文档数据库通过在文档中存储坐标或形状（如点、线或多边形）并提供专门的索引和查询操作来有效地处理这些数据。例如，MongoDB 使用 GeoJSON 格式将位置表示为文档中的嵌入对象，例如 { type: "Point", coordinates: [longitude, latitude] }。这些数据库通常创建空间索引（例如 MongoDB 中的 2dsphere 索引）来优化涉及距离、相交或包含的查询。 这种方法允许开发人员灵活地将地理空间数据与其他文档字段一起存储，从而可以轻松地将基于位置的功能集成到应用程序中，而无需单独的系统。
为了查询地理空间数据，文档数据库提供了专为空间操作量身定制的运算符。 例如，MongoDB 支持 $near（查找特定点附近的文档）、$geoWithin（查找多边形内的位置）和 $geoIntersects（检查几何图形是否重叠）等查询。 这些运算符利用空间索引来高效地执行计算，即使在大规模情况下也是如此。 例如，送货应用程序可以使用 $near 来查找取货地点 5 公里范围内的司机。 有些数据库还支持地理空间聚合，例如计算查询结果中点之间的距离。 这些功能抽象了复杂的几何计算，使开发人员可以专注于应用程序逻辑，而不是低级数学。
实际用例包括基于位置的服务，如叫车应用程序、商店定位器或环境监测系统。 例如，零售应用程序可以将商店位置存储为 GeoJSON 点，并使用 $geoWithin 向用户显示地图上所选区域内的哪些商店。 文档数据库还可以有效地处理动态地理空间数据（例如跟踪移动车辆或更新区域边界），因为它们的架构灵活性允许轻松更新。 虽然关系数据库通常需要扩展（如 PostgreSQL 的 PostGIS），但文档数据库将地理空间功能直接嵌入到其查询语言和存储中，从而简化了构建位置感知应用程序的开发人员的实施。