地理数据查询优化

Question

我正计划编写一个基于 Node.js 的 RESTful Web 服务，用于提供某种基于位置的功能的移动应用程序。最基本的用例如下所示：

• 用户可以通过向包含资源名称和用户当前位置（纬度和经度）的 Web 服务发送请求来创建资源
• Web 服务会将有关此资源的元数据内部存储在某种集合中
• 用户可以在网络服务中查询其当前位置 5 公里范围内的资源列表

我首先想到的问题之一是可扩展性。让我们假设在未来的某个时候，服务器将保存 100 万个资源的元数据。当用户查询附近的结果时，循环遍历 100 万个条目来计算距离将花费很长时间。

那里有许多服务具有相同的流程，所以我认为实施这样的事情不会花费我很多时间。我可能错了。

我现在有两天时间研究经过验证的方法和算法。到目前为止，我已经阅读了有关 QuadTrees、Geohases、支持空间索引的数据库、公式等的所有内容。但是，我仍然无法全面了解一切是如何运作的。

我希望也许从事过类似工作的人可以分享他的见解，即考虑到这个用例和我计划使用的技术，哪种方法可能是最合适的。此外，简要说明如何实现它会对我有很大帮助！

Answer 1

对于那些出于好奇而也在寻找有关此主题的更多信息的人，我的回答可能不会提供太多许可。但是，here 中的一些答案可能会帮助您了解如何使用 Geohashes 实现邻近搜索。

在对Redis 做了一些研究之后，我的方法不会使事情过于复杂，而只是使用已经存在的工具。它具有对空间索引的开箱即用支持，并且很可能会满足我对该项目的所有持久性要求。

显然MongoDB 还内置了对地理数据的支持。事实上，即使是像 MySQL 或 SQLite 这样的 RDBMS 也确实具备这样的功能。