、纬度)而不是GeoJSON点也会有轻微的存储优势。这可能不足以显着影响您的写入性能，但这取决于您所说的“大量写入”是什么意思以及这些是否会插入您的I/O限制。我不确定不同地理
我需要进行快速查询以查找某个点的特定GPS半径内的所有文档。半径会很小，精度也不是那么重要，所以我不需要考虑球面几何。会有很多写。使用2d索引会比2dsphere获得更好的性能吗？ 最佳答案 如果您在复合地理索引中绝对不需要球面几何或多个字段(请参阅MongoDB手册中关于GeospatialIndexes的注释)，则2d索引会更合适.将坐标保存为传统对(经度、纬度)而不是GeoJSON点也会有轻微的存储优势。这可能不足以显着影响您的写入性能，但这取决于您所说的“大量写入”是什么意思以及这些是否会插入您的I/O限制。我不确定不同地理
我有一个Mongoose模式和模型定义如下:varmongoose=require('mongoose'),Schema=newmongoose.Schema({email:{index:{sparse:true,unique:true},lowercase:true,required:true,trim:true,type:String},location:{index:'2dsphere',type:[Number]}}),User=module.exports=mongoose.model('User',Schema);如果我尝试:varuser=newUser({email:'
我有一个Mongoose模式和模型定义如下:varmongoose=require('mongoose'),Schema=newmongoose.Schema({email:{index:{sparse:true,unique:true},lowercase:true,required:true,trim:true,type:String},location:{index:'2dsphere',type:[Number]}}),User=module.exports=mongoose.model('User',Schema);如果我尝试:varuser=newUser({email:'
我目前正在尝试构建2dsphere索引，但创建似乎失败了。索引创建失败的文档是有效的geojson(根据geojsonlint)。据我所知，它遵守MongoDB“多边形”规则。我将不胜感激，因为我无法弄清楚索引创建似乎失败的原因。提前致谢!db.poly.ensureIndex({loc:"2dsphere"}){"createdCollectionAutomatically":false,"numIndexesBefore":1,"ok":0,"errmsg":"Can'textractgeokeysfromobject,malformedgeometry?:{_id:353,loc
我无法使用mongoose的qry.where().near()语法查询mongodb数据库。我有一个坐标存储为数组的架构，索引为2dsphere:loc:{type:[Number],index:'2dsphere'}我正在使用.where().near()运行Mongoose查询:qry.where('loc').near({center:search.loc,maxDistance:search.distance*1000});我启用了mongoose.set('debug',true)，可以看到调试结果:在集合中插入2个坐标[10,-20]的文档:Mongoose:models
我有一个GeoJSONPoint形式的坐标数据集合，我需要从中查询一个区域内的10个最新条目。现在有1.000.000个条目，但将增加大约10倍。我的问题是，当所需区域内有很多条目时，我的查询性能会大大下降(案例3)。我目前拥有的测试数据是随机的，但真实数据不会，因此无法仅根据区域的尺寸选择另一个索引(如案例4)。我应该怎么做才能让它无论在哪个区域都能按预期执行？1.收集统计:>db.randomcoordinates.stats(){"ns":"test.randomcoordinates","count":1000000,"size":224000000,"avgObjSize":
我有一个数据库，其中我的文档只有Points。我考虑添加一个地理空间索引。所以我可以选择2dsphere和2d一个。MongoDB.org有:2dsphere索引支持:-Calculationsonasphere-BothGeoJSONobjectsandlegacycoordinatepairs-Acompoundindexwithscalarindexfields(i.e.ascendingordescending)asaprefixorsuffixofthe2dsphereindexfield二维索引支持:-Calculationsusingflatgeometry-Legacy
