GeoHash索引
GeoHash简介
GeoHash索引是一种基于B树索引，又结合了格网索引的思想的使用广泛的空间索引算法。GeoHash将空间位置编码为一串字符，通过字符串的比较可以得到空间的大致范围。这种编码方法起初被用于以唯一的URL标识地图上的点实体，而点实体一般是以经纬度标识的，所以问题就转变为如何使用URL标识经纬度坐标。下面举例说明GeoHash编码的具体实现步骤。设定武汉大学的经纬度坐标是(114.360734E, 30.541093N)，首先，可以通过如下算法对纬度30.54进行逼近编码: （1）对维度区间[-90,90]进行二分为[-90,0)和[0,90]，称为左右区间，可以确定30.541093属于右区间[0,90]，给标记为1； （2）接着将区间[0,90]进行二分为 [0,45)和[45,90]，可以确定30.541093属于左区间 [0,45)，给标记为0； （3）递归上述过程30.541093，如果给定的纬度属于左区间，则记录0，如果属于右区间则记录1，这样随着算法的进行会产生一个序列101010110110111，序列的长度跟给定的区间划分次数有关。 （4）同样的方法，对经度区间[-180, 180]进行编码，可以得到一个二进制序列110100010101001。 （5）合并经纬度编码，偶数位放经度编码（第一位从0开始），奇数位放纬度编码，把两串编码组合生成新串11100 11001 00011 10011 01100 10111。 （6）对合成的新的二进制串，每五位转成十进制数得到28,25,3,19,12,23，然后再进行Base32编码得到该经纬度的GeoHash编码为wt3mdr。
对于GeoHash索引，需要明确的是：（1）GeoHash编码值表示的并不是一个点，而是一个矩形区域。落在该矩形区域的所有点都可以用该编码表示。（2）字符串越长，表示的范围越精确。编码的前缀可以表示更大的区域。例如wt3mdrff，它的前缀wt3mdr表示包含编码wt3mdrff在内的更大范围。 利用该特性可以进行临近点的搜索。首先根据用户当前坐标计算GeoHash值，然后取其前缀进行查询。（3）GeoHash将区域划分为一个个规则矩形，位于矩形边界两侧的两点，虽然十分接近，但编码会完全不同，因为它的编码方式从左上到右下突变时存在不连续的“跳跃”。
一个例子
下面的例子用到了一个第三方GeoHash库，我使用maven构建项目，pom文件如下：
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
<modelVersion>4.0.0</modelVersion>
<groupId>cn.tzy</groupId>
<artifactId>geohash</artifactId>
<version>0.0.1-SNAPSHOT</version>
<packaging>jar</packaging>
<name>geohash</name>
<url>http://maven.apache.org</url>
<properties>
<project.build.sourceEncoding>UTF-8</project.build.sourceEncoding>
</properties>
<repositories>
<repository>
<id>repo1.maven.org</id>
<name>Maven Official Repository</name>
<url>http://repo1.maven.org/maven2/</url>
</repository>
</repositories>
<dependencies>
<dependency>
<groupId>junit</groupId>
<artifactId>junit</artifactId>
<version>4.12</version>
<scope>test</scope>
</dependency>
<dependency>
<groupId>ch.hsr</groupId>
<artifactId>geohash</artifactId>
<version>1.3.0</version>
</dependency>
</dependencies>
</project>Java代码入下：
package cn.tzy.geohash;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import ch.hsr.geohash.GeoHash;
public class GeoHashEx {
public static void main(String[] args) {
double lat = 30.541093;
double lon = 114.360734;
int precision = 6;
GeoHash geoHash = GeoHash.withCharacterPrecision(lat, lon, precision);
String hashCode = geoHash.toBase32();
System.out.print("GeoHash编码为：");
System.out.println(hashCode);
String binaryCode = geoHash.toBinaryString();
System.out.print("对应的二进制编码为：");
System.out.println(binaryCode);
int length = binaryCode.length();
System.out.print("对应的十进制编码为：");
for(int i = 0; i < length; i+=5) {
String code = binaryCode.substring(i, i + 5);
int num = Integer.valueOf(code, 2);
System.out.print(num);
System.out.print(" ");
}
System.out.println();
char[] binaryCodes = binaryCode.toCharArray();
List<Character> latCodes = new ArrayList<Character>();
List<Character> lonCodes = new ArrayList<Character>();
for (int i = 0; i < binaryCodes.length; i++) {
if (i % 2 == 0) {
lonCodes.add(binaryCodes[i]);
} else {
latCodes.add(binaryCodes[i]);
}
}
StringBuilder latCode = new StringBuilder();
StringBuilder lonCode = new StringBuilder();
for (Character ch : latCodes) {
latCode.append(ch);
}
for (Character ch : lonCodes) {
lonCode.append(ch);
}
System.out.print("维度编码为：");
System.out.println(latCode.toString());
System.out.print("经度编码为：");
System.out.println(lonCode.toString());
}
}运行结果如下：
GeoHash编码为：wt3mdr
对应的二进制编码为：111001100100011100110110010111
对应的十进制编码为：28 25 3 19 12 23
维度编码为：101010110110111
经度编码为：110100010101001腾讯云开发者
