本文作者:smallyang,腾讯 IEG 开发工程师 什么是geohash?它的原理是什么?它帮助我们解决了哪些痛点,本文为你娓娓道来。 本文包含以下内容,阅读完需要约10分钟: 我们日常生活中遇到哪些定位的场景 简单复习一下经纬度 geohash原理解析 geohash存在的边界问题 如何解决边界问题 计算两点距离的计算 geohash 在redis中的实现 我们日常生活中遇到哪些定位的场景 我们上下班经常会用APP打车和共享单车,下面2张图,应该都很熟悉,打开定位,查找我附近的车,那么,这
导语 | 我们在使用APP时,是什么能让它快速精准定位我们的具体位置?答案就是geohash。那究竟什么是geohash呢?它的原理是什么?它又帮助我们解决了哪些痛点,本文帮你逐一击破,且听我娓娓道来。 一、日常生活中遇到哪些定位的场景 我们上下班经常会用APP打车和共享单车,下图应该都很熟悉,打开定位,查找我附近的车,那么,这个是怎么实现的呢? 我脑海中第一个实现方式是:实时上报经纬度。在数据库里,把经纬度都标记为索引,通过查找对比经纬度的值,来找到附近1km的车子,但是这种做法第一是索引比较多
在本文中,我们将设计一个邻近服务,用来发现用户附近的地方,比如餐馆,酒店,商场等。
GeoHash本质上是空间索引的一种方式,其基本原理是将地球理解为一个二维平面,将平面递归分解成更小的子块,每个子块在一定经纬度范围内拥有相同的编码。以GeoHash方式建立空间索引,可以提高对空间poi数据进行经纬度检索的效率。
当今年代,每个人都有智能手机,出门在外,自然离不开使用手机地图了,查找附近的餐馆,附近的地铁站,非常方便,可是在这项技术背后又隐藏着什么算法呢?这篇博客将会讲述这个技术背后的GeoHash算法以及基本的实现。
各种社交软件里面都有附件的人的需求,在该应用中,我们查询附近 1 公里的食客,同时只需查询出 20 个即可。 这都依赖基于位置信息服务(Location-Based Service,LBS)的应用。LBS应用访问的数据是和人或物关联的一组经纬度信息,而要能查询相邻的经纬度范围,GEO就非常适合应用在LBS服务的场景。
这只是假设地球是一个球体,因为使用的距离公式是Haversine公式。这个公式仅适用于地球,而不是一个完美的球体。当在社交网站和其他大多数需要查询半径的应用中使用时,这些偏差都不算问题。但是,在最坏的情况下的偏差可能是0.5%,所以一些地理位置很关键的应用还是需要谨慎考虑。
关于GeoHash的了解是我在做爬虫时发现一些网站比如美团、饿了么都会把一些地理位置进行编码,在检索时能够更快的进行地理空间上的检索,找到距离相近的位置。
最近需要实现一个功能,查找车辆附近的加油站,如果车和加油站距离在200米以内,则查找成功。
小麦同学是个吃货+技术宅,平日里就喜欢拿着手机地图点点按按来查询一些好玩的东西。某一天到北海公园游玩,肚肚饿了,于是乎打开手机地图,搜索北海公园附近的餐馆,并选了其中一家用餐。
geohash是一种分层的空间数据结构,将空间网格化.并将二维坐标用一个字符串表示.
我们日常电脑美团或者饿了么点外卖,附近的商家几乎都是秒回的,最简单的理解,我们可以用经纬度来计算。
string类型是二进制安全的(也就是只要能用二进制表示,就能存到string里面,包括图片或者序列化对象),它是redis中最基本的数据类型,一个string最多可存512M 【建议收藏】细说Redis分布式锁
记忆中,一个下班的夜晚,她从人群中轻盈的移动着,那高挑苗条的身材像漂浮在空间中的一个飘逸的音符。她的眼睛充满清澈的阳光和活力,她的双眸中印着银河系的星光。
用法:GEOADDkey longitude latitude member [longitude latitude member …]
码老湿,阅读了你的巧用数据类型实现亿级数据统计之后,我学会了如何游刃有余的使用不同的数据类型(String、Hash、List、Set、Sorted Set、HyperLogLog、Bitmap)去解决不同场景的统计问题。
首先,geohash用一个字符串表示经度和纬度两个坐标。某些情况下无法在两列上同时应用索引 (例如MySQL 4之前的版本,Google App Engine的数据层等),利用geohash,只需在一列上应用索引即可。
昨天一位公众号粉丝和我讨论了一道面试题,个人觉得比较有意义,这里整理了一下分享给大家,愿小伙伴们面试路上少踩坑。面试题目比较简单:“让你实现一个附近的人功能,你有什么方案?”,这道题其实主要还是考察大家对于技术的广度,本文介绍几种方案,给大家一点思路,避免在面试过程中语塞而影响面试结果,如有不严谨之处,还望亲人们温柔指正!
各种社交软件里面都有附件的人的需求,在该应用中,我们查询附近 1 公里的食客,同时只需查询出 20 个即可。 解决基于地理位置的搜索,很多数据库品牌都支持:MySQL、MongoDB、Redis 等都能支持地理位置的存储。
朋友的定位, 附近的人, 打车的距离计算 Redis的Geo在Redis3.2版本就推出了.这个功能可以推算地理位置信息, 两地之间的距离, 方圆几里的人 首先需要一个城市经度纬度查询工具 自行百度搜索
http://www.cnblogs.com/LBSer/p/3310455.html
封图:Photo by Eiliv-Sonas Aceron on Unsplash
命令大小写都可以,如果你只想单纯看 API,不想看例子,请移到最下面的 指令总结。
你们有没有遇到被面试官嘲讽的场景;之前有位刚毕业的小学弟在上海魔都某某某大公司面试,二面主要是问了关于redis的相关知识点,回答的也是磕磕绊绊的,其中一个问题是如何实现搜索附近人加好友功能;想跟小伙伴们一起分享、一起探讨下。如果有不正确的地方,欢迎指正批评,共同进步~~~
本文实例讲述了PHP进阶学习之Geo的地图定位算法。分享给大家供大家参考,具体如下:
每天我们晚上加班回家,可能都会用到滴滴或者共享单车。打开 app 会看到如下的界面:
虽然说官方文档写的是微信小程序,但是只要是Js其它平台也应该通用 试了下字节小程序可以用
Bitmaps 并不是实际的数据类型,而是定义在String类型上的一个面向字节操作的集合。因为字符串是二进制安全的块,他们的最大长度是512M,最适合设置成2^32个不同字节。 bitmaps的位操作分成两类:1.固定时间的单个位操作,比如把String的某个位设置为1或者0,或者获取某个位上的值 2.对于一组位的操作,对给定的bit范围内,统计设定值为1的数目(比如人口统计)。 bitmaps最大的优势是在存储数据时可以极大的节省空间,比如在一个项目中采用自增长的id来标识用户,就可以仅用512M的内存来记录40亿用户的信息(比如用户是否希望收到新的通知,用1和0标识)
最近在做附近定位功能的产品,geohash是一个非常不错的实现方式。查询资料,发现阿里的这篇文章讲解的很好。但文中并没有给出geohash显示的工具。无奈,也没有查到类似的。只好自己简单显示一下,方便自己理解。
可以用于基于地理位置的业务场景。比如:查询两地之间的距离,方圆几里存在的地理位置等等。
本文翻译自https://tools.ietf.org/html/rfc7946 ,2018年1月27,28日两个大雪的周末,以序纪念。
往日,大量的指令让我们无法只靠脑袋来完全的记住,于是乎,编写一个日常的redis常用命令文档,以备不时之需.
如果同时有很多遍布全国的请求都在查找附近的餐馆,按照上述的做法,你的服务有能力及时响应么?
交友与婚恋是人们最基本的需求之一。随着互联网时代的不断发展,移动社交软件已经成为了人们生活中必不可少的一部分。然而,熟人社交并不能完全满足年轻人的社交与情感需求,于是陌生人交友平台悄然兴起。
geohash是实现空间索引的一种算法,其他实现空间索引的算法有:R树和其变种GIST树、四叉树、网格索引等
朋友的定位,附近的人,位置共享,打车距离 redis在3.2就已经推出了geospatial!两地之间的距离,方圆几里的人!都可以用它实现 这个需要把你所在地的经纬度输进去,我们可以在http://www.jsons.cn/lngcode/进行查询!
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。
实现合并流数据在redis存储的地理位置数据拉宽操作——LocationInfoRedisFunction
考虑到在座的各位...都是泥腿子,唯一会做的就是用PHP CRUD,而且即便是只会搞CRUD,也还是离不开MySQL。
Redis是一个开源(BSD许可),内存存储的数据结构服务器,可用作数据库,高速缓存和消息队列代理。它支持字符串、哈希表、列表、集合、有序集合,位图,hyperloglogs等数据类型。
在空间索引类问题当中,一个最普遍而又最重要的问题是:”给定你某个点的坐标,你如何能够在海量的数据点中找到他所在的区域以及最靠近他的点”?
2016 年 8 月发布,取代了 2008 年的 GeoJSON规范成为 GeoJSON 格式的新标准规范。
在上一篇文章中我们对geopandas中的数据结构展开了较为全面的学习,其中涉及到面积长度等计算的过程中提到了具体的计算结果与所选择的投影坐标系关系密切,投影坐标系选择的不恰当会带来计算结果的偏差,直接关乎整个分析过程的有效与否。
今天看文档,无意中发现了 Redis 的一个新功能。 Redis 在 3.2 版本实现了一个地理位置计算的特性。
现代计算机用二进制(位) 作为信息的基础单位, 1个字节等于8位, 例如“abc”字符串是由3个字节组成, 但实际在计算机存储时将其用二进制表示, “abc”分别对应的ASCII码分别是97、 98、 99, 对应的二进制分别是01100001、 01100010和01100011,如下图
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