比较

1. 经度纬度都要在有效区间。经度范围介于 -180 到 180，纬度范围大致介于-90和到90。
2. redis使用Zset结构存储，将经度值、纬度值转换为一个值，二维量变成一维量找附近的位置，效率极高，不过限于平面，且无法分页。
3. MongoDB更为灵活，通过建立地理位置索引，来实现附近的地理位置查找，可以支持平面、球面，还可分页，功能更为丰富完善。

Redis使用

1. 添加地理位置坐标：GEOADD 键名 经度 纬度 位置名
2. 删除地理位置（和操作zset是一样的）：ZREM 键名 位置名
3. 查找附近的位置（返回[[位置名,距离],[位置名,距离],[位置名,距离]...]）：

   GEORADIUS 键名 经度 纬度 最大距离 单位(m或km) WITHDIST(意为带距离) count 数量数字 ASC(意为由近到远)

4. demo(有自定义的工具方法，需要改造)

 MongoDB使用

1. 需要建立2dsphere索引（2d索引不考虑）：db.表名.createIndex({"建立索引的字段": "2dsphere"})
2. 一般的数据类型为JSON格式的，可参考如下结构：db.pos.createIndex({"location": "2dsphere"})
3.  查询附近位置且显示距离，单位为米

   db.getCollection('表名').aggregate([
   {$geoNear:{
       "near":{"type": "Point", "coordinates": [经度, 纬度]},
       "spherical":     true,
       "distanceField": "distance"
       }},
   {$skip:0},
   {$limit:20}
   ]);