LBS地理位置距离计算方法之geohash算法

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:

复制代码
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);
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