引子
機機是個好動又好學的孩子，平日裏就喜歡拿着手機地圖點點按按來查詢一些好玩的東西。某一天機機到北海公園遊玩，肚肚餓了，於是乎打開手機地圖，搜索北海公園附近的餐館，並選了其中一家用餐。
飯飽之後機機開始反思了，地圖後臺如何根據自己所在位置查詢來查詢附近餐館的呢？苦思冥想了半天，機機想出了個方法：計算所在位置P與北京所有餐館的距離，然後返回距離<=1000米的餐館。小得意了一會兒，機機發現北京的餐館何其多啊，這樣計算不得了，於是想了，既然知道經緯度了，那它應該知道自己在西城區，那應該計算所在位置P與西城區所有餐館的距離啊，機機運用了遞歸的思想，想到了西城區也很多餐館啊，應該計算所在位置P與所在街道所有餐館的距離，這樣計算量又小了，效率也提升了。
機機的計算思想很樸素，就是通過過濾的方法來減小參與計算的餐館數目，從某種角度上講，機機在使用索引技術。
一提到索引，大家腦子裏馬上浮現出B樹索引，因爲大量的數據庫（如MySQL、oracle、PostgreSQL等）都在使用B樹。B樹索引本質上是對索引字段進行排序，然後通過類似二分查找的方法進行快速查找，即它要求索引的字段是可排序的，一般而言，可排序的是一維字段，比如時間、年齡、薪水等等。但是對於空間上的一個點（二維，包括經度和緯度），如何排序呢？又如何索引呢？解決的方法很多，下文介紹一種方法來解決這一問題。
思想：如果能通過某種方法將二維的點數據轉換成一維的數據，那樣不就可以繼續使用B樹索引了嘛。那這種方法真的存在嘛，答案是肯定的。目前很火的GeoHash算法就是運用了上述思想，下面我們就開始GeoHash之旅吧。
一、感性認識GeoHash
首先來點感性認識，http://openlocation.org/geohash/geohash-js/ 提供了在地圖上顯示geohash編碼的功能。
1）GeoHash將二維的經緯度轉換成字符串，比如下圖展示了北京9個區域的GeoHash字符串，分別是WX4ER，WX4G2、WX4G3等等，每一個字符串代表了某一矩形區域。也就是說，這個矩形區域內所有的點（經緯度座標）都共享相同的GeoHash字符串，這樣既可以保護隱私（只表示大概區域位置而不是具體的點），又比較容易做緩存，比如左上角這個區域內的用戶不斷髮送位置信息請求餐館數據，由於這些用戶的GeoHash字符串都是WX4ER，所以可以把WX4ER當作key，把該區域的餐館信息當作value來進行緩存，而如果不使用GeoHash的話，由於區域內的用戶傳來的經緯度是各不相同的，很難做緩存。
2）字符串越長，表示的範圍越精確。如圖所示，5位的編碼能表示10平方千米範圍的矩形區域，而6位編碼能表示更精細的區域（約0.34平方千米）
3）字符串相似的表示距離相近（特殊情況後文闡述），這樣可以利用字符串的前綴匹配來查詢附近的POI信息。如下兩個圖所示，一個在城區，一個在郊區，城區的GeoHash字符串之間比較相似，郊區的字符串之間也比較相似，而城區和郊區的GeoHash字符串相似程度要低些。
|
城區 |
郊區 |
通過上面的介紹我們知道了GeoHash就是一種將經緯度轉換成字符串的方法，並且使得在大部分情況下，字符串前綴匹配越多的距離越近，回到我們的案例，根據所在位置查詢來查詢附近餐館時，只需要將所在位置經緯度轉換成GeoHash字符串，並與各個餐館的GeoHash字符串進行前綴匹配，匹配越多的距離越近。
二、GeoHash算法的步驟
下面以北海公園爲例介紹GeoHash算法的計算步驟
2.1. 根據經緯度計算GeoHash二進制編碼
地球緯度區間是[-90,90]， 北海公園的緯度是39.928167，可以通過下面算法對緯度39.928167進行逼近編碼:
1）區間[-90,90]進行二分爲[-90,0),[0,90]，稱爲左右區間，可以確定39.928167屬於右區間[0,90]，給標記爲1；
2）接着將區間[0,90]進行二分爲 [0,45),[45,90]，可以確定39.928167屬於左區間 [0,45)，給標記爲0；
3）遞歸上述過程39.928167總是屬於某個區間[a,b]。隨着每次迭代區間[a,b]總在縮小，並越來越逼近39.928167；
4）如果給定的緯度x（39.928167）屬於左區間，則記錄0，如果屬於右區間則記錄1，這樣隨着算法的進行會產生一個序列1011100，序列的長度跟給定的區間劃分次數有關。
根據緯度算編碼
|
bit |
min |
mid |
max |
|
1 |
-90.000 |
0.000 |
90.000 |
|
0 |
0.000 |
45.000 |
90.000 |
|
1 |
0.000 |
22.500 |
45.000 |
|
1 |
22.500 |
33.750 |
45.000 |
|
1 |
33.7500 |
39.375 |
45.000 |
|
0 |
39.375 |
42.188 |
45.000 |
|
0 |
39.375 |
40.7815 |
42.188 |
|
0 |
39.375 |
40.07825 |
40.7815 |
|
1 |
39.375 |
39.726625 |
40.07825 |
|
1 |
39.726625 |
39.9024375 |
40.07825 |
同理，地球經度區間是[-180,180]，可以對經度116.389550進行編碼。
根據經度算編碼
|
bit |
min |
mid |
max |
|
1 |
-180 |
0.000 |
180 |
|
1 |
0.000 |
90 |
180 |
|
0 |
90 |
135 |
180 |
|
1 |
90 |
112.5 |
135 |
|
0 |
112.5 |
123.75 |
135 |
|
0 |
112.5 |
118.125 |
123.75 |
|
1 |
112.5 |
115.3125 |
118.125 |
|
0 |
115.3125 |
116.71875 |
118.125 |
|
1 |
115.3125 |
116.015625 |
116.71875 |
|
1 |
116.015625 |
116.3671875 |
116.71875 |
2.2. 組碼
通過上述計算，緯度產生的編碼爲10111 00011，經度產生的編碼爲11010 01011。偶數位放經度，奇數位放緯度，把2串編碼組合生成新串：11100 11101 00100 01111。
最後使用用0-9、b-z（去掉a, i, l, o）這32個字母進行base32編碼，首先將11100 11101 00100 01111轉成十進制，對應着28、29、4、15，十進制對應的編碼就是wx4g。同理，將編碼轉換成經緯度的解碼算法與之相反，具體不再贅述。
三、GeoHash Base32編碼長度與精度
下表摘自維基百科：http://en.wikipedia.org/wiki/Geohash
可以看出，當geohash base32編碼長度爲8時，精度在19米左右，而當編碼長度爲9時，精度在2米左右，編碼長度需要根據數據情況進行選擇。
三、GeoHash算法
上文講了GeoHash的計算步驟，僅僅說明是什麼而沒有說明爲什麼？爲什麼分別給經度和維度編碼？爲什麼需要將經緯度兩串編碼交叉組合成一串編碼？本節試圖回答這一問題。
如圖所示，我們將二進制編碼的結果填寫到空間中，當將空間劃分爲四塊時候，編碼的順序分別是左下角00，左上角01，右下腳10，右上角11，也就是類似於Z的曲線，當我們遞歸的將各個塊分解成更小的子塊時，編碼的順序是自相似的（分形），每一個子快也形成Z曲線，這種類型的曲線被稱爲Peano空間填充曲線。
這種類型的空間填充曲線的優點是將二維空間轉換成一維曲線（事實上是分形維），對大部分而言，編碼相似的距離也相近， 但Peano空間填充曲線最大的缺點就是突變性，有些編碼相鄰但距離卻相差很遠，比如0111與1000，編碼是相鄰的，但距離相差很大。
除Peano空間填充曲線外，還有很多空間填充曲線，如圖所示，其中效果公認較好是Hilbert空間填充曲線，相較於Peano曲線而言，Hilbert曲線沒有較大的突變。爲什麼GeoHash不選擇Hilbert空間填充曲線呢？可能是Peano曲線思路以及計算上比較簡單吧，事實上，Peano曲線就是一種四叉樹線性編碼方式。
四、使用注意點
1）由於GeoHash是將區域劃分爲一個個規則矩形，並對每個矩形進行編碼，這樣在查詢附近POI信息時會導致以下問題，比如紅色的點是我們的位置，綠色的兩個點分別是附近的兩個餐館，但是在查詢的時候會發現距離較遠餐館的GeoHash編碼與我們一樣（因爲在同一個GeoHash區域塊上），而較近餐館的GeoHash編碼與我們不一致。這個問題往往產生在邊界處。
解決的思路很簡單，我們查詢時，除了使用定位點的GeoHash編碼進行匹配外，還使用周圍8個區域的GeoHash編碼，這樣可以避免這個問題。
2）我們已經知道現有的GeoHash算法使用的是Peano空間填充曲線，這種曲線會產生突變，造成了編碼雖然相似但距離可能相差很大的問題，因此在查詢附近餐館時候，首先篩選GeoHash編碼相似的POI點，然後進行實際距離計算。
geohash只是空間索引的一種方式，特別適合點數據，而對線、面數據採用R樹索引更有優勢（可參考：深入淺出空間索引：爲什麼需要空間索引）。
參考文獻：
http://en.wikipedia.org/wiki/Geohash
http://openlocation.org/geohash/geohash-js/
Cantor空間填充曲線之演算法探討.pdf
轉自http://www.cnblogs.com/LBSer/p/3310455.html
