二维索引内部结构

本文档解释了二维索引的内部结构。本材料对于正常操作或应用程序开发不是必需的，但对于故障排除和进一步理解可能有用。

Geohash 值

当您在包含旧坐标对的字段上创建地理空间索引时，MongoDB 会计算指定位置范围内坐标对的geohash值，然后对 geohash 值建立索引。

为了计算 geohash 值，MongoDB 递归地将二维地图划分为象限。然后，它为每个象限分配一个两位值。例如，四个象限的两位表示为：

01  11

00  10

这些两位值（00、01、10和11）代表每个象限以及每个象限内的所有点。每个象限都有一个对应的geohash值：

象限	地理哈希
左下方	`00`
左上方	`01`
右下角	`10`
右上	`11`

为了提供额外的精度，MongoDB 可以将每个象限划分为子象限。每个子象限都有包含象限的 geohash 值与子象限的值连接。例如，右上象限的 geohash 为11，子象限的 geohash 为（从左上角顺时针方向）：

1101
1111
1110
1100

二维索引的多位置文档

虽然 2d 索引不支持文档中多个位置字段，但您可以使用多键索引来索引单个文档中的多个坐标对。例如，在以下文档中，该locs字段保存一个坐标对数组：

db.places.insertOne( {
   locs : [
      [ 55.5 , 42.3 ],
      [ -74 , 44.74 ],
      { long : 55.5 , lat : 42.3 }
   ]
} )

数组中的值locs可以是：

数组，如[ 55.5, 42.3 ].
嵌入文档，如{ long : 55.5 , lat : 42.3 }.

要索引数组中的所有坐标对locs，请在字段上创建 2d 索引locs：

db.places.createIndex( { "locs": "2d" } )

嵌入式多位置文档

您可以将位置数据存储为嵌入文档内的字段。例如，您可以拥有一组嵌入文档，其中每个嵌入文档都有一个包含位置数据的字段。

在以下文档中，该addresses字段是嵌入文档的数组。嵌入文档包含一个loc字段，它是一个坐标对：

db.records.insertOne( {
   name : "John Smith",
   addresses : [
      {
         context : "home" ,
         loc : [ 55.5, 42.3 ]
      },
      {
         context : "work",
         loc : [ -74 , 44.74 ]
      }
   ]
} )

loc要索引数组中的所有值addresses，请在字段上创建 2d 索引addresses.loc：

db.records.createIndex( { "addresses.loc": "2d" } )

二维索引内部结构