mongodb索引为什么是b树 mongodb如何定位？
mongodb如何定位？
Mongo数据库本身介于redis内存数据库和MySQL数据库之间。
以下重点介绍Mongo的优势。
Mongo V redis，
1:redis受内存限制，不能存储海量数据；Mongo可以存储海量数据。
2:Redis只支持简单的string、hash、list、set和Zset数据结构，Mongo支持文档类型的数据结构，可以说是JSON字符串。这个数据结构是多么的灵活和方便，我不需要过多的介绍。
3:redis能提供复杂的查询吗？蒙哥笑了笑，什么也没说。
4:redis是否有内置的数据分析功能（MapReduce）？
让我们看看Mongo V MySQL
2:Mongo的插入速度比MySQL快。
3:Mongo可以轻松分发和扩展，而无需停机或更改应用程序。
事实上，它们各有优缺点，对应不同的数据库应用场景。
我什么时候需要Mongo？
Mongo实际上弥补了redis和mysql的不足。在爬虫程序中，个人经常使用Mongo来保存被爬网的数据，而redis则保存要爬网的链接，并用于网页重复数据消除。
mongo索引的实现原理？
Mongodb index]索引可以大大提高查询效率。如果没有索引，mongodb在读取数据时必须扫描集合中的每个文件，选择符合查询条件的记录。
这种扫描整个集合的查询效率非常低，特别是在处理大量数据时，查询可能需要几十秒甚至几分钟，这对网站的性能是非常致命的。
索引是一种特殊的数据结构。索引存储在易于遍历和读取的数据集中。Index是对数据库表中一列或多列的值进行排序的结构
mongodb使用createindex（）方法创建索引。
reateindex（）方法的基本语法格式如下：
>db.collection.createIndex创建索引在（keys，options）语法中，键值是要创建的索引字段。1指定索引应按升序创建。如果要按降序创建索引，可以指定-1。
如何基于mongodb来实现用户当前位置距离显示顺序功能？
Mongodb有一个2D空间索引，这对于此类应用非常方便。https://foursquare.com/目前，我们使用的是mongodb提供的LBS服务。
简单如下：
#LNG对应的经度和lat对应的纬度为浮动类型db.collection.insert插入（{地点：[LNG，lat]，Title:“test Title”}）
#创建二维空间索引
#2dsphere支持球形检索和二维空间搜索db.collection.ensureIndex数据库（{location:“2dsphere”}）
#根据从近到远的半径排序搜索半径内的所有点db.collection.find数据库（
{
位置：
{$geowithin:
{
$centersphere:[[LNG，lat]，搜索半径
}
}
]}
]；（从近到远搜索所有数据
]db.collection.find数据库（
{
位置：
{
$near:
[LNG，lat
]}
如果需要输出距离计算，搜索结果将从远到近排序。$geonear search返回的数据已包含距离，但不支持limit等其他命令
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