使用MongoDB不是很多，记得以前做“家长助手”的时候，使用过一点。只是在去年做“派单系统”的时候，又再一次使用mongoDB。

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在这里先简单介绍一下派单系统，派单系统在云足疗（O2O，上门足疗）里一个专门负责订单派送，提高订单完成效率的一个系统。主要是当一个来了之后，会根据订单的服务项目、服务时间和服务地点，快速找到最合适最优秀的技师，返回给用户。由于上门足疗特殊行业的要求，不能给订单指定技师直接下单。而是将筛选的一些优秀的技师返回给用户，让用户自己去选择指派给哪位技师。

项目背景说完了之后，就是技术方案选择的问题。一开始，是想基于HBase一个分布式的、面向列的开源数据库去存储技师上报经纬度。然后通过storm流式计算技师的位置。后来，感觉HBase过重而且还不便于维护。同时，又考虑到小公司的都会面对的一个问题——成本问题。就放弃了这一种方案。然后，就想选择一个非关系型数据库去存住数据，这时候就想到了Mongodb。好了，这是数据层。分布式架构我们使用的阿里的dubbo。选择它的原因就不多说了。首先是，市面上使用广泛吧。以后，会具体讲述其特点。分布式的管控使用的是zookeeper，跨系统中间件使用的是ActiveMq。这个还是要简单说一下为什么要选择这个，而没有选择市面上用的比较多的RocketMq。最重要的一个原因时以前的工作中使用过，而对MQ的应用场景是师傅端经纬度上报，消息的可靠性又不是很高，同时降低了学习成本。说到这里，感觉说的太多了，今天主要说的是mongodb的应用。

接下来就写一个基于mongodb的地理检索的实现吧！

Controller层

//查询附近
@ResponseBody
@RequestMapping(value = "/geoNearN", method = RequestMethod.GET, produces = {"application/json;charset=UTF-8"})
public String testQueryMongoTopN() {
    CarPointNearQuery personQuery = new CarPointNearQuery();
    Random random = new Random();
    double[] arr = MongoUtil.getRandomLocation();
    //最多查100条记录
    personQuery.setCount(100);
    //随机1km米到10km
    int distance = random.nextInt(10);
    personQuery.setDistance(distance);
    personQuery.setLongitude(arr[0]);
    personQuery.setLatitude(arr[1]);
    return JSON.toJSONString(mongoLbsService.geoNearCarPoint(personQuery));
}

Service层

public CarPointNearResult geoNearCarPoint(CarPointNearQuery carPointNearQuery) {
    CarPointNearResult carPointNearResult = new CarPointNearResult();
    if(carPointNearQuery != null && carPointNearQuery.getLongitude() != 0.0D && carPointNearQuery.getLatitude() != 0.0D) {
        Point point = new Point(carPointNearQuery.getLongitude(), carPointNearQuery.getLatitude());
        NearQuery near = NearQuery.near(point, Metrics.KILOMETERS);
        Query query = new Query();
        //数量
        query.limit(carPointNearQuery.getCount() == 0?100:carPointNearQuery.getCount());
        near.query(query);
        //距离
        near.maxDistance(new Distance(carPointNearQuery.getDistance() == 0.0D?1.0D:carPointNearQuery.getDistance(), Metrics.KILOMETERS));
        near.spherical(true);
        //调用DAO层,获取数据
        GeoResults geoResults = this.carPointDao.geoNear(near, CarPoint.class, "carPoint");

        carPointNearQuery.setCount(geoResults.getContent().size());
        carPointNearQuery.setDistance(near.getMaxDistance().getValue());
        carPointNearResult.setCarPointNearQuery(carPointNearQuery);
        List geoResultsContent = geoResults.getContent();
        ArrayList resultsList = new ArrayList();
        Iterator i$ = geoResultsContent.iterator();
        while(i$.hasNext()) {
            GeoResult geoResult = (GeoResult)i$.next();
            CarPointResult carPointResult = new CarPointResult();
            carPointResult.setDistance(geoResult.getDistance().getValue());
            carPointResult.setCarPoint((CarPoint)geoResult.getContent());
            resultsList.add(carPointResult);
        }

        carPointNearResult.setCarPointList(resultsList);
        return carPointNearResult;
    } else {
        logger.error("geoNear 参数异常");
        carPointNearResult.setErrorCode(ErrorCode.PARAM_ERROR);
        return null;
    }
}

DAO层

public GeoResults geoNear(NearQuery near, Class clazz, String collectionName) {
    //直接使用mongoTemplate就可以了
    GeoResults geoResults = this.mongoTemplate.geoNear(near, clazz, collectionName);
    return geoResults;
}

以上就是使用mongodbTemplate实现地理检索的功能，关于mongodb地理检索的方式有很多种，具体可以参考mongodb中文社区，里面都有具体的介绍。

当前题目：基于mongodb的地理检索实现
本文路径：http://hbruida.cn/article/pgspgi.html