当前实现在标准之上对地理哈希码进行编码 MongoDB B 树。 $near 查询的结果是准确的。一限制 使用这种编码，虽然速度很快，但前缀查找不会给出 准确的结果，尤其是在位翻转区域附近。 MongoDB 解决了这个问题 通过在初始前缀扫描后进行网格邻居搜索来挑选 提高任何落后者的分数。这通常可以确保性能 在提供正确结果的同时仍然很高。
这是否意味着mongodb将地球分成了几个网格？
【问题讨论】：
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Greg Studer (10gen) 的这个演示文稿详细讨论了地理空间索引： Geospatial Indexing with MongoDB.
MongoDB 2.2 中的标准地理空间实现使用二维GeoHash 方法，精度可变：
By default, precision is set to 26 bits which is equivalent to approximately
2 feet given (longitude, latitude) location values and default (-180, 180)
bounds.
GeoHash 方法确实存在一些边缘情况，其中一些点可能在空间上很接近，但具有不同的哈希值。 MongoDB 还包括一个 Geospatial Haystack Index，它专门针对具有一个附加索引条件的小区域“近”长/纬度搜索进行了调整（例如：“查找 25 英里内名称为 'foo' 的所有餐厅”）。
Nicholas Knize (Thermopylae) 的另一个有趣的演示将当前的 B-tree / GeoHash 方法与R-trees 进行了对比。如果您向前跳到幻灯片 8，则有一个可视化的解释可能会有所帮助： RTree Spatial Indexing with MongoDB - MongoDC.
【讨论】：