之前自己在做基于Lucene的内容检索过程中，了解到Lucene可以实现对文本信息，数值信息的内容检索，对于空间距离好像并为为源码中实现；最近半年自己接触到Solr，里面有一个空间距离检索（经纬度），最近对其中的实现做了下学习，了解到在实现空间距离检索的有一个比较常用的技术――GeoHash，下面就介绍下GeoHash。
GeoHash特点
因此我们再去做距离检索的时候，只需要对GeoHash进行前缀匹配即可，具体的原因在后面内容进行介绍。
GeoHash原理
GeoHash最简单的解释就是将一个位置信息转化成一个可以排序、可以比较的字符串编码。下面就详细介绍以下其实现过程：
首先我们将纬度(-90, 90)平均分成两个区间(-90, 0)、(0, 90)，如果坐标位置的纬度值在第一区间，则编码是0，否则编码为1。我们用 40.222012 举例，由于40.222012 属于 (0, 90)，所以编码为1，然后我们继续将(0, 90)分成(0, 45)、(45, 90)两个区间，而40.222012 位于(0, 45)，所以编码是0，依次类推，我们进行20次拆分，最后计算40.222012 的编码是 10111001001101000110。
对于经度采用同样的的方法，得到 116.248283 的编码是 11010010101010100101。
接下来我们对经纬度的编码合并，奇数为是纬度，偶数为是经度，得到的编码是 1110011101001001100011011001100000110110（这里需要特别注意，这里说的奇数、偶数是值数组的下标，从0开始的）；
最后用base32编码，二进制串对应的十进制分别为 28, 29, 4, 24, 27, 6, 1, 22，转化为base32是wx4sv61q，因此就 得到(40.222012, 116.248283) 的编码为 wx4sv61q。（下图介绍了base32的对应关系）
编码 wx4sv61q 在地图上对应的位置如下图：
这里我们GeoHash的编码长度为8，这时精度在19米，下表列出了不同的编码长度对应的精度：
由上面的精度可知，如果要选取和我(40.222012, 116.248283)相距2km内的物品，我们只需要查找物品坐标对应的GeoHash以wx4sv为前缀的即可。
GeoHash延伸
到目前为止我们对空间索引有了一定的了解，但是上面介绍的内容对下面的一种情况就无法实现：
我们从图中可以看出，红点与上方的绿点距离较近，与下方的绿点距离较远，但是红点与下方的绿点的编码字符串一样，都是wx4g0。对于GeoHash这种边界问题解决思路也十分简单，我们在做检索或者查询的时候，对周围的八个区域进行匹配，这样就很好的解决了边界问题。下面我们就对GeoHash用Java进行实现。
JAVA实现
在实现之前，我们首先定义一个LocationBean，用它来表示经纬度信息：
/** *@Description: 存储经纬度信息 */ package com.lulei.geo.bean; public class LocationBean { public static final double MINLAT = -90; public static final double MAXLAT = 90; public static final double MINLNG = -180; public static final double MAXLNG = 180; private double lat;//纬度[-90,90] private double lng;//经度[-180,180] public LocationBean(double lat, double lng) { this.lat = lat; this.lng = lng; } public double getLat() { return lat; } public void setLat(double lat) { this.lat = lat; } public double getLng() { return lng; } public void setLng(double lng) { this.lng = lng; } } 然后我们编写一个类，来实现GeoHash，在实现GeoHash的过程中，我们需要用定义一些常量以及经纬度信息，具体如下：
public class GeoHash { private LocationBean location; /** * 1 2500km;2 630km;3 78km;4 30km * 5 2.4km; 6 610m; 7 76m; 8 19m */ private int hashLength = 8; //经纬度转化为geohash长度 private int latLength = 20; //纬度转化为二进制长度 private int lngLength = 20; //经度转化为二进制长度 private double minLat;//每格纬度的单位大小 private double minLng;//每个经度的倒下 private static final char[] CHARS = {'0', '1', '2', '3', '4', '5', '6', '7', '8', '9', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g', 'h', 'j', 'k', 'm', 'n', 'p', 'q', 'r', 's', 't', 'u', 'v', 'w', 'x', 'y', 'z'}; } 在GeoHash实例化时，我们需要对一些属性进行赋值：
public GeoHash(double lat, double lng) { location = new LocationBean(lat, lng); setMinLatLng(); } public int gethashLength() { return hashLength; } /** * @Author:lulei * @Description: 设置经纬度的最小单位 */ private void setMinLatLng() { minLat = LocationBean.MAXLAT - LocationBean.MINLAT; for (int i = 0; i < latLength; i++) { minLat /= 2.0; } minLng = LocationBean.MAXLNG - LocationBean.MINLNG; for (int i = 0; i < lngLength; i++) { minLng /= 2.0; } } 我们在使用GeoHash的时候，需要设置最终编码的长度，因此编写一个方法实现对GeoHash长度的设置
public boolean sethashLength(int length) { if (length < 1) { return false; } hashLength = length; latLength = (length * 5) / 2; if (length % 2 == 0) { lngLength = latLength; } else { lngLength = latLength + 1; } setMinLatLng(); return true; } 有了这些设置之后，我们需要将经度、纬度转化为对应的二进制编码
private boolean[] getHashArray(double value, double min, double max, int length) { if (value < min || value > max) { return null; } if (length < 1) { return null; } boolean[] result = new boolean[length]; for (int i = 0; i < length; i++) { double mid = (min + max) / 2.0; if (value > mid) { result[i] = true; min = mid; } else { result[i] = false; max = mid; } } return result; } 分别获取经纬度的二进制编码后，我们需要将两个二进制字符串合并成一个
private boolean[] merge(boolean[] latArray, boolean[] lngArray) { if (latArray == null || lngArray == null) { return null; } boolean[] result = new boolean[lngArray.length + latArray.length]; Arrays.fill(result, false); for (int i = 0; i < lngArray.length; i++) { result[2 * i] = lngArray[i]; } for (int i = 0; i < latArray.length; i++) { result[2 * i + 1] = latArray[i]; } return result; } 最后我们需要将获得的二进制转进行base32转化
/** * @param lat * @param lng * @return * @Author:lulei * @Description: 获取经纬度的base32字符串 */ private String getGeoHashBase32(double lat, double lng) { boolean[] bools = getGeoBinary(lat, lng); if (bools == null) { return null; } StringBuffer sb = new StringBuffer(); for (int i = 0; i < bools.length; i = i + 5) { boolean[] base32 = new boolean[5]; for (int j = 0; j < 5; j++) { base32[j] = bools[i + j]; } char cha = getBase32Char(base32); if (' ' == cha) { return null; } sb.append(cha); } return sb.toString(); } /** * @param base32 * @return * @Author:lulei * @Description: 将五位二进制转化为base32 */ private char getBase32Char(boolean[] base32) { if (base32 == null || base32.length != 5) { return ' '; } int num = 0; for (boolean bool : base32) { num <<= 1; if (bool) { num += 1; } } return CHARS[num % CHARS.length]; } 对于如何获取周围八个区域的GeoHash值这个问题我们可以做如下转化，我们已经知道当前点的经纬度值，我们也知道每一个区域内的经度、纬度的宽度，如果经度加上或减去这个宽度，我们就可以位于该区域左侧和右侧区域的经度，如果纬度加上或减去这个宽度，我们就可以获取该区域上部和下部的纬度，这样我们就可以分别获取到该区域周围八个区域内的一个点的坐标，我们分别计算这八个点的坐标，也就是八个区域对应的GeoHash编码。
public List<String> getGeoHashBase32For9() { double leftLat = location.getLat() - minLat; double rightLat = location.getLat() + minLat; double upLng = location.getLng() - minLng; double downLng = location.getLng() + minLng; List<String> base32For9 = new ArrayList<String>(); //左侧从上到下 3个 String leftUp = getGeoHashBase32(leftLat, upLng); if (!(leftUp == null || "".equals(leftUp))) { base32For9.add(leftUp); } String leftMid = getGeoHashBase32(leftLat, location.getLng()); if (!(leftMid == null || "".equals(leftMid))) { base32For9.add(leftMid); } String leftDown = getGeoHashBase32(leftLat, downLng); if (!(leftDown == null || "".equals(leftDown))) { base32For9.add(leftDown); } //中间从上到下 3个 String midUp = getGeoHashBase32(location.getLat(), upLng); if (!(midUp == null || "".equals(midUp))) { base32For9.add(midUp); } String midMid = getGeoHashBase32(location.getLat(), location.getLng()); if (!(midMid == null || "".equals(midMid))) { base32For9.add(midMid); } String midDown = getGeoHashBase32(location.getLat(), downLng); if (!(midDown == null || "".equals(midDown))) { base32For9.add(midDown); } //右侧从上到下 3个 String rightUp = getGeoHashBase32(rightLat, upLng); if (!(rightUp == null || "".equals(rightUp))) { base32For9.add(rightUp); } String rightMid = getGeoHashBase32(rightLat, location.getLng()); if (!(rightMid == null || "".equals(rightMid))) { base32For9.add(rightMid); } String rightDown = getGeoHashBase32(rightLat, downLng); if (!(rightDown == null || "".equals(rightDown))) { base32For9.add(rightDown); } return base32For9; } 运行结果
完整代码
上面的博客中已经有完整的LoacationBean代码，这里就不再写了。
/** *@Description: GeoHash实现经纬度的转化 */ package com.lulei.geo; import java.util.ArrayList; import java.util.Arrays; import java.util.List; import com.lulei.geo.bean.LocationBean; import com.lulei.util.JsonUtil; public class GeoHash { private LocationBean location; /** * 1 2500km;2 630km;3 78km;4 30km * 5 2.4km; 6 610m; 7 76m; 8 19m */ private int hashLength = 8; //经纬度转化为geohash长度 private int latLength = 20; //纬度转化为二进制长度 private int lngLength = 20; //经度转化为二进制长度 private double minLat;//每格纬度的单位大小 private double minLng;//每个经度的倒下 private static final char[] CHARS = {'0', '1', '2', '3', '4', '5', '6', '7', '8', '9', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g', 'h', 'j', 'k', 'm', 'n', 'p', 'q', 'r', 's', 't', 'u', 'v', 'w', 'x', 'y', 'z'}; public GeoHash(double lat, double lng) { location = new LocationBean(lat, lng); setMinLatLng(); } public int gethashLength() { return hashLength; } /** * @Author:lulei * @Description: 设置经纬度的最小单位 */ private void setMinLatLng() { minLat = LocationBean.MAXLAT - LocationBean.MINLAT; for (int i = 0; i < latLength; i++) { minLat /= 2.0; } minLng = LocationBean.MAXLNG - LocationBean.MINLNG; for (int i = 0; i < lngLength; i++) { minLng /= 2.0; } } /** * @return * @Author:lulei * @Description: 求所在坐标点及周围点组成的九个 */ public List<String> getGeoHashBase32For9() { double leftLat = location.getLat() - minLat; double rightLat = location.getLat() + minLat; double upLng = location.getLng() - minLng; double downLng = location.getLng() + minLng; List<String> base32For9 = new ArrayList<String>(); //左侧从上到下 3个 String leftUp = getGeoHashBase32(leftLat, upLng); if (!(leftUp == null || "".equals(leftUp))) { base32For9.add(leftUp); } String leftMid = getGeoHashBase32(leftLat, location.getLng()); if (!(leftMid == null || "".equals(leftMid))) { base32For9.add(leftMid); } String leftDown = getGeoHashBase32(leftLat, downLng); if (!(leftDown == null || "".equals(leftDown))) { base32For9.add(leftDown); } //中间从上到下 3个 String midUp = getGeoHashBase32(location.getLat(), upLng); if (!(midUp == null || "".equals(midUp))) { base32For9.add(midUp); } String midMid = getGeoHashBase32(location.getLat(), location.getLng()); if (!(midMid == null || "".equals(midMid))) { base32For9.add(midMid); } String midDown = getGeoHashBase32(location.getLat(), downLng); if (!(midDown == null || "".equals(midDown))) { base32For9.add(midDown); } //右侧从上到下 3个 String rightUp = getGeoHashBase32(rightLat, upLng); if (!(rightUp == null || "".equals(rightUp))) { base32For9.add(rightUp); } String rightMid = getGeoHashBase32(rightLat, location.getLng()); if (!(rightMid == null || "".equals(rightMid))) { base32For9.add(rightMid); } String rightDown = getGeoHashBase32(rightLat, downLng); if (!(rightDown == null || "".equals(rightDown))) { base32For9.add(rightDown); } return base32For9; } /** * @param length * @return * @Author:lulei * @Description: 设置经纬度转化为geohash长度 */ public boolean sethashLength(int length) { if (length < 1) { return false; } hashLength = length; latLength = (length * 5) / 2; if (length % 2 == 0) { lngLength = latLength; } else { lngLength = latLength + 1; } setMinLatLng(); return true; } /** * @return * @Author:lulei * @Description: 获取经纬度的base32字符串 */ public String getGeoHashBase32() { return getGeoHashBase32(location.getLat(), location.getLng()); } /** * @param lat * @param lng * @return * @Author:lulei * @Description: 获取经纬度的base32字符串 */ private String getGeoHashBase32(double lat, double lng) { boolean[] bools = getGeoBinary(lat, lng); if (bools == null) { return null; } StringBuffer sb = new StringBuffer(); for (int i = 0; i < bools.length; i = i + 5) { boolean[] base32 = new boolean[5]; for (int j = 0; j < 5; j++) { base32[j] = bools[i + j]; } char cha = getBase32Char(base32); if (' ' == cha) { return null; } sb.append(cha); } return sb.toString(); } /** * @param base32 * @return * @Author:lulei * @Description: 将五位二进制转化为base32 */ private char getBase32Char(boolean[] base32) { if (base32 == null || base32.length != 5) { return ' '; } int num = 0; for (boolean bool : base32) { num <<= 1; if (bool) { num += 1; } } return CHARS[num % CHARS.length]; } /** * @param lat * @param lng * @return * @Author:lulei * @Description: 获取坐标的geo二进制字符串 */ private boolean[] getGeoBinary(double lat, double lng) { boolean[] latArray = getHashArray(lat, LocationBean.MINLAT, LocationBean.MAXLAT, latLength); boolean[] lngArray = getHashArray(lng, LocationBean.MINLNG, LocationBean.MAXLNG, lngLength); return merge(latArray, lngArray); } /** * @param latArray * @param lngArray * @return * @Author:lulei * @Description: 合并经纬度二进制 */ private boolean[] merge(boolean[] latArray, boolean[] lngArray) { if (latArray == null || lngArray == null) { return null; } boolean[] result = new boolean[lngArray.length + latArray.length]; Arrays.fill(result, false); for (int i = 0; i < lngArray.length; i++) { result[2 * i] = lngArray[i]; } for (int i = 0; i < latArray.length; i++) { result[2 * i + 1] = latArray[i]; } return result; } /** * @param value * @param min * @param max * @return * @Author:lulei * @Description: 将数字转化为geohash二进制字符串 */ private boolean[] getHashArray(double value, double min, double max, int length) { if (value < min || value > max) { return null; } if (length < 1) { return null; } boolean[] result = new boolean[length]; for (int i = 0; i < length; i++) { double mid = (min + max) / 2.0; if (value > mid) { result[i] = true; min = mid; } else { result[i] = false; max = mid; } } return result; } public static void main(String[] args) { // TODO Auto-generated method stub GeoHash g = new GeoHash(40.222012, 116.248283); System.out.println(g.getGeoHashBase32()); System.out.println(JsonUtil.parseJson(g.getGeoHashBase32For9())); } } 以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持武林网。