IT男 2019-06-27
作者简介:戴嘉乐( Mr.Maple ) | 前百度地图高级研发工程师 | 《中国IPFS开发者圆桌沙龙》活动主办人 | IPFS应用实践者
个人网站:https://www.daijiale.cn
联系方式:微信号(daijiale6239)
打造地理位置信息与区块链的关系对象模型,建立一套
人->位置->真实世界->传递信任->价值转移->位置->人 的生态模型,实现用区块链来索引真实世界的愿景。
而GeoHash算法可以大幅度提高在庞大位置数据中的检索效率,同时为应用提供便捷的缓存机制。
IPFS&Filecoin技术则可以保证在一个可信的区块链网络中去大规模传递与海量位置信息相关联的海量文件、数据集合,并保证传递过程中数据的产权价值。
DDApp ( Data Decentered Application ):是一个数据去中心化应用的概念,介于传统应用和去中心化应用之间,解决了DApp不能依赖中心化的API的问题,又保证部分需要去中心化场景下的数据,在与应用交互之外,还可以独立分布部署、P2P传输。
IPFS全称InterPlanetary File System,中文名:星际文件系统,是一个旨在创建持久且分布式存储和共享文件的网络传输协议。它是一种内容可寻址的对等超媒体分发协议可以让网络更快、更安全、更开放。它是一个面向全球的、是一个点对点的分布式版本文件系统,试图将所有具有相同文件系统的计算设备连接在一起。
Geohash是由Gustavo Niemeyer发明的公共域地理编码系统,它将一个地理位置编码成一串字母和数字。
它是一种层次化的空间数据结构,将空间细分为网格形状的桶,是一种被称为z -阶空间填充曲线的应用,下图中就是GeoHash算法中常用的Peano曲线,一种四叉树线性编码方式。
GeoHash数据将具有如下3个特点:
例如,坐标对(116.414597,39.955441),位于北京安定门附近,GeoHash后形成的值为WX4G2
我们已经知道现有的GeoHash算法使用的是Peano空间填充曲线,这种曲线会产生突变,造成了编码虽然相似但距离可能相差很大的问题,因此在基于个人位置查询附近Poi信息时,首先筛选GeoHash编码相似的POI点,然后进行实际距离计算,来规避算法突变所造成的误差。
当然Geohash只是空间索引的一种方式,特别适合POI点数据,而对线Link、面数据采用R树索引更有优势
Geo Object Model
属性 | 类型 | 备注 |
---|---|---|
geo_id | INT | 唯一标识 |
geo_address | STRING | 地址名 |
geo_lng | FLOAT | 位置经度 |
geo_lat | FLOAT | 位置纬度 |
geo_hash | STRING | 位置生成的GeoHash值 |
ipfs_hash | STRING | 所存数据的IpfsHash值 |
addGeoInfoByParam() | FUNCTION | 添加位置信息方法 |
getGeoInfoByParam() | FUNCTION | 获取位置信息方法 |
mixGeoHashByParam() | FUNCTION | GeoHash生成算法 |
addIpfsDataByParam() | FUNCTION | 添加Ipfs数据方法 |
mixIpfsHashByParam() | FUNCTION | 关联Ipfs数据方法 |
这是网友以 100万 poi 数据查询范围 3km 内的点(最多取100条)的性能测试统计
以下是各数据库的对比情况:
数据库 | 耗时 | 区域查询 | 多条件支持 |
---|---|---|---|
redis(3.2.8) | 1-10ms | 支持 | 不支持 |
mongo(3.4.4) | 10-50ms | 支持 | 支持 |
postgreSQL(9.6.2) | 3-8ms | 支持 | 支持 |
mysql(5.7.18) | 8-15ms | 支持 | 支持 |
综合比较后,个人选择了MySql 来进行后文Demo的支撑数据库
PS:
-- 表的结构 `geo_object` -- CREATE TABLE `geo_object` ( `geo_id` bigint(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `geo_loc` point NOT NULL, `geo_address` varchar(255) NOT NULL, `ipfs_hash` varchar(255) NOT NULL ) ENGINE=MyISAM DEFAULT CHARSET=utf8 COMMENT='geo对象模型'; -- Indexes for table `geo_object` ALTER TABLE `geo_object` ADD PRIMARY KEY (`geo_id`), ADD SPATIAL KEY `geo_loc` (`geo_loc`);
有了以上的概念和设计模型,接下来,给大家看一个简单的Demo实现:
addIpfsDataByParam()
方法实现RPC调用。curl -F file=@myGeoFile "http://localhost:5001/api/v0/add?recursive=false&quiet=false&hash=sha2-256"
响应体为 ‘multipart/form-data’格式,成功,会返回如下Body数据:
{ "Name":"myGeoFile" "Hash":"QmYftndCvcEiuSZRX7njywX2AGSeHY21Sa7VryCq1mK1Ew" "Bytes":"2428803" "Size": "" }
拿到Hash值后,再通过mixIpfsDataByParam()
方法关联到我们的Geo位置数据上
INSERT INTO `geo_object`(`geo_loc`, `geo_address`, `ipfs_hash`) VALUES (GeomFromText('POINT(39.989049 116.313658)'),'3W咖啡馆','QmYftndCvcEiuSZRX7njywX2A21Sa7VryCq1mK1Ew21')
INSERT INTO `geo_object`(`geo_loc`, `geo_address`, `ipfs_hash`) VALUES (GeomFromText('POINT(39.988878 116.313352)'),'中关村创业大街南广场','WCJIEFSCvcE231233HY21Sa7Vr1Cq1mK1Ew')
INSERT INTO `geo_object`(`geo_loc`, `geo_address`, `ipfs_hash`) VALUES (GeomFromText('POINT(40.005466 116.315938)'),'圆明园','KBYftndCvcEiuSZRX7njyw1332Y21Sa723mKASDED')
假设球面围栏对角点坐标A1(x1,y1),B1(x2,y2):
x1 = lat + distance / ( 111.1 / COS(RADIANS(lng))), y1 = lng + distance / 111.1 x1 = lat - distance / ( 111.1 / COS(RADIANS(lng))), y1 = lng - distance / 111.1 //构建一阶空间填充曲线 LineString(A1,B1)
PS:
SELECT * FROM geo_object WHERE MBRContains ( LineString ( Point ( 39.989049 + 1 / ( 111.1 / COS(RADIANS(116.313658))), 116.313658 + 1 / 111.1 ), Point ( 39.989049 - 1 / ( 111.1 / COS(RADIANS(116.313658))), 116.313658 - 1 / 111.1 ) ), geo_loc )
如下图所示,我们拿到了距离3W咖啡馆1Km以内中关村大街南广场附近
相关联的IPFS数据
SELECT * FROM geo_object WHERE MBRContains ( LineString ( Point ( 39.989049 + 10 / ( 111.1 / COS(RADIANS(116.313658))), 116.313658 + 10 / 111.1 ), Point ( 39.989049 - 10 / ( 111.1 / COS(RADIANS(116.313658))), 116.313658 - 10 / 111.1 ) ), geo_loc )
如下图所示,我们拿到了距离3W咖啡馆10Km以内圆明园附近
相关联的IPFS数据
PS:
关于Demo这块,后续会另外新开一篇实战文章[【应用】基于IPFS和GeoHash构建具有地理位置价值服务的DDApp(实战篇)]()来做专门介绍,让大家也能自己动手编写一个功能相对完善(可视化界面)DDApp 。
初衷:期望能让大家看到区块链的实际应用场景,为区块链和传统技术的结合做更多预演、布道、分享,不去听币圈熙熙攘攘的声音,用技术创造真实的价值,也期待更多和我一样想法的朋友加入,带一些正能量给这个圈子。
意义:是一个具有地理位置特征的IPFS智能对象,其元数据具备Geo相关特性,支持千万级别空间数据的快速索引,对象内还提供LBS相关功能的接口服务。
也欢迎加入我的知识星球:
转载声明:特别鸣谢天一哥(飞向未来 IPFS指南公众号作者)
与ipfser.org
早期在IPFS大量的布道工作,才有了博主结合IPFS与传统应用的场景想法,期望更多和我们一样对这个领域感兴趣的朋友能加入进来。本文章版权归博主daijiale.cn所有,若想转载请联系作者授权,未经授权,禁止转载,如若发现,将通过个人律师以侵犯《中华人民共和国著作权法》起诉(奉陪到底),授权转载也请注明原出处。