MongoDB助力快速搭建物流订单系统

简介

快递物流系统里最常见的一种业务类型就是订单的查询和记录。订单的特点是随着递送过程，订单数据需要随时更新路径。数据结构上需要可以灵活应对，这点非常符合Document模型，并且MongoDB支持GIS功能，非常适用于MongoDB来支撑物流业务。并且MongoDB具备Sharding能力，而物流行业里订单比较独立，夸订单的操作很少，而对单订单来说，更新追加的操作会较多，比如再物流中转处理上。所以物流业务模型上与MongoDB非常的匹配。以下讲解一个虚拟的DEMO，可供参考，用到的特性：

MongoDB Document的数组结构

TTL索引，自动过期历史数据

复合索引，多条件查询索引

Partial Indexes，条件索引，只索引有效数据，降低索引的占用空间

MongoDB GIS功能，支持GeoJSON标准，可以接入第三方系统处理GEO信息。

数据结构定义

{
"_id": <String>,  // 订单ID
"status": <String>, // 订单状态，shipping，deliveried等
"order_image_url": <String>, // 订单图片信息
"create_date": <ISODate>, // 订单创建日期
"from": {    // 发货信息
"city": <String>,  "address": <String>,
"name": <String>,  "phone": <String>,
"location": <GeoJSON>
},
"delivery": {    // 收货信息
"city": <String>,  "address": <String>,
"name": <String>,  "phone": <String>,
"location": <GeoJSON>
},
"details": [   // 物流详情，数组结构
{
"action": "reviced",  // 物流动作
"operator": "快递小哥1号",   // 操作员
"date": <ISODate>
}...
]
}

例如：

{
"_id": "E123456789",
"status": "delivering",
"create_date": ISODate("2016-06-21T09:00:00+08:00"),
"order_image_url": "http://oss/xxxxx.jpg",
"from": {
"city": "Hangzhou",
"address": "文一西路969号",
"name": "小王",
"phone": "18657112345",
"location": {
"type": "Point",
"coordinates": [
120,
30
]
}
},
"delivery": {
"city": "北京",
"address": "朝阳区",
"name": "朝阳群众",
"phone": "18601011011",
"location": {
"type": "Point",
"coordinates": [
116,
39
]
}
},
"details": [
{
"action": "reviced",
"operator": "快递小哥1号",
"date": ISODate("2016-06-21T09:00:00+08:00")
},
{
"action": "shipping",
"station": "hangzhou-airport",
"date": ISODate("2016-06-22T01:00:00+08:00")
},
{
"action": "shipping",
"station": "beijing-airport",
"date":  ISODate("2016-06-22T07:00:00+08:00")
},
{
"action": "shipping",
"station": "chaoyang-station",
"date":  ISODate("2016-06-22T15:00:00+08:00")
},
{
"action": "delivering",
"operator": "快递小哥2号",
"date": ISODate("2016-06-23T10:00:00+08:00")
}
]
}

几个注意点：

利用了GEO特性，使用GeoJSON标准，但是坐标系上需要注意坐标标准问题；

时间处理上，物流行业会涉及到国际化，所以严格按照ISO的标准，定义时间，CN

+80:00

；

订单详情里很好的利用了Document的数组特性；

快递订单是唯一的，可以作为MongoDB的主键；

insert到collection中后的文档：

> db.order.find().pretty()
{
"_id" : "E123456789",
"status" : "delivering",
"create_date" : ISODate("2016-06-21T01:00:00Z"),
"order_image_url" : "http://oss/xxxxx.jpg",
"from" : {
"city" : "Hangzhou",
"address" : "文一西路969号",
"name" : "小王",
"phone" : "18657112345",
"location" : {
"type" : "Point",
"coordinates" : [
120,
30
]
}
},
"delivery" : {
"city" : "北京",
"address" : "朝阳区",
"name" : "朝阳群众",
"phone" : "18601011011",
"location" : {
"type" : "Point",
"coordinates" : [
116,
39
]
}
},
"details" : [
{
"action" : "reviced",
"operator" : "快递小哥1号",
"date" : ISODate("2016-06-21T01:00:00Z")
},
{
"action" : "shipping",
"station" : "hangzhou-airport",
"date" : ISODate("2016-06-21T17:00:00Z")
},
{
"action" : "shipping",
"station" : "beijing-airport",
"date" : ISODate("2016-06-21T23:00:00Z")
},
{
"action" : "shipping",
"station" : "chaoyang-station",
"date" : ISODate("2016-06-22T07:00:00Z")
},
{
"action" : "delivering",
"operator" : "快递小哥2号",
"date" : ISODate("2016-06-23T02:00:00Z")
}
]
}

数据操作

物流快递的订单修改主要是查询和信息追加两种，主要介绍这两种：

订单信息查询，最常见的操作，用户的订单查询：

db.order.find({_id:"E123456789"});

有时需要做信息统计，按照状态来查询：

db.order.find({"status":"delivering", "delivery.city":"北京", "delivery.address":"朝阳区"});

物流状态更新时，需要更新相应的订单，MongoDB上直接

$push

过去即可：

db.order.update( { _id:"E123456789"},
{$push: {details:
{"action":"delivering", "operator" : "快递小哥3号", "date" : ISODate("2016-06-23T13:00:00+8:00")}
}})

索引创建

_id

索引，默认存在，不需要再创建；当数据量较大时，可以使用sharding结构，shardkey的选择上可以使用

Hash(_id)

。

TTL索引，字段

create_date

，180天后自动清理数据：

db.order.createIndex({"create_date":1}, {"expireAfterSeconds":15552000})

位置和状态索引，为了能快速处理“某地未处理订单”查询，这是一个多条件的查询，所以是一个复合索引，

status

字段放在前面，因为多数的查询都会依赖状态字段

db.order.createIndex({"status":1, "delivery.city":1, "delivery.address":1})

在这个Demo里，还有一种加快查询速度的方法就是，创建一个只包含指定状态的一个Partial Indexes索引。比如

status

必须为

delivering

才加入到索引中，有效控制索引的大小，加快查询速度。

db.order.createIndex({"delivery.city":1, "delivery.address":1},{partialFilterExpression:{'status':{$eq:"delivering"}}})

MongoDB GIS

MongoDB遵循的事GeoJSON规范，对象的描述上通过一个type字段描述GeoJSON类型，coordinates字段描述空间信息。

{ type: "<GeoJSON type>" , coordinates: <coordinates> }

coordinates是一个

[longitude, latitude]

的数组类型。另外值得关注的是MongoDB GEO的使用的是WGS84标准。WGS84也是国际标准，中国使用的著名的火星坐标GCJ-02，还有一套百度坐标BD09，三者的坐标转换可以参考附录相关的链接。

附录

GeoJSON

https://docs.mongodb.com/manual/reference/geojson/

http://geojson.org/geojson-spec.html

https://docs.mongodb.com/manual/reference/glossary/#term-wgs84

MongoDB Geo Index

https://docs.mongodb.com/manual/core/2dsphere/

https://docs.mongodb.com/manual/reference/glossary/#term-legacy-coordinate-pairs

GeoHack

https://tools.wmflabs.org/geohack/geohack.php?pagename=Hangzhou¶ms=30\_15\_N\_120\_10\_E\_type:city(9018000)_region:CN-33_

https://tools.wmflabs.org/geohack/geohack.php?pagename=Beijing¶ms=39\_55\_N\_116\_23\_E\_type:city(21700000)_region:CN-11_

https://en.wikipedia.org/wiki/World\_Geodetic\_System

Geo Datum

https://github.com/wandergis/coordtransform