GeoHash空间检索原理及流程
geohash算法
6、geohash的精度 https:///wiki/Geohash
Geohash算法的主要思想是对某一数字通过二分法进行无限逼近。显然的是， 不可能让计算机执行无穷计算，加入执行N次计算，则x属于的区间长度为 (b-a)/2N+1 ,以纬度计算为例，则为180/2N ，误差近似计算为:err= 180/2N+1 =90/2N ,如果N=20，则误差最大为：0.00009。但无论如何这 样表明Geohash是一种近似算法。
③字符串相似的表示距离相近（特殊情况后文阐述），这样 可以利用字符串的前缀匹配来查询附近的POI信息。如下两 个图所示，一个在城区，一个在郊区，城区的GeoHash字符 串之间比较相似，郊区的字符串之间也比较相似，而城区和 郊区的GeoHash字符串相似程度要低些
总结：GeoHash就是一种将经纬度转换成字符串的方法，并且 使得在大部分情况下，字符串前缀匹配越多的距离越近
•同理，地球经度区间是[-180,180]，可以对经度116.389550进行编码 •通过上述计算，纬度产生的编码为1 1 0 1 0 0 1 0 1 1 0 0 0 1 0，经度产生的编码为1 0 1 1 1 0 0 0 1 1 0 0 0 1 1 •合并：偶数位放经度，奇数位放纬度，把2串编码组合生成新串如下图：
Geohash的0、1串序列 是经度0、1序列和纬度0、 1序列中的数字交替进行 排列的，偶数位对应的 序列为经度序列，奇数 位对应的序列为纬度序 列，在进行第一次划分 时，Geohash0、1序列 中的前5个bits （11100），那么这 5bits中有3bits是表示经 度，2bits表示纬度，所 以第一次划分时，是将 经度划分成8个区段 （2^3 = 8），将纬度划 分为4个区段（2^2 = 4），这样，它能把二维的经纬度编码成一维的字符串。 比如，北海公园的编码是wx4g0ec1。 Geohash有以下几个特点： •Geohash用一个字符串表示经度和纬度两个坐标。在数据存储时可以 简化为只为一列做索引。 •Geohash表示的并不是一个点，而是一个矩形区域。使用者可以发布 地址编码，既能表明自己大致位置，又不至于暴露自己的精确坐标，有 助于隐私保护。 •Geohash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。
空间查询的原理
空间查询的原理空间查询是指在地理信息系统中，在给定的空间范围内查找符合一定条件要求的对象或数据的过程。
它是地理信息系统最基本且最常用的功能之一，广泛应用于城市规划、土地利用、资源管理、环境保护等领域。
空间查询原理主要包括以下几个方面：数据存储和索引结构、查询条件的表示和解析、查询算法的选择和优化。
首先，为了高效地进行空间查询，需要将空间数据存储在计算机中，并建立相应的索引结构。
常用的索引结构包括四叉树、R树、网格索引等。
这些索引结构能够将空间数据划分为多个相互不重叠的区域，并建立索引以加快查询速度。
其中，四叉树和R树是两种常用的多叉树索引结构，通过逐级分割和合并操作，可以将空间数据按照层次结构组织起来，使得查询时只需要查找相应区域的索引即可。
网格索引则是将空间数据划分为多个网格，并建立索引以支持空间查询。
其次，查询条件的表示和解析是进行空间查询的重要环节。
查询条件通常由空间关系、属性条件和逻辑运算符组成。
空间关系包括相交、包含、相离、包含于等，通过这些关系，可以定义查询对象与查询范围之间的空间关系。
属性条件则用于对查询对象的属性进行限制，如查询建筑物面积大于1000平方米的对象。
逻辑运算符主要包括与、或、非等，用于组合多个查询条件。
查询条件的解析可以使用SQL语言或专门的地理信息系统查询语言实现。
最后，根据查询条件和存储、索引结构的特点，选择合适的查询算法进行空间查询。
查询算法得根据实际情况选择合适的查询顺序，以尽量减少查询时间和空间资源的消耗。
常见的查询算法包括范围查询、相邻查询、缓冲区查询和点定位查询等。
范围查询是通过比较空间对象的边界信息，判断其是否与查询范围相交或包含，以确定查询结果；相邻查询则是通过计算空间对象边界的相交关系，找到与查询对象相邻的对象；缓冲区查询是根据指定的缓冲区距离，找到与查询对象距离在一定范围内的对象；而点定位查询则是在点数据集中，通过比较点与查询点之间的距离，找到最接近查询点的点对象。
geohash问题详解
geohash问题详解1.两个离的越近，geohash的结果相同的位数越多，对么？这一点是有些用户对geohash的误解，虽然geo确实尽可能的将位置相近的点hash到了一起，可是这并不是严格意义上的(实际上也并不可能，因为毕竟多一维坐标)，例如在方格4的左下部分的点和大方格1的右下部分的点离的很近，可是它们的geohash值一定是相差的相当远，因为头一次的分块就相差太大了，很多时候我们对geohash的值进行简单的排序比较，结果貌似真的能够找出相近的点，并且似乎还是按照距离的远近排列的，可是实际上会有一些点被漏掉了。
上述这个问题，可以通过搜索一个格子，周围八个格子的数据，统一获取后再进行过滤。
这样就在编码层次解决了这个问题。
2.既然不能做到将相近的点hash值也相近，那么geohash的意义何在呢？我觉得geohash还是相当有用的一个算法，毕竟这个算法通过无穷的细分，能确保将每一个小块的geohash值确保在一定的范围之内，这样就为灵活的周边查找和范围查找提供了可能。
常见的一些应用场景A、如果想查询附近的点？如何操作查出改点的gehash值，然后到数据库里面进行前缀匹配就可以了。
B、如果想查询附近点，特定范围内，例如一个点周围500米的点，如何搞？可以查询结果，在结果中进行赛选，将geohash进行解码为经纬度，然后进行比较*在纬度相等的情况下：*经度每隔0.00001度，距离相差约1米；*每隔0.0001度，距离相差约10米；*每隔0.001度，距离相差约100米；*每隔0.01度，距离相差约1000米；*每隔0.1度，距离相差约10000米。
*在经度相等的情况下：*纬度每隔0.00001度，距离相差约1.1米；*每隔0.0001度，距离相差约11米；*每隔0.001度，距离相差约111米；*每隔0.01度，距离相差约1113米；*每隔0.1度，距离相差约11132米。
Geohash，如果geohash的位数是6位数的时候，大概为附近1千米…。
hql的geohash函数
hql的geohash函数HQL中的geohash函数，是一种将地理坐标转换为编码的函数。
它能够将经纬度信息转化为一串字符，方便在数据库中进行地理位置的查询和分析。
本文将详细介绍geohash函数的使用方法和相关注意事项。
一、geohash函数的基本概念geohash函数是一种地理位置编码方法，它将二维的经纬度信息转换为一维的字符串编码。
这个编码字符串的长度可以根据需要进行调整，一般情况下，编码的长度越长，表示的地理位置越精确。
geohash编码的特点是，相邻的地理位置在编码中具有相似的前缀，这样就可以通过比较编码字符串的前缀来判断两个地理位置的近似程度。
二、geohash函数的使用方法在HQL中，geohash函数可以通过以下方式来使用：```SELECT geohash(latitude, longitude) FROM table_name;```其中，latitude和longitude分别表示纬度和经度的字段名或者常量值。
geohash函数会返回一个字符串，表示对应地理位置的编码。
三、geohash函数的参数与返回值geohash函数接受两个参数，分别是纬度和经度的值。
纬度的取值范围是[-90, 90]，经度的取值范围是[-180, 180]。
geohash函数的返回值是一个字符串，表示对应地理位置的编码。
四、geohash函数的应用场景geohash函数在地理位置分析和查询中有广泛的应用。
通过geohash 编码，可以方便地进行地理位置的聚类、搜索和匹配等操作。
比如，在一个用户位置数据表中，可以使用geohash函数将用户的经纬度信息编码为geohash字符串，并对这个字符串进行索引，从而实现基于地理位置的快速查询。
五、geohash函数的注意事项1. 在使用geohash函数时，应当注意地理位置的精度。
geohash编码的长度越长，表示的地理位置越精确，但同时也会增加编码的长度和计算的复杂度。
redis geohash 原理
redis geohash 原理【一、Redis Geohash 简介】Redis Geohash 是一种基于地理空间数据的键值对存储结构，它允许在Redis 数据库中存储和查询地理位置信息。
通过Redis Geohash，可以高效地进行地理空间数据的检索和范围查询。
【二、Redis Geohash 原理】【1.空间划分】Redis Geohash 采用一种层级结构来划分地理空间。
首先，将地球表面划分为一个个网格单元，这些单元可以是正方形、六边形等。
每个网格单元的中心点存储在Redis 中，作为一个键值对。
【2.编码方式】当需要存储和查询地理位置时，Redis Geohash 使用一种编码方式将经纬度坐标转换为键。
这种编码方式可以将经纬度坐标压缩成一个固定长度的字符串，便于存储和传输。
同时，编码后的键具有较好的分布特性，有利于提高查询效率。
【3.查找算法】在查询过程中，Redis Geohash 采用一种名为Geohash 树的数据结构进行查找。
Geohash 树是基于哈希表实现的，它将地理空间划分为多个区域，并存储每个区域的边界点信息。
查询时，根据给定的经纬度坐标，在Geohash 树中找到对应区域，然后根据区域内的边界点信息，筛选出符合条件的键。
【三、Redis Geohash 的应用场景】Redis Geohash 主要应用于以下场景：1.地理范围查询：根据经纬度坐标，查询指定范围内的键值对。
2.地理空间数据分析：对地理空间数据进行聚合、统计和分析。
3.位置推荐：根据用户位置，推荐附近的商品、服务或景点等。
【四、Redis Geohash 的优缺点】优点：1.高效：Redis Geohash 采用层级结构和Geohash 树，提高了查询效率。
2.节省存储空间：通过编码和划分空间，减少了存储空间需求。
3.易于扩展：可以根据需求灵活调整空间划分和编码方式。
缺点：1.精度限制：由于地球表面的划分和编码压缩，可能导致查询结果的精度受限。
geohash原理
geohash原理Geohash原理Geohash是一种将地理位置编码为字符串的方法，它将经纬度坐标转换为一串由数字和字母组成的字符串，这个字符串可以被用作数据库索引或者用于在地图上标记位置。
Geohash的核心原理是将经纬度坐标转换为二进制编码，并将这些二进制编码拼接在一起形成一个字符串。
1. Geohash基本概念Geohash是由 Gustavo Niemeyer 在 2008 年发明的一种地理编码系统。
它将地球表面的经纬度坐标转换为一个短字符串，这个字符串能够唯一表示一个地理位置。
Geohash算法是基于分治法（Divide and Conquer）思想设计的，它将二维的经纬度坐标转化为一维的字符串，并且保证相邻位置之间的距离越小，对应的Geohash值越相似。
2. Geohash原理详解2.1 坐标系在介绍Geohash算法之前，我们需要先了解一下常见的坐标系。
常见的坐标系有 WGS84、GCJ02、BD09 等。
WGS84 是全球定位系统使用最广泛的坐标系，在 Google 地图和百度地图中也都使用 WGS84 坐标系。
GCJ02 又称火星坐标系，是为了保护国家安全而对 WGS84 坐标系进行的加密处理。
BD09 是百度地图使用的一种坐标系，它是在 GCJ02 坐标系基础上再次加密得到的。
2.2 Geohash编码Geohash算法将二维的经纬度坐标转化为一维的字符串，它将经度和纬度分别编码为两个二进制字符串，并将这两个字符串拼接在一起形成一个新的字符串。
Geohash编码过程中采用了递归分治法，将地球表面划分为一个个小矩形区域，并给每个小矩形区域分配一个唯一的Geohash编码。
2.3 Geohash精度Geohash编码的长度决定了它所表示的地理位置的精度。
Geohash 编码越长，表示的地理位置越精确。
例如，长度为 6 的Geohash编码可以表示一个面积为约610km × 610km 的矩形区域；长度为 7 的Geohash编码可以表示一个面积为约76km × 61km 的矩形区域；长度为 8 的Geohash编码可以表示一个面积为约19km × 15km 的矩形区域。
GeoHash算法原理
1.GeoHasH算法/chen77716/article/details/55766681.算法背景Geohash的初衷是如何用尽量短的URL来标志地图上的某个位置，而地图上的位置一般是用经纬度来表示，问题就转化为如何把经纬度转化为一个尽量短的URL。
Geohash的算法描述请参考:/wiki/Geohash ,本文的主要目的是更加细致地解释该算法的原理及实用场景。
2.算法算法的主要思想是对某一数字通过二分法进行无限逼近，比如纬度的区间是[-90,90]，假如给定一个纬度值：46.5，可以通过下面算法对46.5进行无限逼近:（1）把区间[-90,90]进行二分为[-90,0),[0,90]，称为左右区间，可以确定46.5属于右区间[0,90]（2）递归上述过程46.5总是属于某个区间，无论第几次迭代46.5总是属于某个区间[a,b]。
随着每次迭代区间[a,b]总在缩小，根据极限可知[a,b]会收敛到46.5，用δ来描述就是，任意给定一个ε，总存在一个N使得：δ=|x-a/2N|<ε,x为任意给定的纬度（3）上述分析过程保证了算法收敛性的同时，再记录一下收敛的过程：如果给定的纬度x （46.5）属于左区间，则记录0，如果属于右区间则记录1，这样随着算法的进行会产生一个序列1011100，序列的长度跟给定的收敛次数N相关。
反过来，如果我们知道了序列1011100，我们就可以分别能确定纬度x（46.5）属于哪个更小的迭代区间，也就是说该算法是可逆的（4）算法的精度：显然的是，不可能让计算机执行无穷计算，加入执行N此计算，则x 属于的区间长度为(b-a)/2N+1 ,以纬度计算为例，则为180/2N，误差近似计算为:err=180/2N+1 =90/2N ,如果N=20，则误差最大为：0.00009。
但无论如何这样表明Geohash是一种近似算法。
3.编码在对纬度产生了序列1011100后，在对经度做相同的算法也会产生一个序列，比如0011101。
geohash 用法
geohash 用法
Geohash是一种将地理位置坐标编码为一串字符串的算法。
它
将地球表面的位置划分为多个区域，每个区域用一个Geohash
字符串来表示。
Geohash可以用于存储和传输位置数据，通常
用于地理信息系统、位置搜索和地理大数据处理等场景。
Geohash的用法如下：
1. 编码：将经纬度坐标转换为Geohash字符串。
将经度和纬度值进行指定精度的划分，然后将每个划分结果编码为一位字符，最后合并所有字符得到Geohash字符串。
2. 解码：将Geohash字符串解码为对应的经纬度坐标。
根据Geohash字符串的每一位字符，确定对应划分区域，并使用二
分法逐步缩小区域范围，得到最终的经纬度坐标。
3. 精度控制：Geohash字符串的长度可以控制精度，长度越长，则位置表示的范围越小、精度越高；长度越短，则位置表示的范围越大、精度越低。
4. 邻近位置：可以通过Geohash字符串的前缀，找到相邻的位置，以实现位置搜索和范围查询等功能。
Geohash的使用可以帮助在处理和查询大量位置数据时提高效
率和准确性，同时也可以实现位置数据的可视化展示和空间分析等功能。
geohash原理
Geohash原理详解Geohash是一种将地理位置信息编码为字符串的方法，它可以将地理坐标映射为一个字符串，使得这个字符串可以进行字典排序，便于快速检索附近的地理位置。
Geohash编码具有以下特点：精度可调、字符串短、计算速度快、具有地理邻近性。
基本原理Geohash的基本原理是将地球的经纬度坐标转化为一个字符串，这个字符串可以表示该位置的矩形区域。
它采用了二分法的思想，将地球表面划分为一系列的矩形区域，每次将矩形区域按照经度或纬度中点进行划分，得到一个0或1的二进制编码，如左下角为0，右上角为1，因此得到一个二进制编码序列，最后将二进制序列转化为字符串。
具体步骤如下：1.确定经度的范围[-180, 180]和纬度的范围[-90, 90]。
2.将经度和纬度进行归一化，使之落在合理的范围内。
3.将经度和纬度分别转化为二进制数。
4.将经度和纬度的二进制数进行交替拼接，得到一个长的二进制编码序列。
5.将二进制编码序列划分为5位一组，将每组二进制数装换为一个整数。
6.使用转化后的整数作为索引，在指定的字符集中取出对应的字符，得到最终的Geohash字符串。
精度与字符串长度Geohash的精度控制了地理位置的编码精度，精度越高，则编码的范围越小，代表的地理坐标范围越小。
但是精度越高，得到的Geohash字符串长度也会越长。
Geohash字符串的长度与其所表示的矩形区域的大小成反比。
每增加一位Geohash字符串的长度，就会将地理位置划分为更小的矩形区域，相应的编码范围也会减小一半。
因此，通过控制字符串的长度，可以在矩形层面上控制地理位置编码的精度和区域大小。
Geohash字符串与地理邻近性Geohash的一个重要特性是具有地理邻近性。
在Geohash编码中，相邻的地理位置通常具有相近的编码，这意味着附近的地理坐标会有相同或相似的前缀编码。
Geohash编码根据经纬度进行划分，因此相邻的地理位置在经纬度上会有较小的差距，而经过Geohash编码后，前缀部分相同或相似。
Redis的GeoHash详解
Redis的GeoHash详解Redis 在 3.2 版本以后增加了地理位置 GEO 模块，意味着我们可以使⽤ Redis 来实现摩拜单车「附近的 Mobike」、美团和饿了么「附近的餐馆」这样的功能了。
⽤数据库来算附近的⼈地图元素的位置数据使⽤⼆维的经纬度表⽰，经度范围 (-180, 180]，纬度范围 (-90, 90]，纬度正负以⾚道为界，北正南负，经度正负以本初⼦午线 (英国格林尼治天⽂台) 为界，东正西负。
⽐如掘⾦办公室在望京 SOHO，它的经纬度坐标是(116.48105,39.996794)，都是正数，因为中国位于东北半球。
当两个元素的距离不是很远时，可以直接使⽤勾股定理就能算得元素之间的距离。
我们平时使⽤的「附近的⼈」的功能，元素距离都不是很⼤，勾股定理算距离⾜矣。
不过需要注意的是，经纬度坐标的密度不⼀样 (经度总共 360 度，纬度总共 180度)，勾股定律计算平⽅差时之后再求和时，需要按⼀定的系数⽐加权求和。
现在，如果要计算「附近的⼈」，也就是给定⼀个元素的坐标，然后计算这个坐标附近的其它元素，按照距离进⾏排序，该如何下⼿？如果现在元素的经纬度坐标使⽤关系数据库 (元素 id, 经度 x, 纬度 y) 存储，你该如何计算？⾸先，你不可能通过遍历来计算所有的元素和⽬标元素的距离然后再进⾏排序，这个计算量太⼤了，性能指标肯定⽆法满⾜。
⼀般的⽅法都是通过矩形区域来限定元素的数量，然后对区域内的元素进⾏全量距离计算再排序。
这样可以明显减少计算量。
如何划分矩形区域呢？可以指定⼀个半径 r，使⽤⼀条 SQL 就可以圈出来。
当⽤户对筛出来的结果不满意，那就扩⼤半径继续筛选。
select id from positions where x0-r < x < x0+r and y0-r < y < y0+r为了满⾜⾼性能的矩形区域算法，数据表需要在经纬度坐标加上双向复合索引 (x, y)，这样可以最⼤优化查询性能。
geosot 检索方法
geosot 检索方法【原创版4篇】目录（篇1）1.引言2.Geosot 检索方法的定义和原理3.Geosot 检索方法的具体操作步骤4.Geosot 检索方法的应用案例5.Geosot 检索方法的优缺点分析6.结论正文（篇1）【引言】Geosot 检索方法是一种在地球科学领域中广泛应用的检索方法。
它能够帮助研究人员快速、准确地找到与地球科学相关的文献和资料。
本文将对 Geosot 检索方法进行详细介绍，包括其定义、原理、操作步骤、应用案例以及优缺点分析。
【定义和原理】Geosot 检索方法是一种基于关键词的地球科学文献检索方法。
它通过将检索词与地球科学领域的专业词汇进行匹配，从而找到相关的文献和资料。
Geosot 检索方法的原理是利用词汇表和逻辑运算符，将检索词组合成复杂的检索式，从而提高检索的准确性和效率。
【具体操作步骤】Geosot 检索方法的操作步骤如下：1.确定检索词：根据研究主题，选择合适的检索词。
检索词可以是关键词、主题词或作者姓名等。
2.构建检索式：利用逻辑运算符（如 AND、OR、NOT 等），将检索词组合成复杂的检索式。
3.选择检索数据库：根据研究主题，选择合适的地球科学文献数据库。
4.执行检索：将构建好的检索式输入数据库检索框，执行检索操作。
5.筛选结果：根据检索结果的相关性、权威性等因素，筛选出最有价值的文献和资料。
【应用案例】Geosot 检索方法在地球科学领域有广泛的应用，例如：1.在研究地震时，可以通过 Geosot 检索方法找到与地震相关的文献和资料，了解地震的成因、影响和预防措施等。
2.在研究矿产资源时，可以通过 Geosot 检索方法找到与矿产资源勘探、开发和利用相关的文献和资料，为矿产资源的合理开发提供理论支持。
【优缺点分析】Geosot 检索方法的优点包括：1.高效：通过逻辑运算符的组合，可以快速找到与研究主题相关的文献和资料。
2.准确：利用词汇表，可以提高检索的准确性，减少无关文献的出现。
geohash周围8个域 数学原理
一、引言地理哈希（Geohash）是一种地理编码系统，将地理位置标识为字母和数字的组合，使得可以方便地表示和计算地理位置的信息。
在地理信息系统（GIS）和位置服务（LBS）领域广泛应用。
本文将重点介绍geohash周围8个域的数学原理。
二、geohash概述1. geohash是将地理坐标映射为一个字符串的编码算法，将地理位置用一个字符串来表示。
2. geohash使用base32编码的方式，所以一个geohash字符串可以通过32个不同的字符来表示。
三、geohash周围8个域1. geohash编码的周围8个域指的是在地理坐标周围的8个相邻区域。
在地图上可以形成9个正方形区域，中心区域为原始地理位置，周围8个区域为相邻区域。
2. 使用geohash算法可以得到地理坐标点的geohash编码，然后通过该编码得到其周围8个区域的编码。
四、geohash周围8个域计算原理1. geohash周围8个域的计算原理主要包括坐标转换和geohash编码的计算。
2. 首先需要将原始地理坐标点转换为geohash编码，然后根据该编码计算其周围8个区域的编码。
3. geohash编码的计算原理是通过将地理坐标的经度和纬度进行二进制编码，然后再进行base32编码得到geohash编码。
五、geohash周围8个域的应用1. geohash周围8个域的计算可以广泛应用在位置服务和地理信息系统中。
2. 在LBS定位服务中，可以通过geohash周围8个域的计算来快速找到目标地理位置周围的相关信息。
3. 在地图搜索和导航系统中，也可以通过geohash周围8个域的计算来提高搜索和导航的速度和精确度。
六、结论地理哈希（geohash）算法是一种用于地理位置编码的重要算法，其周围8个域的计算原理对于位置服务和地理信息系统有着重要的意义。
通过深入了解geohash周围8个域的数学原理，可以更好地应用于实际的地理信息系统和位置服务中，为用户提供更加准确和快速的地理位置信息。
【544】Geohash相关说明
为了加快速度需要事先将索引信息存储在一个字典里面例如key值为geohash编码value值是里面存在餐厅的点集信息因此之后再需要相关遍历的时候只需要遍历周边这9个geohash块即可
【 544】 Geohash相关说明
参考： 参考： 参考： 参考： 参考：
Geohash9: 大约 4m * 4m 的网格 Geohash8: 大约 17m * 17m 的网格
通过 Geohash 可以实现空间索引，如下图所示，如果查找的点在中心的地方，可以遍历整个 9 个 Geohash 块来实现查找 编码周围的 8 个编码
import geohash a = geohash.encode(pts[0][0], pts[0][1], precision=9) a # 'wx4gd6jh6' geohash.bbox(a) # {'s': 40.00195026397705, # 'w': 116.4730167388916, # 'n': 40.00199317932129, # 'e': 116.47305965423584} geohash.neighbors(a) # ['wx4gd6jh3', # 'wx4gd6jh7', # 'wx4gd6jh4', # 'wx4gd6jh1', # 'wx4gd6jh5', # 'wx4gd6jhd', # 'wx4gd6jh9', # 'wx4gd6jhe']
redis geohash 原理
redis geohash 原理摘要：一、Redis 简介二、GeoHash 算法原理1.GeoHash 编码2.GeoHash 解码3.空间索引三、Redis 中的GeoHash 应用1.添加地理位置数据2.查询附近的数据3.计算两点之间的距离四、Redis Geohash 优缺点1.优点- 高效的地理位置查询- 支持多种数据结构2.缺点- 空间复杂度高- 兼容性问题五、结论正文：Redis 是一款高性能的内存数据存储系统，广泛应用于缓存、消息队列、排行榜等场景。
在Redis 中，GeoHash 是一种用于处理地理位置数据的算法，它可以高效地实现地理位置查询、附近数据查询等功能。
GeoHash 算法基于GeoHash 编码，将二维的地理位置数据压缩成一根哈希值。
编码过程通过将经纬度坐标分成一个个六边形，并计算每个六边形的中心点，然后将中心点的经纬度转换为十进制字符串，最后将字符串进行编码。
解码过程则是编码的逆过程，通过计算哈希值的边界，将数据还原成具体的经纬度坐标。
Redis 利用GeoHash 算法实现了空间索引，可以快速查询附近的数据。
在Redis 中，GeoHash 可以应用于字符串、列表、集合和有序集合等多种数据结构。
通过Redis SADD 命令添加地理位置数据，通过SPOP、SREM 等命令删除数据，通过GEORadiusByMember 命令查询附近的数据。
此外，Redis 还提供了GEODIST 命令，用于计算两点之间的距离。
尽管Redis Geohash 具有高效的地理位置查询能力，但也存在一定的局限性。
首先，空间复杂度高，对于大规模的数据存储，可能会占用较多的内存资源。
其次，由于GeoHash 算法本身的兼容性问题，Redis Geohash 可能与其他系统或库的GeoHash 实现存在差异，导致数据不一致。
综上所述，Redis Geohash 是一种高效、可扩展的地理位置处理算法，适用于需要快速查询附近数据的场景。
一种基于Geohash分区的区域内容空间对象索引方法[发明专利]
![一种基于Geohash分区的区域内容空间对象索引方法[发明专利]](https://img.taocdn.com/s3/m/44325c967fd5360cbb1adb7e.png)
专利名称：一种基于Geohash分区的区域内容空间对象索引方法
专利类型：发明专利
发明人：董元
申请号：CN201910971516.3
申请日：20191014
公开号：CN111737375A
公开日：
20201002
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本发明公开了一种基于Geohash分区的区域内容空间对象索引方法，由以下方法模块构成，其方法模块包括Geohash分区系统模块、信号实时传输模块、空间索引方法模块以及显示器系统模块，所述Geohash分区系统模块是由Geohash算法模块以及Geohash工作系统模块，所述Geohash分区系统模块内部的Geohash算法模块用于对空间建模的建立打好基础的作用，本发明采用两级交错式网格划分方法建立空间索引，能够充分利用空间数据信息，缓解因网格划分过密导致的数据量无节制增加、无效信息过多和查询时间过长等诸多矛盾，从而使得数据检索效率大大提高，并且索引过程简单、方便与明了，而且索引出来的目标更加的精确不会出现误差，与传统方法相比，显现出很大的优越性。
申请人：北部湾大学
地址：535000 广西壮族自治区钦州市钦南区滨海大道12号
国籍：CN
代理机构：杭州知杭知识产权代理事务所(普通合伙)
代理人：夏艳
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geohash原理算法
geohash原理算法
GeoHash是一种地址编码方法，能够把二维的空间经纬度数据编码成一个
字符串。
其基本原理是将地球划分为一系列的网格，然后对每个网格进行编码，最后将这些编码连接起来形成最终的GeoHash字符串。
具体来说，GeoHash算法首先将地球划分为一系列的矩形网格，每个网格
的大小取决于所需的精度。
然后，对于每个网格，使用一个唯一的字符串进行编码。
编码的方式是按照一定的规则将每个网格的经纬度信息转换为字符串形式。
最后，将这些编码连接起来形成最终的GeoHash字符串。
GeoHash算法的优点在于它能够将经纬度信息压缩成较短的字符串，同时
保留了地理位置的大致位置信息。
这使得GeoHash在处理大量地理位置数据时具有高效性，并且能够实现快速的地理位置检索和匹配。
同时，由于GeoHash是基于网格划分的编码方式，所以它还具有较好的空间一致性和
均匀分布性。
总之，GeoHash算法是一种基于网格划分的地址编码方法，能够将经纬度
信息压缩成较短的字符串，同时保留地理位置的大致位置信息，具有高效性、快速检索和匹配、空间一致性和均匀分布性等优点。
geo数据库检索式
Geo数据库检索式可以根据具体的应用场景和需求进行调整，以下是一些常见的检索式示例，供您参考：1. 空间查询：使用空间查询表达式可以筛选出在指定范围内（例如某个特定区域）的地理数据。
例如，可以使用"IN ('杭州', '北京') AND distance(location, (lat, lon), 100km)"进行空间查询，其中"IN"用于指定要匹配的城市列表，"AND"用于组合多个条件，"distance"用于计算地理位置之间的距离。
2. 属性查询：可以使用属性查询表达式来检索具有特定属性值的地理数据。
例如，可以使用"area > 500000"进行面积大于50万平方公里的区域检索。
3. 位置查询：使用位置查询表达式可以检索位于特定位置或范围内的地理数据。
例如，可以使用"IN (POLYGON((longitude1, latitude1, longitude2, latitude2, longitude1)), radius=50km)"进行检索，其中"POLYGON"用于指定多边形区域，"radius"用于指定范围半径。
4. 集合查询：可以使用集合查询表达式来组合多个条件进行查询。
例如，可以使用"(IN ('杭州', '北京') AND area > 500000) OR (population > 500000 AND elevation > 2000)"进行同时满足面积大于5万平方公里且人口大于5万且海拔大于2千的区域检索。
需要注意的是，具体的检索式需要根据实际应用场景和需求进行调整，同时也要考虑数据的类型、精度和范围等因素。
Lucene如何通过GeoHash查询距离
Lucene如何通过GeoHash查询距离之前用Lucene做过位置距离查询的项目，其中Lucene搜索定位距离的原理就是GeoHash，关于GeoHash的介绍看这里GeoHash 介绍，这篇文章要说的是如何根据GeoHash查询距离。
以下面以这幅图来看，图片将经度为0作为X轴的原点，纬度为0作为Y轴的原点，图中为了问题简单化，仅化了3层，实际中3层是不够的。
假设坐标轴正方向表示1，负方向表示0。
那么按照GeoHash方法划分区域，则A到J的GeoHash分别为：位置点GeoHash经度值GeoHash纬度值GeoHash值(经度+维度)A 1 0 0 1 0 0 11 00 00B 1 0 0 0 1 1 10 01 01C 0 1 1 0 1 1 00 11 11D 0 1 1 1 0 0 01 10 10E 1 1 0 1 1 0 11 11 00F 1 1 1 1 1 1 11 11 11G 1 1 1 1 1 1 11 11 11H 1 1 1 0 1 1 01 11 11I 0 1 0 0 1 0 00 11 00J 0 0 0 1 1 1 01 01 01情况1：我们看E、F两个点，其中前两层都是11，仅第三层不一致，E、F离得很近。
情况2：我们看E、I两个点，第二、三层匹配，仅第一层不一致，E、I却离得很远。
同理B、J也一样。
推测结果：那么我们可以这样认为，GeoHash匹配距离时，必须从前往后，直到第一个不能匹配为止，匹配的层数越多越相近。
情况3：拿着结果1，我们看F、G两个点，三层完全匹配，是不是F、G 的距离要比E、F的距离近呢？不是，E、F距离更近。
情况4：加速A、B、C、D无限靠近原点，那么A、B、C、D应该离得非常近，但是我们看GeoHash，A、B、C、D并不是按照从前往后匹配的。
分析结果GeoHash并不是通过从前往后匹配来判断距离的，推测结果是错误的，那是通过什么呢？下面是我的猜测，具体实现思路还需要看看Lucene的源码。
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GeoHash空间检索原理及流程
1构造检索范围
1.1Redis Geohash 存储格式
Geohash值格式类型：
1.Long int 格式：存储格式简单，占用空间较小，检索效率高，不能按位匹配检索。
Eg：-1780687896730638928
2.Base32 格式：存储格式简单，占用空间较小，检索效率较高，检索范围跨度角
度，每少一个字节，代表5个bit位的精度。
Eg: wx4vmkqvj1kv
3.二进制格式存储：存储格式简单，占用空间较大，检索效率会降低，但范围检索
精度高。
Eg: 111001110100100110111001110010101101101110001000011001011011目前我们检索暂时采用二进制格式存储的方式检索，主要考虑是不降低检索精度，而且还可以按字节位进行检索匹配。
1.2构造geohash检索值
1.以用户GPS坐标为圆点，检索距离为半径确定圆形范围。
2.按照圆点与检索半径计算圆形外切正方形的左下点以及右上点坐标，确定检索矩形。
计算过程：
右上点坐标：圆点以0度角方向移动检索距离再以90度角移动检索距离得到。
左下点坐标：圆点以180度角方向移动检索距离再以270度角移动检索距离得到。
3.依据矩形范围确定相应检索距离的检索精度，对应为需要计算多少位的geohash编码
bit位。
定义最大精度为：60bit位，对应base32编码位数为：60/5=12字节
计算每个bit位所代表的空间范围级别，计算公式：
纬度bit位级别计算：180d / Math.pow(2, bits / 2);
精度bit位级别计算: 360d / Math.pow(2, (bits + 1) / 2);
通过检索矩形范围即对应：精度差（宽）、纬度差（高）匹配指定指定精度纬度级别所代表的矩形范围
4.计算圆点指定精度的geohash值。
判断指定此精度的geohash值所表示的矩形范围是否
包括了检索矩形的左下点，以及右上点。
如果包含，则此geohash值，则为空间检索的唯一geohash值，如果未包含，则计算此geohash值邻近8个geohash值，并判断是否
与检索矩形有交集，如果有交集则也为空间检索的geohash值，此时检索geohash值为多个。
1.3检索过程
1.取出geohash检索值。
2.在redis中进行检索。