LBS（Location-Based Services）系统是基于用户的位置信息提供个性化服务的一种应用。在 LBS 系统中，用户的位置信息是核心的数据。如何高效地存储和查询这些数据是 LBS 系统设计中需要考虑的重点之一。本文介绍了如何使用 MongoDB 作为 LBS 系统的存储引擎，包括数据存储和查询方案的详细设计和实现。
MongoDB 简介
MongoDB 是一个开源的面向文档的 NoSQL 数据库系统，其设计思路是将数据存储为 JSON 类型的文档，而非传统的表和行。MongoDB 支持复杂的数据结构、嵌入文档和数组等特性，适合存储非结构化数据。同时，MongoDB 所有的 CRUD（增删改查）操作都是命令式的，使得开发者能够更加灵活地对数据进行处理。
LBS 存储方案设计
在 LBS 系统中，存储用户地理位置信息的数据结构通常为三元组 (latitude,longitude,timestamp)，其中 latitude 和 longitude 分别表示纬度和经度，timestamp 表示生成这个位置信息的时间戳。在 MongoDB 中，可以将这样的三元组存储为一个文档对象。
{ "location": { "type": "Point", "coordinates": [ -73.856077, 40.848447 ] }, "timestamp": ISODate("2019-04-15T18:23:55.201Z"), "user_id": "5c880edde1d1920001b03f08" }
其中，location 是一个地理位置对象，它的 type 属性表示对象的类型，"Point" 表示点位置；coordinates 属性则表示经纬度。timestamp 是一个时间戳，MongoDB 支持存储 ISO 格式的日期时间，方便后续的查询和处理。user_id 表示位置信息对应的用户 ID。
在 MongoDB 中，可以创建一个 GeoJSON 的索引来加速地理位置的查询。例如：
db.locations.createIndex({ location: "2dsphere" });
这样就可以使用 MongoDB 的 geoNear 命令来查询附近的位置信息。例如：
db.locations.geoNear( { type: "Point", coordinates: [ -73.965355, 40.782865 ] }, { spherical: true, maxDistance: 1000 } );
这个命令将查询距离 (longitude,latitude) 为 (-73.965355,40.782865) 这个点 1000 米范围内的位置信息。其中，spherical 参数表示使用球面方式计算距离。
LBS 查询方案设计
LBS 系统中经典的查询场景是查找距离某个点最近的一些位置信息。在 MongoDB 中，可以使用上面的 geoNear 命令来实现这个场景。不过，geoNear 命令是按照距离远近依次返回匹配结果的。如果要查询最近的 N 条匹配结果，则需要对结果进行排序。此时可以使用 MongoDB 的聚合（Aggregation）功能。在聚合阶段使用 $geoNear 命令查询位置信息，并且指定查询返回的数量和排序规则。例如：
-- -------------------- ---- ------- ------------------------ - --------- - ----- - ----- -------- ------------ - ----------- --------- - -- ---------- ----- ------------ ----- -------------- ---------- --- - ------ - --------- - - -- - ------- -- - --展开代码
这个命令将查询距离 (-73.965355,40.782865) 这个点 1000 米范围内最近的 10 个位置信息。其中，$geoNear 命令的 distanceField 参数表示距离返回的字段名。在聚合阶段中，使用 $sort 命令将查询结果按照距离从近到远排序，再使用 $limit 命令截取前 10 条结果。
LBS 应用示例
下面是一个 LBS 应用示例，使用 Express 框架和 Mongoose ODM（Object-Document Mapping）库来实现。
安装依赖
首先，创建一个新的 Node.js 项目并安装 Express 和 Mongoose 包：
mkdir lbs-demo && cd lbs-demo npm init -y npm install express mongoose
创建模型
使用 Mongoose 创建一个 LBS 位置模型：
-- -------------------- ---- ------- ----- -------- - -------------------- ----- -------------- - --- ----------------- --------- - ----- - ----- ------- ----- ---------- --------- ---- -- ------------ - ----- --------- --------- ---- - -- ---------- - ----- ----- -------- -------- -- -------- - ----- ------- --------- ---- - --- ---------------------- --------- ---------- --- ----- -------- - -------------------------- ---------------- -------------- - ---------展开代码
其中，locationSchema 定义了位置信息的数据结构，包括 location，timestamp 和 user_id 字段。location 是一个地理位置对象，使用 Mongoose 的文档定义方式进行声明。timestamp 是一个日期类型，默认值为当前时间。user_id 是一个字符串类型，表示位置信息所属用户的 ID。最后，用 Mongoose 的 model 方法将 schema 注册为一张表，并导出。
创建控制器
在 Express 中，控制器用于接收和处理 HTTP 请求，并返回 HTTP 响应。以下是一个处理最近位置信息查询的控制器代码：
-- -------------------- ---- ------- ----- -------- - ------------------------------ --------------------------- - ----- ----- ---- -- - ----- -------- - ------------------- ----- --------- - -------------------- ----- ------ - ---------------- -- ----- --- - ----- --------- - ----- -------------------- - --------- - ----- - ----- -------- ------------ ----------- --------- -- ---------- ----- ------------ ------- -------------- ---------- - -- - ------ - --------- - - -- - ------- -- - ---------- -------------------- - ----- ----- - ------------------- ------------------------------ ------ -------- - --展开代码
其中，findNearbyLocations 方法接收 HTTP GET 请求，并且从请求参数中获取经纬度和半径 radius。然后，使用 Mongoose 的 aggregate 方法来查询最近的位置信息。最后，将查询结果转换为 JSON 格式并返回给客户端。
创建路由
使用 Express 创建一个路由，将控制器绑定到路径 /locations/nearby：
const express = require("express"); const router = express.Router(); const { findNearbyLocations } = require("../controllers/locations"); router.get("/nearby", findNearbyLocations); module.exports = router;
启动应用
最后，使用 Express 启动应用并挂载路由：
-- -------------------- ---- ------- ----- ------- - ------------------- ----- -------- - -------------------- ----- --------------- - ------------------------------ ----- --- - ---------- ------------------------------------------------- --------------------- ----------------- ---------------- -- -- - ------------------- ------- -- ------------------------ ---展开代码
此时，可以使用以下命令启动应用：
node index.js
访问 URL http://localhost:3000/locations/nearby?latitude=40.782865&longitude=-73.965355&radius=1000 可以完成一个距离某个经纬度最近的位置信息查询。
小结
本文详细介绍了如何使用 MongoDB 作为 LBS 系统的存储引擎，包括数据存储和查询方案的设计和实现。通过使用 MongoDB 的 GeoJSON 索引和聚合功能，可以高效地存储和查询用户的位置信息，实现基于位置的个性化服务。
来源：JavaScript中文网 ，转载请注明来源 https://www.javascriptcn.com/post/67c423786e1fc40e36cfeb56
