1. MongoDB介绍
MongoDB是一个基于分布式文件存储的开源数据库，它是非关系型数据库中的一种，由于它具有高可靠性、高性能、可扩展性和灵活性等特点，因此被广泛应用于许多大型Web应用程序和企业级系统中。MongoDB存储的是以JSON格式表示的文档，其中包含一组键值对，其中键用于唯一识别文档，而值可以是各种类型的数据，例如字符串、数字、日期、数组等。
1.1 MongoDB空间数据
除了适用于各种类型的数据之外，MongoDB也是管理空间数据的理想选择。空间数据是指包含地理位置数据的文档或要素。它是许多应用程序，如GIS（地理信息系统）、定位和位置分析等的支撑。
1.2 MongoDB地理位置查询
MongoDB具有在地理位置数据上进行高级查询的功能，这些查询使用最近的坐标（经度和纬度）来查找相关文档。例如，我们可以使用$near运算符来查找附近的文档：
db.places.find({ location: { $near: [ -73.9667, 40.78 ] } })
上述代码将根据给定的经度和纬度查找最近的位置。
1.3 MongoDB地理位置索引
为了实现快速地理位置查询，MongoDB使用地理位置索引。这些索引基于GeoJSON格式的地理坐标和球形几何算法。要创建地理位置索引，我们可以使用createIndex()方法：
db.places.createIndex( { location : "2dsphere" } )
上述代码将在location字段上创建一个2dsphere地理位置索引。
2. 精细管理MongoDB空间数据
2.1 数据规范化
在MongoDB中，空间数据可以存储在独立的集合中，也可以存储在普通集合中的文档中作为一个字段，当然，可以将同时包含空间数据和非空间数据的文档存储在同一个集合中。
如果空间数据与其他数据相关，建议将其存储在同一文档中。为了使查询更容易、更高效，可以将空间数据规范化，即将其存储在一个单独的文档中，并使用唯一ID将其与主要文档相关联。
例如，假设我们有一个存储人员信息的集合，每个文档包含姓名、年龄、工作经验、所在地等信息。如果我们希望存储每个人在公司大楼中使用的办公室位置，我们可以创建一个新的集合，每个文档包含一个person_id字段来引用人员信息集合的文档ID，以及一个location字段来存储坐标。然后可以在包含人员信息的文档中添加一个office_location字段，以引用此新集合中存储的位置数据。
2.2 数据验证
使用MongoDB的数据验证功能，可以确保空间数据格式正确，以及确保空间数据存储在正确的位置。例如，我们可以验证每个location字段都包含一个坐标数组，该数组具有以下结构：
{
type: "Point",
coordinates: [ , ]
}
验证规则可以在创建集合时定义，例如：
db.createCollection("places", {
validator: {
$jsonSchema: {
bsonType: "object",
required: [ "name", "location" ],
properties: {
name: {
bsonType: "string",
description: "must be a string and is required"
},
location: {
bsonType: "object",
description: "must be a GeoJSON Point and is required",
properties: {
type: {
bsonType: "string",
enum: [ "Point" ],
description: "type must be a string and is required"
},
coordinates: {
bsonType: "array",
items: {
bsonType: "double"
},
minItems: 2,
maxItems: 2,
description: "must be an array of two numbers and is required"
}
}
}
}
}
}
})
上述代码定义了一个名为places的集合，并验证了每个文档是否包含必需字段。此外，它还验证了location字段是否包含一个类型为Point的GeoJSON对象。
2.3 空间查询优化
空间查询往往是比较消耗计算资源的操作，为了提升查询性能，可以考虑使用以下技术：
（1）只查询必要的字段：
当需要查询文档中的某个子集时，应该只查询该子集，而不是整个文档。这可以通过更改查询选择器中的字段列表来实现，例如：
db.places.find( { loc: { $near: { $geometry: { type: "Point", coordinates: [ -73.9667, 40.78 ] }, $maxDistance: 5000 } } }, { name: 1, address: 1 } )
以上代码只返回名称和地址字段，而不返回其他字段。
（2）使用复合索引：
在对空间数据执行查询时，应该考虑将空间索引与其他索引一起使用以获得更好的查询性能。对于某些查询，如同时包含多个谓词（例如$near和$text）的查询，可以使用复合索引。
（3）使用分片：
当数据集非常庞大时，应该考虑使用分片，以将数据水平分割成多个节点以处理查询负载。分片可以实现自动平衡数据，并根据可用硬件资源对节点进行优化。
2.4 空间数据存储方案
当存储空间数据时，我们需要考虑以下存储方案：
（1）点（Point）：
对于点（Point）类型的数据，应该存储为一个含有经度和纬度坐标的数组。
（2）线（Line）：
对于线（Line）类型的数据，应该存储为一个包含一组经纬度坐标的数组，这些坐标连接形成线。
（3）面（Polygon）：
对于面（Polygon）类型的数据，应该存储为一个包含一组经纬度坐标的数组，这些坐标连接形成多边形。
（4）集合（MultiGeometry）：
对于集合（MultiGeometry）类型的数据，可以使用MongoDB中的Array类型，即将一组包含点、线、面的数据存储在一个数组中。
3. 总结
在本文中，我们介绍了MongoDB及其在空间数据管理方面的优势。我们讨论了MongoDB在地理位置查询和地理位置索引方面的功能，并提供了一些优化空间查询性能的技巧。最后，我们讨论了存储方案和数据规范化的问题，并介绍了如何使用数据验证来确保空间数据的正确性。