GeoHash可以解决什么问题？

现在很多APP上都有依赖基于附近搜索的需求，也就是根据一组经纬度，检索其相邻范围内的经纬度，而GeoHash就是一种可以用来解决检索相邻区域的地理空间算法。

我们不妨先从最原始的需求开始分析，也就是根据某个经纬度获取其附近一定范围内的其他目标信息，我们可以先尝试通过使用像MySQL这样的关系型数据库来实现，比如表中记录了longitude表示经度，latitude 表示纬度。

现在有个用户当前处于的经纬度分别为X、Y，请查询其M范围内的相关信息。

根据经纬度距离计算公式可以写出如下SQL，即可按记录由近到远得到想要的目标信息。

SELECT *, ACOS(
		COS(RADIANS(Y)) *
		COS(RADIANS(latitude )) *
		COS(RADIANS(longitude) - RADIANS(X)) +
		SIN(RADIANS(Y)) *
		SIN(RADIANS(latitude ))
	) * 6378 as distance
FROM test ORDER BY distance;

如果请求量以及数据量都不是很大的情况下，使用这种方式完全就足够了，既简单又方便。

基于网格划分的最近邻查询

很明显，当数据量变多，查询量变大以后，如果还继续使用SQL查询的方式，是很难扛得住非常高频的请求的，因此就需要转变查询的方式，最容易想到的方式就是能不能把数据都存储在内存中，这样查询起来就快多了，不过内存容量相比磁盘小多了，所以我们还要想一种能够节约空间的存储方式，那么基于网格划分的最近邻查询算法就是目前比较常用的解法。

该算法将整个数据空间划分成大小相等、互不重叠的网格，目标信息就存放在这些网格中，只要网格大小合适，就能够获得足够精度的信息。

举个简单的例子

假设按照1万条数据一个方格来划分，一共划分出4*4的网格

当某个区域网格内数据增加时，还可以继续对其分裂，最终就像一颗多叉树一样，且在数据密集区域内网格一定会被划分的很小，而在数据稀疏区域网格则会非常的大，当然，如果网格大小划分不合适，则会导致树的深度太深，每次查找起来性能也不会太理想，不过一旦定位到某个网格之后，再查找邻近的信息就非常简单了，同一个网格内的一定是邻近的，当前网格的上下左右网格就是其次邻近的。

GeoHash

GeoHash是一种优化的网格算法，能够高效的对经纬度进行比较，也是Redis是所使用的算法，其原理就是将网格进行编码，然后根据编码进行Hash存储，且其网格的划分是采用二分区间的方式来完成的，目的就是为了将二维的经纬度转化为一维的二进制数字，这样就可以方便的对齐进行排序、比较了。

划分规则

经度的区间为[-180，180]，纬度的区间为[-90，90]，当经、纬度值落在左区间时，我们就用0表示，当经、纬度值落在右区间时，我们就用1表示。

最直接的4分区就表示为：00011011

举个例子，假设我们要记录的经度值为：109.05122，纬度值为：19.292939

经度值经过6次编码后，最终值为：110011

纬度值经过6次编码后，最终值为：100110

当经纬度编码值都计算出来以后，再进行合并，合并规则为，从第一位开始，奇数位取经度值，偶数位取纬度值，因此合并后最终的结果为：111000011110

好了，现在经过转换之后，111000011110就可以用来存储、比较了，Redis中对于比较可以使用Sorted Set，我们可以用member来记录数据ID，用score来记录转换后的经纬度，也就是111000011110

GeoHash的使用方式

Redis GEOADD 命令

将指定的地理空间位置（纬度、经度、名称）添加到指定的key中

语法

GEOADD key [NX | XX] [CH] longitude latitude member [longitude
  latitude member ...]

示例

将指定经、纬度添加到指定的类型的集合中，比如：geoadd user:locations 109.05122 19.292939 1 103.05212 23.292939 2，就表示把id为1的用户且经纬度值：109.05122 19.292939和id为2的用户且经纬度值：103.05212 23.292939存放到user:locations集合中。

Redis GEORADIUS 命令

以给定的经纬度为中心， 找出某一半径内的元素

语法

GEORADIUS key longitude latitude radius <M | KM | FT | MI>
  [WITHCOORD] [WITHDIST] [WITHHASH] [COUNT count [ANY]] [ASC | DESC]
  [STORE key] [STOREDIST key]

半径单位：

M 表示单位为米。
KM 表示单位为千米。
FT 表示单位为英尺。
MI 表示单位为英里。

可选性参数：

WITHDIST: 在返回位置元素的同时， 将位置元素与中心之间的距离也一并返回。 距离的单位和用户给定的范围单位保持一致。
WITHCOORD: 将位置元素的经度和维度也一并返回。
WITHHASH: 以 52 位有符号整数的形式， 返回位置元素经过原始 geohash 编码的有序集合分值。 这个选项主要用于底层应用或者调试， 实际中的作用并不大。
命令默认返回未排序的位置元素。 通过以下两个参数， 用户可以指定被返回位置元素的排序方式：

ASC: 根据中心的位置， 按照从近到远的方式返回位置元素。
DESC: 根据中心的位置， 按照从远到近的方式返回位置元素。
在默认情况下， GEORADIUS 命令会返回所有匹配的位置元素。 虽然用户可以使用 COUNT 选项去获取前 N 个匹配元素， 但是因为命令在内部可能会需要对所有被匹配的元素进行处理， 所以在对一个非常大的区域进行搜索时， 即使只使用 COUNT 选项去获取少量元素， 命令的执行速度也可能会非常慢。 但是从另一方面来说， 使用 COUNT 选项去减少需要返回的元素数量， 对于减少带宽来说仍然是非常有用的。

示例

假设，我们现在需要根据给定经纬度，由近到远显示附近前10条1000KM范围内的信息，那么，可以这样写：georadius user:locations 110.05152 20.293939 1000 km withcoord withdist count 10 asc

Redis GEORADIUSBYMEMBER 命令

找出位于指定范围内的元素，中心点是由给定的位置元素决定

语法

GEORADIUSBYMEMBER key member radius <M | KM | FT | MI> [WITHCOORD]
  [WITHDIST] [WITHHASH] [COUNT count [ANY]] [ASC | DESC] [STORE key]
  [STOREDIST key]

此命令与GEORADIUS完全相同，唯一的区别是 将经度和纬度值作为要查询的区域的中心，它采用排序集表示的地理空间索引中已存在的成员的名称。

示例

Redis GEODIST 命令

返回两个给定位置之间的距离

语法

GEODIST key member1 member2 [M | KM | FT | MI]

示例

如果用户没有显式地指定单位参数， 那么 GEODIST 默认使用米作为单位。
GEODIST 命令在计算距离时会假设地球为完美的球形， 在极限情况下， 这一假设最大会造成 0.5% 的误差。