最近腾讯把“漂流瓶”这个张小龙引以为傲的产品下架，正所谓：匹夫无罪怀璧其罪，漂流瓶本无罪，但是被一些人利用传播色情内容或广告，因此在11月30号深夜，腾讯关闭漂流瓶。那么作为微信另外的一个大家熟悉的功能“附近的人”会不会被下架呢？今天我们暂不讨论，咱们今天讨论的是附近的人怎么实现，当然实现的方式有很多种：比如Redis，MySQL，Postgresql，MongoDB等。那今天我就使用MongoDB的LBS功能实现附近的人！
一、MongoDB简介
MongoDB是一种NoSql数据库，是一个使用C++开发的高性能、开源，无模式的文档型数据库。MongoDB是面向文档的，文档以JSON格式，二进制JSON (BSON) 存储在MongoDB中。官方网站地址是：https://www.mongodb.com/ 。主要特点有：高性能、高可用、水平扩展能力强。支持完全索引，查询，支持服务器之间的数据复制和故障恢复。支持C++，Ruby，Java，Python，PHP，C，C#，Javascript，Perl等。
二、MongoDB与关系型数据库比较
| 关系型数据库概念 | MongoDB概念 | 说明 |
|---|---|---|
| database | database | 数据库 |
| table | collection | 数据库表/集合 |
| row | document | 数据记录行/文档 |
| column | field | 数据字段/域 |
| index | index | 索引 |
三、准备工作
下载并安装mongodb数据库，下载并安装Robomongo，如有不知可以咨询小编！
四、数据准备
往数据库中批量插入数据，use mage切换到mage数据库，执行db.user.insertMany()，user是文档名，insertMany()是批量插入命令，里面传入json数组，{'name':'杨帅哥', 'address':'江西省南昌市青山湖区市场和质量监督管理局', 'gender':1, loc:[115.993121,28.676436]}代表一条用户数据，其中gender：0代表女1，代表男，loc是一个经纬度的数组，当然也可以是loc : { lng : 115.993067 , lat : 28.67606 }，但官方推荐数组。
db.user.insertMany([
{'name':'杨帅哥', 'address':'江西省南昌市青山湖区市场和质量监督管理局', 'gender':1, loc:[115.993121,28.676436]},
{'name':'王美眉', 'address':'江西省南昌市青山湖区创新一路职位小厨', 'gender':0, loc:[116.000093,28.679402]},
{'name':'张美眉', 'address':'江西省南昌市青山湖区紫阳大道1916号', 'gender':0, loc:[115.999967,28.679743]},
{'name':'李美眉', 'address':'江西省南昌市青山湖区云中城', 'gender':0, loc:[115.995593,28.681632]},
{'name':'彭美眉', 'address':'江西省南昌市青山湖区北京东路1666号', 'gender':0, loc:[115.975543,28.679509]},
{'name':'赵美眉', 'address':'江西省南昌市青山湖区市场一路大润发', 'gender':0, loc:[115.968428,28.669368]},
{'name':'廖美眉', 'address':'江西省南昌市南昌县奥林匹克中心', 'gender':0, loc:[116.035262,28.677037]},
{'name':'余帅哥', 'address':'江西省南昌市南昌县科技学院瑶湖校区', 'gender':1, loc:[116.02477,28.68667]},
{'name':'吴帅哥', 'address':'江西省南昌市青山湖区创新一路母婴店', 'gender':1, loc:[116.002384,28.683865]},
{'name':'何帅哥', 'address':'江西省南昌市青山湖区紫阳大道2999号', 'gender':1, loc:[116.000821,28.68129]},
])
五、设置2d索引
因为我以二维平面上点的方式存储的数据，想要进行LBS查询，那么要设置2d索引。db.user.createIndex({'loc':"2d"})其中loc是索引的字段。
六、查询附近200米的人
查询附近的人，首先的指导当前用户所在的经纬度，如果不仅想要得到数据还要得到距离，那么可以使用$geoNear指令，如果距离自己去计算可以使用$near或者$geoWithin然后在手动计算距离。此处采用$geoNear指令查询附近2000m的人。
db.user.aggregate({
$geoNear:{
near: [115.999567,28.681813], // 当前坐标
spherical: true, // 计算球面距离
distanceMultiplier: 6378137, // 地球半径,单位是米,那么的除的记录也是米
maxDistance: 2000/6378137, // 过滤条件2000米内，需要弧度
distanceField: "distance" // 距离字段别名
}
})
到这儿为止，采用mongodb的2d平面索引就能完成附近的好友搜索了，如果想要了解更多，欢迎来撩小编！
