李双喆 2013-06-05
3、geohash的php 、python、java、C#实现代码
4、观点讨论
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。
Geohash比直接用经纬度的高效很多。
Geohash的原理
Geohash的最简单的解释就是:将一个经纬度信息,转换成一个可以排序,可以比较的字符串编码
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, 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) | |
(39.375, 42.1875) | (39.375, 40.7812) | (40.7812, 42.1875) | |
(39.375, 40.7812) | (39.375, 40.0781) | (40.0781, 40.7812) | |
(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) | |
(39.9023, 39.9902) | (39.9023, 39.9462) | (39.9462, 39.9902) | |
(39.9023, 39.9462) | (39.9023, 39.9243) | (39.9243, 39.9462) | |
(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) | |
(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) | |
(112.5, 123.75) | (112.5, 118.125) | (118.125, 123.75) | |
(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) | |
(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) | |
(116.367, 116.542) | (116.367, 116.455) | (116.455, 116.542) | |
(116.367, 116.455) | (116.367, 116.411) | (116.411, 116.455) | |
(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) | |
(116.389, 116.400) | (116.389, 116.394) | (116.394, 116.400) |
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 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 | 12 | 13 | 14 | 15 | |
base32 | 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。
实现代码:
php版本的实现方式:http://blog.dixo.net/downloads/geohash-php-class/ 我下载了一个上传的
php:
geohash.class.php
python:
python版本的geohash:python-geohash
java:
java版本的geohash,实现:http://code.google.com/p/geospatialweb/source/browse/#svn/trunk/geohash/src
C#:
1 using System; 2 3 namespace sharonjl.utils 4 { 5 public static class Geohash 6 { 7 #region Direction enum 8 9 public enum Direction 10 { 11 Top = 0, 12 Right = 1, 13 Bottom = 2, 14 Left = 3 15 } 16 17 #endregion 18 19 private const string Base32 = "0123456789bcdefghjkmnpqrstuvwxyz"; 20 private static readonly int[] Bits = new[] {16, 8, 4, 2, 1}; 21 22 private static readonly string[][] Neighbors = { 23 new[] 24 { 25 "p0r21436x8zb9dcf5h7kjnmqesgutwvy", // Top 26 "bc01fg45238967deuvhjyznpkmstqrwx", // Right 27 "14365h7k9dcfesgujnmqp0r2twvyx8zb", // Bottom 28 "238967debc01fg45kmstqrwxuvhjyznp", // Left 29 }, new[] 30 { 31 "bc01fg45238967deuvhjyznpkmstqrwx", // Top 32 "p0r21436x8zb9dcf5h7kjnmqesgutwvy", // Right 33 "238967debc01fg45kmstqrwxuvhjyznp", // Bottom 34 "14365h7k9dcfesgujnmqp0r2twvyx8zb", // Left 35 } 36 }; 37 38 private static readonly string[][] Borders = { 39 new[] {"prxz", "bcfguvyz", "028b", "0145hjnp"}, 40 new[] {"bcfguvyz", "prxz", "0145hjnp", "028b"} 41 }; 42 43 public static String CalculateAdjacent(String hash, Direction direction) 44 { 45 hash = hash.ToLower(); 46 47 char lastChr = hash[hash.Length - 1]; 48 int type = hash.Length%2; 49 var dir = (int) direction; 50 string nHash = hash.Substring(0, hash.Length - 1); 51 52 if (Borders[type][dir].IndexOf(lastChr) != -1) 53 { 54 nHash = CalculateAdjacent(nHash, (Direction) dir); 55 } 56 return nHash + Base32[Neighbors[type][dir].IndexOf(lastChr)]; 57 } 58 59 public static void RefineInterval(ref double[] interval, int cd, int mask) 60 { 61 if ((cd & mask) != 0) 62 { 63 interval[0] = (interval[0] + interval[1])/2; 64 } 65 else 66 { 67 interval[1] = (interval[0] + interval[1])/2; 68 } 69 } 70 71 public static double[] Decode(String geohash) 72 { 73 bool even = true; 74 double[] lat = {-90.0, 90.0}; 75 double[] lon = {-180.0, 180.0}; 76 77 foreach (char c in geohash) 78 { 79 int cd = Base32.IndexOf(c); 80 for (int j = 0; j < 5; j++) 81 { 82 int mask = Bits[j]; 83 if (even) 84 { 85 RefineInterval(ref lon, cd, mask); 86 } 87 else 88 { 89 RefineInterval(ref lat, cd, mask); 90 } 91 even = !even; 92 } 93 } 94 95 return new[] {(lat[0] + lat[1])/2, (lon[0] + lon[1])/2}; 96 } 97 98 public static String Encode(double latitude, double longitude, int precision = 12) 99 { 100 bool even = true; 101 int bit = 0; 102 int ch = 0; 103 string geohash = ""; 104 105 double[] lat = {-90.0, 90.0}; 106 double[] lon = {-180.0, 180.0}; 107 108 if (precision < 1 || precision > 20) precision = 12; 109 110 while (geohash.Length < precision) 111 { 112 double mid; 113 114 if (even) 115 { 116 mid = (lon[0] + lon[1])/2; 117 if (longitude > mid) 118 { 119 ch |= Bits[bit]; 120 lon[0] = mid; 121 } 122 else 123 lon[1] = mid; 124 } 125 else 126 { 127 mid = (lat[0] + lat[1])/2; 128 if (latitude > mid) 129 { 130 ch |= Bits[bit]; 131 lat[0] = mid; 132 } 133 else 134 lat[1] = mid; 135 } 136 137 even = !even; 138 if (bit < 4) 139 bit++; 140 else 141 { 142 geohash += Base32[ch]; 143 bit = 0; 144 ch = 0; 145 } 146 } 147 return geohash; 148 } 149 } 150 }
C#代码来自:https://github.com/sharonjl/geohash-net
geohash演示:http://openlocation.org/geohash/geohash-js/
各种版本下载:打包下载
观点讨论
引用阿里云以为技术专家的博客上的讨论:
常见的一些应用场景
A、如果想查询附近的点?如何操作
查出改点的gehash值,然后到数据库里面进行前缀匹配就可以了。
B、如果想查询附近点,特定范围内,例如一个点周围500米的点,如何搞?
可以查询结果,在结果中进行赛选,将geohash进行解码为经纬度,然后进行比较
*在纬度相等的情况下:
*经度每隔0.00001度,距离相差约1米;
*每隔0.0001度,距离相差约10米;
*每隔0.001度,距离相差约100米;
*每隔0.01度,距离相差约1000米;
*每隔0.1度,距离相差约10000米。
*在经度相等的情况下:
*纬度每隔0.00001度,距离相差约1.1米;
*每隔0.0001度,距离相差约11米;
*每隔0.001度,距离相差约111米;
*每隔0.01度,距离相差约1113米;
*每隔0.1度,距离相差约11132米。
参考资料: