geohash base32編碼長度與精度
具體應用
geohash將二維的經緯度轉換成字串,如北京9個區域的geohash字串，分別是wx4er，wx4g2、wx4g3等等，每乙個字串代表了某一矩形區域
因此這個矩形區域內所有的點（經緯度座標）都共享相同的geohash字串,
左上角這個區域內的使用者不斷傳送位置資訊請求餐館資料，由於這些使用者的geohash字串都是wx4er，所以可以把wx4er當作key，把該區域的餐館資訊當作value來進行快取，而如果不使用geohash的話，由於區域內的使用者傳來的經緯度是各不相同的，很難做快取。
字串越長，表示的範圍越精確。如圖所示，5位的編碼能表示10平方千公尺範圍矩形區域，而6位編碼能表示更精細的區域（約0.34平方千公尺）
字串相似的表示距離相近（特殊情況後文闡述），這樣可以利用字串的字首匹配來查詢附近的poi資訊。如下兩個圖所示，乙個在城區，乙個在郊區，城區的geohash字串之間比較相似，郊區的字串之間也比較相似，而城區和郊區的geohash字串相似程度要低些。
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串的方法，並且使得在大部分情況下，字串字首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字串，並與各個餐館的geohash字串進行字首匹配，匹配越多的距離越近。
以北海公園為例介紹geohash演算法的計算步驟
根據經緯度計算geohash二進位制編碼
地球緯度區間是[-90,90]， 北海公園的緯度是39.928167，可以通過下面演算法對緯度39.928167進行逼近編碼:
1)將區間[-90,90]轉換為[-90,0],[0,90],可以確定39.928167屬於右區間[0,90]，給標記為1；
2)接著將區間[0,90]進行二分為 [0,45),[45,90]，可以確定39.928167屬於左區間 [0,45)，給標記為0；
3）遞迴上述過程39.928167總是屬於某個區間[a,b]。隨著每次迭代區間[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，這樣隨著演算法的進行會產生乙個序列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
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
組碼通過上述計算，緯度產生的編碼為10111 00011，經度產生的編碼為11010 01011。偶數字放經度，奇數字放緯度，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轉成十進位制，對應著28、29、4、15，十進位制對應的編碼就是wx4g。同理，將編碼轉換成經緯度的解碼演算法與之相反，具體不再贅述。
可以看出，當geohash base32編碼長度為8時，精度在19公尺左右，而當編碼長度為9時，精度在2公尺左右，編碼長度需要根據資料情況進行選擇。
如圖所示，我們將二進位制編碼的結果填寫到空間中，當將空間劃分為四塊時候，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，當我們遞迴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），每乙個子快
也形成z曲線，這種型別的曲線被稱為peano空間填充曲線。
這種型別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。為什麼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。
使用注意點
1）由於geohash是將區域劃分為乙個個規則矩形，並對每個矩形進行編碼，這樣在查詢附近poi資訊時會導致以下問題，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（因為在同乙個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 演算法使用的是 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。
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