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2d 索引内部机制
本文档解释了2d 索引的内部结构。 本材料不是正常操作或应用程序开发所必需的，但可能有助于故障排除和进一步了解。
地理哈希（Geohash）值
在包含 legacy coordinate pairs 的字段上创建地理空间索引时，MongoDB 会计算指定 位置范围 内坐标对的 地理哈希（Geohash） 值，然后对 地理哈希（Geohash） 值编制索引。
为了计算地理哈希（Geohash）值，MongoDB会递归地将二维地图划分为多个象限。然后，它为每个象限分配一个两位值。 例如，四个象限的两位表示为：
01 11 00 10
这些两位值（ 00 、 01 、 10和11 ）代表每个象限以及每个象限内的所有点。 每个象限都有相应的地理哈希（Geohash）值：
象限 | geohash |
|---|---|
左下角 | 00 |
左上角 | 01 |
右下角 | 10 |
右上角 | 11 |
为了提供更高的精度，MongoDB 可以将每个象限划分为子象限。 每个子象限都有包含象限的地理哈希（Geohash）值与子象限的值。例如，右上象限的地理哈希（Geohash）为11 ，子象限的地理哈希（Geohash）为（从左上角开始顺时针方向）：
1101111111101100
用于 2d 索引的多位置文档
虽然 2d 索引不支持在一份文档中存在多个位置字段，但您可以使用多键索引来索引单个文档中的多个坐标对。 例如，在以下文档中， locs字段包含一个坐标对数组：
db.places.insertOne( { locs : [ [ 55.5 , 42.3 ], [ -74 , 44.74 ], { long : 55.5 , lat : 42.3 } ] } )
locs数组中的值可以是：
数组，如
[ 55.5, 42.3 ]中的数组。嵌入式文档，如
{ long : 55.5 , lat : 42.3 }中。
要为locs数组中的所有坐标对编制索引，请在locs字段上创建 2d 索引：
db.places.createIndex( { "locs": "2d" } )
嵌入式多位置文档
您可以将位置数据存储为嵌入式文档内的字段。例如，您可以有一个嵌入式文档数组，其中每个嵌入式文档都有一个包含位置数据的字段。
在以下文档中， addresses字段是嵌入式文档的数组。 嵌入式文档包含一个loc字段，它是一个坐标对：
db.records.insertOne( { name : "John Smith", addresses : [ { context : "home" , loc : [ 55.5, 42.3 ] }, { context : "work", loc : [ -74 , 44.74 ] } ] } )
要为addresses数组中的所有loc值编制索引，请在addresses.loc字段上创建 2d 索引：
db.records.createIndex( { "addresses.loc": "2d" } )