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转:geohash-用字符串实现附近地点搜索

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依稀记得MYSQL5开始支持经纬度了,但在项目中没用过,所以现在也记不清是否有此功能了,不过今天看到这篇文章的时候,感觉这样的处理方法也不错。
原文来自:http://tech.idv2.com/2011/07/05/geohash-intro/

上回说到了用经纬度范围实现附近地点搜索。 一些小型应用中这样做没问题,但在大型应用中它有个显著的缺点:速度慢。慢的原因有两个, 第一是范围比较的索引利用率并不高,第二是SQL语句极其不稳定(不同的当前位置会产生完全不同的SQL查询),很难缓存。

可以考虑使用geohash算法。

geohash是一种地址编码,它能把二维的经纬度编码成一维的字符串。比如,北海公园的编码是wx4g0ec1。

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geohash有以下几个特点:

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。

其次,geohash表示的并不是一个点,而是一个矩形区域。比如编码wx4g0ec19,它表示的是一个矩形区域。 使用者可以发布地址编码,既能表明自己位于北海公园附近,又不至于暴露自己的精确坐标,有助于隐私保护。

第三,编码的前缀可以表示更大的区域。例如wx4g0ec1,它的前缀wx4g0e表示包含编码wx4g0ec1在内的更大范围。 这个特性可以用于附近地点搜索。首先根据用户当前坐标计算geohash(例如wx4g0ec1)然后取其前缀进行查询 (SELECT * FROM place WHERE geohash LIKE 'wx4g0e%'),即可查询附近的所有地点。

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geohash的算法

下面以(39.92324, 116.3906)为例,介绍一下geohash的编码算法。首先将纬度范围(-90, 90)平分成两个区间(-90, 0)、(0, 90), 如果目标纬度位于前一个区间,则编码为0,否则编码为1。由于39.92324属于(0, 90),所以取编码为1。然后再将(0, 90)分成 (0, 45), (45, 90)两个区间,而39.92324位于(0, 45),所以编码为0。以此类推,直到精度符合要求为止,得到纬度编码为1011 1000 1100 0111 1001。

纬度范围 划分区间0 划分区间1 39.92324所属区间
(-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

经度也用同样的算法,对(-180, 180)依次细分,得到116.3906的编码为1101 0010 1100 0100 0100。

经度范围 划分区间0 划分区间1 116.3906所属区间
(-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

接下来将经度和纬度的编码合并,奇数位是纬度,偶数位是经度,得到编码 11100 11101 00100 01111 00000 01101 01011 00001。

最后,用0-9、b-z(去掉a, i, l, o)这32个字母进行base32编码,得到(39.92324, 116.3906)的编码为wx4g0ec1。

十进制 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
十进制 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

解码算法与编码算法相反,先进行base32解码,然后分离出经纬度,最后根据二进制编码对经纬度范围进行细分即可,这里不再赘述。 不过由于geohash表示的是区间,编码越长越精确,但不可能解码出完全一致的地址。

geohash的应用:附近地址搜索

geohash的最大用途就是附近地址搜索了。不过,从geohash的编码算法中可以看出它的一个缺点:位于格子边界两侧的两点, 虽然十分接近,但编码会完全不同。实际应用中,可以同时搜索当前格子周围的8个格子,即可解决这个问题。

以geohash的python库为例,相关的geohash操作如下:

>>> import geohash >>> geohash.encode(39.92324, 116.3906, 5)  # 编码,5表示编码长度 'wx4g0' >>> geohash.expand('wx4g0')                # 求wx4g0格子及周围8个格子的编码 ['wx4ep', 'wx4g1', 'wx4er', 'wx4g2', 'wx4g3', 'wx4dz', 'wx4fb', 'wx4fc', 'wx4g0']

最后,我们来看看本文开头提出的两个问题:速度慢,缓存命中率低。使用geohash查询附近地点,用的是字符串前缀匹配:

SELECT * FROM place WHERE geohash LIKE 'wx4g0%';

而前缀匹配可以利用geohash列上的索引,因此查询速度不会太慢。另外,即使用户坐标发生微小的变化, 也能编码成相同的geohash,这就保证了每次执行相同的SQL语句,使得缓存命中率大大提高。

相关资源

 



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Tags: mysql, geohash

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1条记录访客评论

sql这样会不会更好

select * from table where left(geohash,4) = 'xxx'

Post by cevin on 2015, January 26, 6:24 PM 引用此文发表评论 #1


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