2dsphere vs 2d index:哪个"更好"/更快？

Question

Ι有一个数据库只有我的文件Points.我考虑添加地理空间索引.所以我可以选择2dhere和2d.

MongoDB.org有:

2dsphere索引支持:

 - Calculations on a sphere
 - Both GeoJSON objects and legacy coordinate pairs
 - A compound index with scalar index fields (i.e. ascending or
   descending) as a prefix or suffix of the 2dsphere index field

2d索引支持:

 - Calculations using flat geometry 
 - Legacy coordinate pairs (i.e.,    geospatial points on a flat
   coordinate system)  
 - A compound index with    only one additional    field, as a suffix of
   the 2d index field

但是,因为我的所有文档都是积分,所以我可以在我的架构中有一个选项,但没有太大区别.

对于2dsphere:

location : { 
      type : "Point" ,
      coordinates : [10,45] 
}

或2d指数:

location : [10,45]

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我的问题归结为哪一个更快？我真的不知道如何测量它.

这个问题假设我只想查询一个box数据的平方而不关心复杂的多边形搜索:使用$ box只支持2d索引(如果我正确读取)或者使用$ polygon方法$ geoWithi n两个索引都支持.

Answer 1

除了您已经完成的研究之外，我只是想添加我在这两个索引之间遇到的另一个差异。

默认情况下，旧坐标对上的 2d 索引使用 26 位精度，这大致相当于使用默认范围 -180 到 180 的 2 英尺或 60 厘米精度。精度是通过 geohash 值的位大小来衡量的用于存储位置数据。您可以配置精度高达 32 位的地理空间索引。

db.<collection>.ensureIndex( {<location field> : "<index type>"} , { bits : <bit precision> } )

来源： MongoDB 文档参考