LBS地理位置距离计算方法之geohash算法

最新推荐文章于 2024-11-05 11:40:57 发布

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最新推荐文章于 2024-11-05 11:40:57 发布 · 366 阅读

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本文介绍了Geohash算法在地理位置距离计算中的应用，如微信、陌陌等APP的O2O场景。Geohash以字符串形式表示经纬度坐标，通过索引优化查询，并保护用户隐私。文章探讨了Geohash的特性，包括表示矩形区域、前缀查询以及其在数据库查询中的优势，提供了相关资源链接。

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随着移动终端的普及，很多应用都基于LBS功能，附近的某某（餐馆、银行、妹纸等等）。
基础数据中，一般保存了目标位置的经纬度；利用用户提供的经纬度，进行对比，从而获得是否在附近。这里需要在设置出一个字段，是关于编码的字段，一会看下文哈……

地理位置距离实现目标：
查找附近多少公里内的人或者商家

比如：微信、陌陌、美团、基于O2O的一些APP这些应用或者移动网页都需要用到地理位置计算

目前来说：移动地理位置距离计算比较好的算法是geohash，特此整理分享。

geohash有以下几个特点：

第一：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。

(这里插一句：我们的mysql为字段创建的索引，其实原理就是利用二分法算法来做路径查询简化，快速查找出想要的字段位置)

第二：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

geohash能做到:

https://github.com/CloudSide/geohash
https://github.com/lyokato/objc-geohash
例如: 假设我的数据库里存储着1亿条包含经纬度的用户数据，用iPhone/Android手机定位得到新浪总部(理想国际大厦)的经纬度: 39.98123848, 116.30683690 然后去数据库查找附近的妞

require_once('geohash.class.php');$geohash = new Geohash;//得到这点的hash值$hash = $geohash->encode(39.98123848, 116.30683690);//取前缀，前缀约长范围越小$prefix = substr($hash, 0, 6);//取出相邻八个区域$neighbors = $geohash->neighbors($prefix);array_push($neighbors, $prefix);print_r($neighbors);