2dsphere vs 2d index：哪个“更好”/更快？

Posted 2023-02-15

【中文标题】2dsphere vs 2d index：哪个“更好”/更快？

【英文标题】：2dsphere vs 2d index: which is "better"/faster?

【发布时间】：2014-01-30 00:39:08

【问题描述】：

我有一个数据库，我的文档只有Points。我考虑添加一个地理空间索引。所以我可以从2dsphere 和2d 中进行选择。

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

二维索引支持：

 - 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，由于我的所有文档都是点，因此我可以在架构中使用以下选项之一，而没有太大区别。

对于 2dsphere：

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

或者对于二维索引：

location : [10,45]

---

我的问题归结为哪个更快？我真的不知道如何测量它。

问题假设我只想查询一个正方形 box 的数据并且不关心复杂的多边形搜索：要么使用 $box，它仅受 2d 索引支持（如果我没看错的话）或使用两个索引都支持$geoWithin 的$polygon 方法。

【问题讨论】：

为什么不在开发/暂存环境中同时测试索引类型/查询和一些数据？您应该对多次迭代的性能进行平均，以确保数据加载到 RAM 中并且进行更公平的比较。我希望以后使用更新的2dsphere 索引会更好，但我还没有看到任何性能比较。

【参考方案1】：

除了您已经完成的研究之外，只是想补充一下我在这两个索引之间遇到的另一个差异。

默认情况下，旧坐标对上的二维索引使用 26 位精度，这大致相当于使用 -180 到 180 的默认范围时的 2 英尺或 60 厘米精度。精度是通过以位为单位的大小来衡量的用于存储位置数据的 geohash 值。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 doc reference