LBS地理位置距离计算方法之geohash算法

随着移动终端的普及，不少应用都基于LBS功能，附近的某某（餐馆、银行、妹纸等等）。
基础数据中，通常保存了目标位置的经纬度；利用用户提供的经纬度，进行对比，从而得到是否在附近。这里须要在设置出一个字段，是关于编码的字段，一会看下文哈……

地理位置距离实现目标：
查找附近多少千米内的人或者商家

好比：微信、陌陌、美团、基于O2O的一些APP这些应用或者移动网页都须要用到地理位置计算

目前来讲：移动地理位置距离计算比较好的算法是geohash，特此整理分享。

 

geohash有如下几个特色：

第一：geohash用一个字符串表示经度和纬度两个坐标。

某些状况下没法在两列上同时应用索引 （例如MySQL 4以前的版本，Google App Engine的数据层等），利用geohash，只需在一列上应用索引便可。

(这里插一句：咱们的mysql为字段建立的索引，其实原理就是利用二分法算法来作路径查询简化，快速查找出想要的字段位置)

第二：geohash表示的并非一个点，而是一个矩形区域。好比编码wx4g0ec19，它表示的是一个矩形区域。

使用者能够发布地址编码，既能代表本身位于北海公园附近，又不至于暴露本身的精确坐标，有助于隐私保护。

第三：编码的前缀能够表示更大的区域。

例如wx4g0ec1，它的前缀wx4g0e表示包含编码wx4g0ec1在内的更大范围。 这个特性能够用于附近地点搜索。首先根据用户当前坐标计算geohash（例如wx4g0ec1）而后取其前缀进行查询 （SELECT * FROM place WHERE geohash LIKE 'wx4g0e%'），便可查询附近的全部地点。

Geohash比直接用经纬度的高效不少。

 

Geohash的原理

Geohash的最简单的解释就是：将一个经纬度信息，转换成一个能够排序，能够比较的字符串编码

 

geohash能作到:

• https://github.com/CloudSide/geohash

• https://github.com/lyokato/objc-geohash

• 例如: 假设个人数据库里存储着1亿条包含经纬度的用户数据，用iPhone/android手机定位获得 新浪总部(理想国际大厦)的经纬度: 39.98123848, 116.30683690 而后去数据库查找附近的妞 

require_once('geohash.class.php');
$geohash = new Geohash;
//获得这点的hash值
$hash = $geohash->encode(39.98123848, 116.30683690);
//取前缀，前缀约长范围越小
$prefix = substr($hash, 0, 6);
//取出相邻八个区域
$neighbors = $geohash->neighbors($prefix);
array_push($neighbors, $prefix);

print_r($neighbors);

• 获得9个geohash值

//获得9个geohash值

Array
(
  [top] => wx4eqx
  [bottom] => wx4eqt
  [right] => wx4eqy
  [left] => wx4eqq
  [topleft] => wx4eqr
  [topright] => wx4eqz
  [bottomright] => wx4eqv
  [bottomleft] => wx4eqm
  [0] => wx4eqw
)

　　

• 范围如图:

• 用sql语句查询

• SELECT * FROM xy WHERE geohash LIKE 'wx4eqw%';
  SELECT * FROM xy WHERE geohash LIKE 'wx4eqx%';
  SELECT * FROM xy WHERE geohash LIKE 'wx4eqt%';
  SELECT * FROM xy WHERE geohash LIKE 'wx4eqy%';
  SELECT * FROM xy WHERE geohash LIKE 'wx4eqq%';
  SELECT * FROM xy WHERE geohash LIKE 'wx4eqr%';
  SELECT * FROM xy WHERE geohash LIKE 'wx4eqz%';
  SELECT * FROM xy WHERE geohash LIKE 'wx4eqv%';
  SELECT * FROM xy WHERE geohash LIKE 'wx4eqm%';
  

• 看一下是否用上索引 (一共有50多万行测试数据):

• 索引:

其余资料：

- geohash演示: http://openlocation.org/geohash/geohash-js/

- wiki: http://en.wikipedia.org/wiki/Geohash

- 原理: https://github.com/CloudSide/geohash/wiki

 

 

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