Derzeit nutzt MongoDB mit B-Bäume geohashing die wird langsamer als die R-Bäume von PostGIS (Ich kann keine genauen Zahlen geben, fürchte ich, aber es gibt viel theoretische Literatur über die Unterschiede). In diesen Folien, http://www.slideshare.net/nknize/rtree-spatial-indexing-with-mongodb-mongodc, spricht der Autor jedoch über das Hinzufügen von R-Bäumen zu MongoDB und Sharding auf einem Geo-Schlüssel. Sie sprechen über die Desktop-Nutzung, daher ist Geosharding möglicherweise nicht von Interesse, da die Vorteile von sharding eher in massiven Datasets zu spüren sind. Letztendlich kommt es wahrscheinlich eher darauf an, was Sie mit Ihren räumlichen Daten machen wollen. Postgis bietet wesentlich mehr Funktionen und Unterstützung für Topologie, Raster, 3D, Konvertierungen zwischen Koordinatensystemen. Wenn Sie also nach etwas suchen, ist PostGIS immer noch die beste Option. Wenn Sie daran interessiert sind Milliarden von Billionen von Geo-Objekten zu speichern und einfach nur alle Punkte in der Nähe dieses Punktes zu finden, dann ist MongoDB wahrscheinlich eine sehr gute Wahl.
Peter, danke für die Antwort. Ich werde mich darum kümmern und Ihre Antwort akzeptieren, wenn niemand anders antwortet. –