使用MongoDB做地理位置查詢(簡易版)

因為智慧型手機的普及，LBS(Location Based Service) 的服務在近期還算是蠻夯的服務，例如找附近的人，找附近的店家，找附近的大眾運輸工具...等等之類的在地化服務，若要將這類的服務資料查詢做在 MySQL ，對於資料庫來說是相當沉重的負擔，因為要服務的使用者每次位置座標皆不相同，所以要查詢的每個標的與使用者的距離也不相同，所以每次的查詢就要針對資料庫的的所有資料去做運算，或是限制要查詢資料的座標範圍以減少查詢計算的資料量，像是只找台北的標的資料，可是這樣的資料量還是相當龐大的，如果有 10 萬 筆資料要做查詢計算， 100 個 使用者做查詢就需要對 1000 萬筆(100 * 100000) 資料做查詢計算，這對於資料庫的運算是一個很大的負擔，而 MongoDB 有提供這類地理查詢的方法及優化。

使用 $near 做地理位置查詢

建立測試資料(以台北捷運為例)

我們在MongoDB建立捷運台北車站附近的捷運站座標資料，另外加入建立時間資料，我們會想要除了做地理位置搜尋，搜尋出來的資料還可以依照時間做排序。

建立地理位置索引

查詢捷運台北車站附近的捷運站

找捷運台北車站附近距離2公里內的捷運站

這裡會列出距離台北車站2公里以內的所有捷運站資料，使用 $near 計算出來的距離單位為經緯度度數單位，我們要將單位換算成公里則需要除以111.12

(6371公里（地球半徑）* 3.14 （圓周率） / 180（半圓度數） = 111.19492664456)

若需要將單位換成英里則需要除以69.1

(3959英里（地球半徑）* 3.14 （圓周率） / 180（半圓度數） =69.097585086456)

找捷運台北車站附近距離2公里內的捷運站、依照建立時間做排序

除了找出距離內的捷運車站資料，我們還希望依照資料建立的時間做排序

找捷運台北車站附近距離2公里內的捷運站、依照建立時間做排序、找前3筆資料

如果我們要將排序後的資料做分頁資料顯示的話，我們則會限制資料筆數

在這裡你會發現，做資料筆數的限制撈出來的資料不是符合我們的預期的資料

因為當你在使用limit去做資料筆數的限制時，MongoDB 的作法撈取距離最近的筆數資料，撈出來後再做時間的排序，所以才會看到這樣的結果。

備註

MongoDB 可以對查詢的結果再做子查詢，我有試著先撈出距離2公里內，且依照時間排序後的資料，然後再對其做資料筆數限制的子查詢，可是結果與上述相同:

如果要使用 MongoDB 做 LBS 查詢時，也能正確的對資料做排序及分頁，可以再參考"使用MongoDB做地理位置查詢(進階版)"一文的說明。

參考資料

• $near — MongoDB Manual 2.4.6
• geospatial - Units to use for maxdistance and MongoDB? - Stack Overflow