LBS(Location Based Services)定位服务,即根据用户位置查询用户附近相关信息,这一功能在很多应用上都有所使用.基于用户位置进行查询时,需要提供用户位置的经纬度.为了提高查询速度,MongoDB为坐标平面查询提供了专门的索引,称作地理空间(2d)索引. 1. 创建地理空间索引 地理空间索引又称为2d索引.创建其它形式的索引,我们会按升序或降序(1或-1)的形式创建索引,不同于其它形式的索引,创建地理空间索引要指定的值为:2d.语法结构如下: db.<collection>

1. 前言 老板突然要上线一个需求,获取当前位置方圆一公里的业务代理点.明天上线!当接到这个需求的时候我差点吐血,这时间也太紧张了.赶紧去查相关的技术选型.经过一番折腾,终于在晚上十点完成了这个需求.现在把大致实现的思路总结一下. 2. MySQL 不合适 遇到需求,首先要想到现有的东西能不能满足,成本如何. MySQL是我首先能够想到的,毕竟大部分数据要持久化到MySQL.但是使用MySQL需要自行计算Geohash.需要使用大量数学几何计算,并且需要学习地理相关知识,门槛较高,短时间内不可能

如果现在要开发一个功能: 要为一款交友App实现查找附近的人,并按距离进行排序. 让你来开发这个功能,你会如何实现? MySQL 不合适 你可能想到,把用户用户的经纬度坐标使用MySQL等关系数据库(用户id,经度x,纬度y)存储,但是该如何计算距离和排序呢? 不可能通过遍历来计算所有的用户和目标用户的距离,然后再进行排序,因为这个计算量太大了,性能指标肯定无法满足. GeoHash的编码方法 为了能高效地对经纬度进行比较,Redis 采用了业界广泛使用的 GeoHash 编码方法,这个方法的基

1代码实现 官方驱动2.7版本 1.1范围查找 /// <summary> /// 半径范围查找位置信息 /// </summary> /// <param name="x">经度</param> /// <param name="y">纬度</param> /// <param name="radius">半径</param> /// <ret

https://zhuanlan.zhihu.com/p/31380780 LBS(基于位置的服务) 查找附近的人有个更大的专有名词叫做LBS(基于位置的服务),LBS是指是指通过电信移动运营商的无线电通讯网络或外部定位方式,获取移动终端用户的位置信息,在GIS平台的支持下,为用户提供相应服务的一种增值业务.因此首先得获取用户的位置,获取用户的位置有基于GPS.基于运营商基站.WIFI等方式,一般由客户端获取用户位置的经纬度坐标上传至应用服务器,应用服务器对用户坐标进行保存,客户端获取附近的人数

然后列举一下需求:1.实时性要高,有频繁的更新和读取2.可按距离排序支持分页3.支持多条件筛选(一个经纬度数据还包含其他属性,比如社交系统的性别.年龄) 方案简单介绍:1.sphinx geo索引支持按照距离排序,并支持分页.但是尝试mva+geo失败,还在找原因.无法满足高实时性需求.(可能是不了解实时增量索引配置有误)资源占用小,速度快 2.mongodb geo索引支持按照距离排序,并支持分页.支持多条件筛选.可满足实时性需求.资源占用大,数据量达到百万级请流量在10w左右查询速度明显下降

欢迎大家前往腾讯云技术社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 随着国内服务共享化的热潮普及,共享单车,共享雨伞,共享充电宝等各种服务如雨后春笋,随之而来的LBS服务定位问题成为了后端服务的一个挑战.MongoDB对LBS查询的支持较为友好,也是各大LBS服务商的首选数据库.腾讯云MongoDB团队在运营中发现,原生MongoDB在LBS服务场景下有较大的性能瓶颈,经腾讯云团队专业的定位分析与优化后,云MongoDB在LBS服务的综合性能上,有10倍以上的提升.腾讯云MongoDB提供的优异综合性

目前越来越多的业务都会基于LBS,附近的人,外卖位置,附近商家等等,现就讨论离我最近这一业务场景的解决方案. 原文:https://www.jianshu.com/p/455d0468f6d4 目前已知解决方案有: mysql 自定义函数计算 mysql geo索引 mongodb geo索引 postgresql PostGis索引 redis geo ElasticSearch 本文测试下mysql 函数运算的性能 准备工作 创建数据表 CREATE TABLE `driver` ( `id

首先安装扩展,然后才能使用mongodb 一.连接数据库 try { $mongo = new MongoClient(); $db = $mongo->mydb; var_dump($db); } catch (MongoConnectionException $e) { echo $e->getMessage(); } 该代码可以连接mydb数据库,如果该数据库不存在则自动创建. 二.创建集合 try { $mongo = new MongoClient(); $db = $mongo-&

Explain 从之前的文章中,我们可以知道explain()能够提供大量与查询相关的信息.对于速度比较慢的查询来说,这是最重要的诊断工具之一.通过查看一个查询的explain()输出信息,可以知道查询使用了哪个索引,以及是如何使用的. 最常见的explain()的输出有两种类型:使用索引的查询和没有使用索引的查询. 在上一篇MongoDB的博客可以看到两种类型的explain如下: 1. 没有使用索引时 { "cursor" : "BasicCursor", &q

应用性能高低依赖于数据库性能,MongoDB 是一个基于分布式文件存储的数据库.由 C++ 语言编写,旨在为 WEB 应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案.MongoDB 是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的产品,是非关系数据库当中功能最丰富,最像关系数据库的. 本文针对实时监控 MongoDB 数据库,总结了一些使用的工具以及需要重点注意的性能方面. 1,实时监控 MongoDB 工具 MongoDB 用自己的工具来统计现在运行的 MongoDB 服务器的数据,并进行实时报告分析: mo

1.MongDB 简介 MongoDB(来自于英文单词"Humongous",中文含义为"庞大")是可以应用于各种规模的企业.各个行业以及各类应用程序的开源数据库.作为一个适用于敏捷开发的数据库,MongoDB 的数据模式可以随着应用程序的发展而灵活地更新.与此同时,它也为开发人员 提供了传统数据库的功能:二级索引,完整的查询系统以及严格一致性等等. MongoDB 能够使企业更加具有敏捷性和可扩展性,各种规模的企业都可以通过使用 MongoDB 来创建新的应用,提

我们在  MongoDB 之 你得知道MongoDB是个什么鬼 MongoDB - 1  中学习了如果安装部署一个 MongoDB 如果没看到我的金玉良言的话,就重新打开一次客户端和服务端吧 本章我们来学习一下关于 MongoDB的增删改查 一.MongoDB操作 之 原生ORM,根本不存在SQL语句 创建数据库:这里和一般的关系型数据库一样,都要先建立一个自己的数据库空间 嗯嗯嗯嗯,我感受到了你内心的惊呼,瞅瞅你们这些没见过世面的样子 是的,MongoDB设计的比较随意,没有就认为你是在创建,

MongoDB 是免费开源的跨平台 NoSQL 数据库,命名源于英文单词 humongous,意思是「巨大无比」,可见开发组对 MongoDB 的定位.与关系型数据库不同,MongoDB 的数据以类似于 JSON 格式的二进制文档存储: { name: "Angeladady", age: 18, hobbies: ["Steam", "Guitar"] } 文档型的数据存储方式有几个重要好处:文档的数据类型可以对应到语言的数据类型,如数组类型(

mongodb 主页 http://www.mongodb.org/ 1.先在网上下载一个mongodb的安装包,再打开cmd命令,找到你装mongodb的文件的路径,进到mongodb的文件下的lib文件下,最后再在cmd命令下执行 mongod.exe --dbpath d:\data\db(你新建的文件夹,mongodb文件夹是一个存放数据文件,路径是d:\data\db) 注意:1.路径一定要写成d:\data\db,启动mongod服务器的时候,他会在mongodb下的根目录查找, 2

mongoDB简介(本文由www.169it.com搜集整理) MongoDB是一个高性能,开源,无模式的文档型数据库,是目前在IT行业非常流行的一种非关系型数据库(NoSql).它在许多场景下可用于替代传统的关系型数据库或键/值存储方式.Mongo使用C++开发.Mongo的官方网站地址是:http://www.mongodb.org/.MongoDB灵活的数据存储方式备受当前IT从业人员的青睐.MongoDB很好的实现了面向对象的思想(OO思想),在Mongo DB中 每一条记录都是一个Do

简介 快递物流系统里最常见的一种业务类型就是订单的查询和记录.订单的特点是随着递送过程,订单数据需要随时更新路径.数据结构上需要可以灵活应对,这点非常符合Document模型,并且MongoDB支持GIS功能,非常适用于MongoDB来支撑物流业务.并且MongoDB具备Sharding能力,而物流行业里订单比较独立,夸订单的操作很少,而对单订单来说,更新追加的操作会较多,比如再物流中转处理上.所以物流业务模型上与MongoDB非常的匹配.以下讲解一个虚拟的DEMO,可供参考,用到的特性: Mo

1.非关系型数据库和关系型数据库比较 1. 不是以关系模型构建的,结构自由 2. 非关系型数据库不保证数据的一致性 3. 非关系型数据库可以在处理高并发和海量数据时弥补关系型数据库的不足 4. 非关系型数据库在技术上没有关系型数据库成熟也没有sql语句的操作 2.mongoDB文档型数据库 创建数据库: use databaseName 删除数据库: db.dropDatabase() 创建集合: db.createCollection() / db.collection.insert() 删除

我们在  MongoDB 之 你得知道MongoDB是个什么鬼 MongoDB - 1  中学习了如果安装部署一个 MongoDB 如果没看到我的金玉良言的话,就重新打开一次客户端和服务端吧 本章我们来学习一下关于 MongoDB的增删改查 一.MongoDB操作 之 原生ORM,根本不存在SQL语句 创建数据库:这里和一般的关系型数据库一样,都要先建立一个自己的数据库空间 嗯嗯嗯嗯,我感受到了你内心的惊呼,瞅瞅你们这些没见过世面的样子 是的,MongoDB设计的比较随意,没有就认为你是在创建,

上限集合是固定大小的循环集合按照插入以支持高性能的创建,读取和删除操作.通过循环,这意味着,当分配给该集合中的固定大小要用尽时,它会开始删除集合中最旧的文件而不提供任何明确的命令. 上限集合限制更新,如果更新导致增加的文档大小的文件. 由于在磁盘存储器的顺序封端集合存储文档,它确保了文件大小不会增加分配在磁盘上的大小.上限集合是最佳的,用于存储日志信息,高速缓存数据或任何其它高容量数据. 创建上限集合: 要创建一个上限集合,我们使用普通createCollection命令,但是带有 capped

转自:http://quentinxxz.iteye.com/blog/2149440 一.正常情况下,不应该有这种需求 首先,大家应该有个概念,标题中的这个问题,在大多情况下是一个伪命题,不应该被提出来.要知道,对于一般较大数据量的数据库,全表查询,这种操作一般情况下是不应该出现的,在做正常查询的时候,如果是范围查询,你至少应该要加上limit. 说一下,我的应用场景:用于全量建立搜索引擎的索引.这就是一种需要用到全表扫描的非一般情况.对于全表扫描的结果,我们没有排序要求. 二.情况说明 既然