Пространственные данные с помощью mongodb или cassandra

Я понимаю, что это старый вопрос, и я знаю, что он не дает прямого ответа на ваш вопрос, но в зависимости от ваших запросов Cassandra может быть не лучшим вариантом, и заставить ваши запросы работать с индексированием в MongoDB также может быть проблематично ( на собственном опыте). У Mongo есть небольшое преимущество перед Cassandra для тяжелых геоданных и запросов imho.

Я бы посоветовал также рассмотреть возможность использования ElasticSearch, который, в зависимости от формы ваших данных и типов запросов, которые вы будете делать, вероятно, является лучшим решением. Когда вы разместили свой вопрос, это, вероятно, было менее подходящим вариантом, чем сегодня.

Попробуйте Cassandra + Solr. Это может быть полезно: http://digbigdata.com/geospatial-search-cassandra-datastax-enterprise/

С уважением, Гаутам Кумар

tl; dr
Elassandra комбинация Cassandra и ElasticSearch.

Небольшой апдейт из будущего.

В настоящее время я создаю концепцию системы больших данных в реальном времени, и мне также нужно хранить геопространственные данные и выполнять запросы в любом масштабе. В последние дни я много исследовал, как правильно организовать данные и уметь поддерживать геопространственный индекс и запросы, такие как ограничивающая рамка.

Первым, о котором я прочитал, был PostgreSQL + Postgis, но самый большой экземпляр ограничен максимум 200 КБ операций записи в секунду.
Второй был геопространственной базой данных, Tile38, который может масштабировать запросы, но не записи. Единственный способ сделать это - сегментировать данные вручную.
Третьим был MongoDB, потому что там вы можете найти хорошую документацию, поддерживающую геопространственные функции, которые мне нужны, но было трудно решить, сможете ли вы масштабировать записи .
Итак, последней базой данных была Кассандра. Эта база данных хорошо известна за счет горизонтального масштабирования записи и переключения при сбоях. Компромисс с Cassandra заключается в том, что запросы к данным не имеют хорошей производительности и не поддерживают геопространственные данные из коробки. Как уже предлагал Tracker1, для запроса данных в масштабе хорошо подходит ElasticSearch. Сегодня я обнаружил новую базу данных, состоящую из Cassandra и ElasticSearch, под названием Elassandra, которая позволяет писать в масштабе, а также читать данные в масштабе почти в реальном времени. Пока что для меня лучшее решение с минимальными усилиями по настройке и обслуживанию.

В настоящее время мы также используем Cassandra и ищем решение для пространственного индекса. Мы используем Lucene для обеспечения полнотекстового поиска и поиска по атрибутам, а также для поддержки частичного индексирования. Может быть, вы тоже захотите это проверить.

Наша текущая реализация выглядит как сегментирование информации на основе простого дерева (на основе сетки), и каждый сегмент является индексом Lucene, и когда он вырастает до определенного размера, индекс разделяется либо на x, либо на y. И поскольку такой сегмент имеет двоичное представление (позиция в сетке состоит из двух битов, следующий уровень - следующие 2 бита и т. Д.), Поиск выполняется по позиции, и на него будет отвечать любой префикс шляпы осколка: позиция / разрешение сетки. . Простая система пока работает хорошо, но пока не используется продуктивно.