基于腾讯云MongoDB实现附近的人功能技术指南
一、地理位置数据存储设计
在腾讯云MongoDB中，建议使用GeoJSON格式存储地理位置数据。用户文档应包含类型为Point的地理坐标字段，格式示例如下：
| 字段名 | 类型 | 示例值 |
|---|---|---|
| location | GeoJSON | { type: “Point”, coordinates: [116.404, 39.915] } |
需注意经度(longitude)在前、纬度(latitude)在后的顺序，坐标值需符合WGS-84标准。
二、创建地理位置索引
在腾讯云MongoDB控制台执行以下命令创建2dsphere索引：
db.users.createIndex({ location: "2dsphere" })
该索引支持球面距离计算，相比2d索引更适合地球表面距离计算场景。索引创建后，可显著提升地理位置查询性能。
三、插入地理位置数据
通过Mongo Shell插入示例数据：
db.users.insert({
username: "user01",
location: {
type: "Point",
coordinates: [121.4737, 31.2304] // 上海坐标
})
批量插入建议使用insertMany方法，并注意以下规范：
- 坐标值需使用浮点数存储
- 建议添加最后更新时间字段
- 设置合理的文档TTL
四、查询附近用户实现
使用$geoNear聚合阶段查询5公里内的用户：
db.users.aggregate([{
$geoNear: {
near: { type: "Point", coordinates: [当前经度, 当前纬度] },
distanceField: "distance",
maxDistance: 5000,
spherical: true
}])
关键参数说明：
- distanceField: 输出距离字段名
- maxDistance: 最大查询距离(米)
- spherical: 启用球面计算
五、性能优化建议
为提升服务性能，建议：
- 索引优化：确保查询字段已正确建立复合索引
- 查询限制：通过limit限制返回结果数量
- 结果缓存：对高频查询结果进行缓存
- 分页处理：结合skip与limit实现分页
通过腾讯云MongoDB的地理空间索引能力，可高效实现附近的人功能。建议采用2dsphere索引配合GeoJSON数据格式，结合合理的查询参数设置与性能优化策略，能够支撑百万级用户的地理位置服务需求。
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