實現思路
想要不拖垮資料，要做到能走索引。就是跟你無關的點，不要掃瞄。減少掃瞄行數來實現減輕資料庫的壓力。那麼減少掃瞄行數肯定要想到索引。可是經緯度有兩個字段，且查詢條件無論怎麼寫都沒辦法走索引。那麼唯一能想到的就是二維變一維。
geohash基本原理是將地球理解為乙個二維平面，將平面遞迴分解成更小的子塊，每個子塊在一定經緯度範圍內擁有相同的編碼，這種方式簡單粗暴，可以滿足對小規模的資料進行經緯度的檢索。
兩個點的距離越近，他們的編碼字首部分就相同，字首部分相同越多，代表距離越近 。然後我們做資料庫掃瞄的時候 可以where geohash like 'code%'這樣就起到了走索引從而優化了執行效率。
認識geohash
1）geohash將二維的經緯度轉換成字串，比如下圖展示了北京9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。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），又比較容易做快取，比如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。
2）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平方千公尺）
3）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。
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