我正准备开始一个项目，我将在该项目中为餐馆构建推荐引擎。我一直在 neo4j (graph db) 和 mongodb (document db) 之间徘徊。我的节点/文件将是餐厅和人之类的东西。我知道我会想要一些优势，比如 person->likes->restaurant 或 person->ate_at->restaurant。然而，我的主要查询是在位置 Y 的 X 英里范围内找到餐馆。
如果我在 Y 的 X 英里内有 20 家餐厅，但没有通过任何边连接，neo4j 将如何处理空间查询？我知道使用 mongodb 我可以索引 lat/long 并查询所有餐厅类型。 neo4j 是否在断开连接的图中提供相同的功能？
在回答诸如“我的朋友最常吃哪些餐厅？”之类的问题时，neo4j (graph db) 是否合适？或者 mongodb (document db) 会为我提供类似的功能吗？
【问题讨论】：
我对 Neo4J Spatial 不太熟悉，但似乎 MongoDB 至少很合适，因为它是 Foursquare 使用的数据库，正是您所描述的目的。 MongoDB 地理索引非常快，并且可以很好地扩展。
【讨论】：
Neo4j Spatial 引入了 Spatial RTree（或其他方式）索引，它是图形本身的一部分。这意味着，如果您对它们进行索引，即使是断开连接的域实体也将通过空间搜索找到（即关系会将空间索引连接到餐厅）。此外，这非常灵活，您可以将 RTree 中的 Raw BBox 搜索与其他事情结合起来，例如同时检查餐馆类别，因为您可以跳出并进入图表的不同部分。
通过这种方式，neo4j Spatial 支持您期望形成完整拓扑的所有搜索功能，例如组合搜索和对带孔的多边形的搜索等。
请注意，Neo4j Spatial 是 0.7，所以请温柔地询问http://groups.google.com/group/neo4j/about :)
【讨论】：
另一个可能的解决方案是使用 CouchBase。它也使用文档模型——尽管您需要更熟悉使用 MapReduce 进行查询。它现在具有更好的空间能力，感谢 MongoDB，但随着时间的推移可能会发生变化。
抛开建议不谈，我同意在您给 Mongo 的两个选择中，Mongo 可以很好地满足您的需求，并且可能更适合您的空间查询。
【讨论】：
Neo4j 地理空间的扩展并没有那么好。我在 neo4j 中创建了一个地理空间层，并向该层添加了节点。超过 10,000 个节点时，即使使用 neo4j2.0，向层添加节点也会变得非常缓慢
另一方面，mongodb 地理位置的运行速度相对要快得多，并且更具可扩展性。
【讨论】：