1. 简介

地理位置（经纬度坐标对）编码为字母数字串，将空间分为网格形状每个网格使用一个编码，是Z阶曲线的众多应用之一。

2. 编码原理

（1） 首先根据区域划分的精度大小选择Geohash的字符串的长度，合理将地图网格化；
（2） 将经纬度进行二分法编码，得到符合精度要求的二进制结果；
（3） 按照奇数位置放经度，偶数位置放纬度的规则，生成新的字符串，根据从左到右的顺序，每5位二进制数字转换为十进制数字，最后按照Geohash字母映射表，将十进制数字转换为Geohash字符串完成编码。

2.1 选择合适的字符串长度将地图网格化

Geohash的字符串长度可以表示区域的精度，字符串长度越长表示的区域范围越小，精度更高，误差更小，Geohash能够提供任意精度的分段级别。一般分级从1-12级。

一旦选定 cell （矩形区域的精度）的宽和高，那么 Geohash 字符串的长度就确定下来了。这样就可以把地图分成了一个个的矩形区域。选定Geohash字符串的长度后，根据下表可知，经纬度所对应的二进制的位数也是确定的。

2.2 经纬度二分编码

假设选取字符串长度为6的矩形来网格化某张地图，已知的经纬度是[31.1932993, 121.43960190000007]，利用二分法，纬度[-90,90]，经度[-180,180]逐渐二分，根据1分配右区间，0分配左区间的原则，以此类推，直到精度符合要求为止，将经纬度编码为二进制，具体的操作步骤如下：
先处理纬度。地球的纬度区间是[-90,90]。把这个区间分为2部分，即[-90,0)，[0,90]。31.1932993位于(0,90]区间，即右区间，标记为1。然后继续把(0,90]区间二分，分为[0,45)，[45,90]，31.1932993位于[0,45)区间，即左区间，标记为0。一直划分下去。

再处理经度，一样的处理方式。地球经度区间是[-180,180]

2.3 交叉混合进行base32编码

纬度产生的二进制是101011000101110，经度产生的二进制是110101100101101，按照“奇数位放经度，偶数位放纬度”的规则，（经度纬度经度纬度…）重新交叉组合经度和纬度的二进制串，生成新的二进制串：111001100111100000110011110110，最后一步就是把这个最终的字符串转换成字符，对应需要查找 base-32 的表。每5位二进制映射为1个十进制数字，11100 11001 11100 00011 00111 10110转换成十进制是 28 25 28 3 7 22，查下表，编码得到最终结果，wtw37q。
（用0-9、b-z（去掉a, i, l, o）这32个字母和数字进行base32编码。）

3. 优缺点

3.1 优点

（1）利用Z阶曲线进行编码。而Z阶曲线可以将二维或者多维空间里的所有点都转换成一维曲线。并且 Z 阶曲线还具有局部保序性。
（2）利用前缀匹配，提高查询搜素效率。两个geohash编码之间的公共前缀越长，在空间越接近。反之不一定成立，在空间上接近，公共前缀可能短。
（3）编码得到的结果是一个矩形网格区域范围，有助于隐私保护。

3.2 缺点

由于Z阶曲线的特性，如果选择不好合适的网格大小，在边缘场景进行邻近点匹配搜索时容易出错，

解决办法：把这个网格周围8个网格的geohash编码都计算出来，将周围八个矩形块范围内的点同时检索出来，再根据实际的相对距离进行过滤。

4. 几何表示

Z阶曲线：下图中标注出来的蓝色的点点。每两个点虽然是相邻的，但是距离相隔很远。看右下角的图，两个数值邻近红色的点两者距离几乎达到了整个正方形的边长。两个数值邻近绿色的点也达到了正方形的一半的长度。

Z阶曲线与经纬度的对应

5. 参考资料

维基百科：
https://en.wikipedia.org/w/index.php?title=Geohash&oldid=121182075

geohash和s2,空间填充曲线：
https://halfrost.com/go_spatial_search/#toc-1

Geohash编码：https://zhuanlan.zhihu.com/p/386445188#:~:text=GeoHash%E4%BD%9C,%E4%B8%AA%E7%BC%96%E7%A0%81%E8%BF%9B%E8%A1%8C%E8%A1%A8%E7%A4%BA%E3%80%82

GeoHash原理以及代码实现：
https://blog.csdn.net/qq_43777978/article/details/116426235