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在点评口碑上,经常有类似的场景,搜索 “1公里以内的美食”,那么这个1公里怎么实现呢?
在数据库中可以通过暴力计算、矩形过滤、以及B树对经度和维度建索引,但这性能仍然很慢(可参考 为什么需要空间索引 )。搜索里用了一个很巧妙的方法,Geo Hash。
如上图,表示根据 GeoHash 对北京几个区域生成的字符串,有几个特点:
地球上任何一个位置都可以用经纬度表示,纬度的区间是 [-90, 90],经度的区间 [-180, 180]。比如天安门的坐标是 39.908,116.397,整体编码过程如下:
一、对纬度 39.908 的编码如下:
二、对经度 116.397 的编码如下:
三、合并组码
即最后天安门的4位 Geo Hash 为 “WX4G”,如果需要经度更准确,在对应的经纬度编码粒度再往下追溯即可。
附:Base32 编码图
举个例子,搜索天安门附近 200 米的景点,如下是天安门附近的Geo编码
搜索过程如下:
由上面步骤可以看出,Geo Hash 将原本大量的距离计算,变成一个字符串检索缩小范围后,再进行小范围的距离计算,及快速又准确的进行距离搜索。
如图所示,我们将二进制编码的结果填写到空间中,当将空间划分为四块时候,编码的顺序分别是左下角00,左上角01,右下脚10,右上角11,也就是类似于Z的曲线。当我们递归的将各个块分解成更小的子块时,编码的顺序是自相似的(分形),每一个子快也形成Z曲线,这种类型的曲线被称为Peano空间填充曲线。
这种类型的空间填充曲线的优点是将二维空间转换成一维曲线(事实上是分形维),对大部分而言,编码相似的距离也相近, 但Peano空间填充曲线最大的缺点就是突变性,有些编码相邻但距离却相差很远,比如0111与1000,编码是相邻的,但距离相差很大。
除Peano空间填充曲线外,还有很多空间填充曲线,如图所示,其中效果公认较好是Hilbert空间填充曲线,相较于Peano曲线而言,Hilbert曲线没有较大的突变。为什么GeoHash不选择Hilbert空间填充曲线呢?可能是Peano曲线思路以及计算上比较简单吧,事实上,Peano曲线就是一种四叉树线性编码方式。
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在点评口碑上,经常有类似的场景,搜索 “1公里以内的美食”,那么这个1公里怎么实现呢?
在数据库中可以通过暴力计算、矩形过滤、以及B树对经度和维度建索引,但这性能仍然很慢(可参考 为什么需要空间索引 )。搜索里用了一个很巧妙的方法,Geo Hash。
如上图,表示根据 GeoHash 对北京几个区域生成的字符串,有几个特点:
Geo Hash 如何编码?
地球上任何一个位置都可以用经纬度表示,纬度的区间是 [-90, 90],经度的区间 [-180, 180]。比如天安门的坐标是 39.908,116.397,整体编码过程如下:
一、对纬度 39.908 的编码如下:
二、对经度 116.397 的编码如下:
三、合并组码
即最后天安门的4位 Geo Hash 为 “WX4G”,如果需要经度更准确,在对应的经纬度编码粒度再往下追溯即可。
附:Base32 编码图
Geo Hash 如何用于地理搜索?
举个例子,搜索天安门附近 200 米的景点,如下是天安门附近的Geo编码
搜索过程如下:
由上面步骤可以看出,Geo Hash 将原本大量的距离计算,变成一个字符串检索缩小范围后,再进行小范围的距离计算,及快速又准确的进行距离搜索。
Geo Hash 依据的数学原理
如图所示,我们将二进制编码的结果填写到空间中,当将空间划分为四块时候,编码的顺序分别是左下角00,左上角01,右下脚10,右上角11,也就是类似于Z的曲线。当我们递归的将各个块分解成更小的子块时,编码的顺序是自相似的(分形),每一个子快也形成Z曲线,这种类型的曲线被称为Peano空间填充曲线。
这种类型的空间填充曲线的优点是将二维空间转换成一维曲线(事实上是分形维),对大部分而言,编码相似的距离也相近, 但Peano空间填充曲线最大的缺点就是突变性,有些编码相邻但距离却相差很远,比如0111与1000,编码是相邻的,但距离相差很大。
除Peano空间填充曲线外,还有很多空间填充曲线,如图所示,其中效果公认较好是Hilbert空间填充曲线,相较于Peano曲线而言,Hilbert曲线没有较大的突变。为什么GeoHash不选择Hilbert空间填充曲线呢?可能是Peano曲线思路以及计算上比较简单吧,事实上,Peano曲线就是一种四叉树线性编码方式。
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