Geohash的原理、算法和具體應(yīng)用探究
Geohash 是一種地址編碼，它能把二維的經(jīng)緯度編碼成一維的字符串。比如，北海公園的編碼是wx4g0ec1。
Geohash 的原理、算法
下面以(39.92324, 116.3906)為例，介紹一下geohash的編碼算法。
首先將緯度范圍(-90, 90)平分成兩個區(qū)間(-90, 0)、(0, 90)， 如果目標(biāo)緯度位于前一個區(qū)間，則編碼為0，否則編碼為1。由于39.92324屬于(0, 90)，所以取編碼為1。然后再將(0, 90)分成 (0, 45), (45, 90)兩個區(qū)間，而39.92324位于(0, 45)，所以編碼為0。以此類推，直到精度符合要求為止，得到緯度編碼為1011 1000 1100 0111 1001。
| 緯度范圍 | 劃分區(qū)間0 | 劃分區(qū)間1 | 39.92324所屬區(qū)間 |
| (-90, 90) | (-90, 0.0) | (0.0, 90) | 1 |
| (0.0, 90) | (0.0, 45.0) | (45.0, 90) | 0 |
| (0.0, 45.0) | (0.0, 22.5) | (22.5, 45.0) | 1 |
| (22.5, 45.0) | (22.5, 33.75) | (33.75, 45.0) | 1 |
| (33.75, 45.0) | (33.75, 39.375) | (39.375, 45.0) | 1 |
| (39.375, 45.0) | (39.375, 42.1875) | (42.1875, 45.0) | 0 |
| (39.375, 42.1875) | (39.375, 40.7812) | (40.7812, 42.1875) | 0 |
| (39.375, 40.7812) | (39.375, 40.0781) | (40.0781, 40.7812) | 0 |
| (39.375, 40.0781) | (39.375, 39.7265) | (39.7265, 40.0781) | 1 |
| (39.7265, 40.0781) | (39.7265, 39.9023) | (39.9023, 40.0781) | 1 |
| (39.9023, 40.0781) | (39.9023, 39.9902) | (39.9902, 40.0781) | 0 |
| (39.9023, 39.9902) | (39.9023, 39.9462) | (39.9462, 39.9902) | 0 |
| (39.9023, 39.9462) | (39.9023, 39.9243) | (39.9243, 39.9462) | 0 |
| (39.9023, 39.9243) | (39.9023, 39.9133) | (39.9133, 39.9243) | 1 |
| (39.9133, 39.9243) | (39.9133, 39.9188) | (39.9188, 39.9243) | 1 |
| (39.9188, 39.9243) | (39.9188, 39.9215) | (39.9215, 39.9243) | 1 |
經(jīng)度也用同樣的算法，對(-180, 180)依次細(xì)分，得到116.3906的編碼為1101 0010 1100 0100 0100。
| 經(jīng)度范圍 | 劃分區(qū)間0 | 劃分區(qū)間1 | 116.3906所屬區(qū)間 |
| (-180, 180) | (-180, 0.0) | (0.0, 180) | 1 |
| (0.0, 180) | (0.0, 90.0) | (90.0, 180) | 1 |
| (90.0, 180) | (90.0, 135.0) | (135.0, 180) | 0 |
| (90.0, 135.0) | (90.0, 112.5) | (112.5, 135.0) | 1 |
| (112.5, 135.0) | (112.5, 123.75) | (123.75, 135.0) | 0 |
| (112.5, 123.75) | (112.5, 118.125) | (118.125, 123.75) | 0 |
| (112.5, 118.125) | (112.5, 115.312) | (115.312, 118.125) | 1 |
| (115.312, 118.125) | (115.312, 116.718) | (116.718, 118.125) | 0 |
| (115.312, 116.718) | (115.312, 116.015) | (116.015, 116.718) | 1 |
| (116.015, 116.718) | (116.015, 116.367) | (116.367, 116.718) | 1 |
| (116.367, 116.718) | (116.367, 116.542) | (116.542, 116.718) | 0 |
| (116.367, 116.542) | (116.367, 116.455) | (116.455, 116.542) | 0 |
| (116.367, 116.455) | (116.367, 116.411) | (116.411, 116.455) | 0 |
| (116.367, 116.411) | (116.367, 116.389) | (116.389, 116.411) | 1 |
| (116.389, 116.411) | (116.389, 116.400) | (116.400, 116.411) | 0 |
| (116.389, 116.400) | (116.389, 116.394) | (116.394, 116.400) | 0 |
接下來將經(jīng)度和緯度的編碼合并，奇數(shù)位是緯度，偶數(shù)位是經(jīng)度，得到編碼 11100 11101 00100 01111 00000 01101 01011 00001。
最后，用0-9、b-z（去掉a, i, l, o）這32個字母進(jìn)行base32編碼，得到(39.92324, 116.3906)的編碼為wx4g0ec1。
| 十進(jìn)制 | 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 | 12 | 13 | 14 | 15 |
| base32 | 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | b | c | d | e | f | g |
| 十進(jìn)制 | 16 | 17 | 18 | 19 | 20 | 21 | 22 | 23 | 24 | 25 | 26 | 27 | 28 | 29 | 30 | 31 |
| base32 | h | j | k | m | n | p | q | r | s | t | u | v | w | x | y | z |
解碼算法與編碼算法相反，先進(jìn)行base32解碼，然后分離出經(jīng)緯度，最后根據(jù)二進(jìn)制編碼對經(jīng)緯度范圍進(jìn)行細(xì)分即可，這里不再贅述。 不過由于geohash表示的是區(qū)間，編碼越長越精確，但不可能解碼出完全一致的地址。
Geohash的應(yīng)用：附近地址搜索
geohash的最大用途就是附近地址搜索了。不過，從geohash的編碼算法中可以看出它的一個缺點(diǎn)：位于格子邊界兩側(cè)的兩點(diǎn)， 雖然十分接近，但編碼會完全不同。實(shí)際應(yīng)用中，可以同時搜索當(dāng)前格子周圍的8個格子，即可解決這個問題。
最后，我們來看看本文開頭提出的兩個問題：速度慢，緩存命中率低。使用geohash查詢附近地點(diǎn)，用的是字符串前綴匹配：
而前綴匹配可以利用geohash列上的索引，因此查詢速度不會太慢。另外，即使用戶坐標(biāo)發(fā)生微小的變化， 也能編碼成相同的geohash，這就保證了每次執(zhí)行相同的SQL語句，使得緩存命中率大大提高。
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