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小牛知识库。
问题内容: 我似乎找不到太多的文档。在支持这种查询的PostgreSQL上创建数据库/表的最简单方法是什么?SELECT * FROM table WHERE distance(POINT(0,0),table.location)<= 1000m; 其中POINT(0,0)和table.location应该是经度/纬度对,并且1000m是1000米。我应该如何索引该表?谢谢。 问题答案: Post
被问到这个问题:请说一说R-tree原理与实现? R-tree 的实现逻辑
本文向大家介绍Java实现二维码QRCode的编码和解码与示例解析,包括了Java实现二维码QRCode的编码和解码与示例解析的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 Java实现二维码QRCode的编码和解码 涉及到的一些主要类库,方便大家下载: 编码lib:Qrcode_swetake.jar (官网介绍-- http://www.swetake.com/qr/index-e.html)
本文向大家介绍java实现死锁的示例代码,包括了java实现死锁的示例代码的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 什么是死锁 我们先看看这样一个生活中的例子:在一条河上有一座桥,桥面较窄,只能容纳一辆汽车通过,无法让两辆汽车并行。如果有两辆汽车A和B分别由桥的两端驶上该桥,则对于A车来说,它走过桥面左面的一段路(即占有了桥的一部分资源),要想过桥还须等待B车让出右边的桥面,此时A车不能前进;对于
本文向大家介绍Android通用索引栏实现代码,包括了Android通用索引栏实现代码的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 偶尔看到之前写过的代码,感觉好多东西几乎在很多项目中都要用到,虽然每个项目的需求和设计都不同,不过实现的效果都是一样的,可能只是数据格式和一些颜色等的细微差距.但是有的时候因为一个小改变,就要去重复的修改代码,麻烦不说,也容易导致新的问题和BUG. 就拿忽然想到的索引栏来
本文向大家介绍Java编程redisson实现分布式锁代码示例,包括了Java编程redisson实现分布式锁代码示例的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 最近由于工作很忙,很长时间没有更新博客了,今天为大家带来一篇有关Redisson实现分布式锁的文章,好了,不多说了,直接进入主题。 1. 可重入锁(Reentrant Lock) Redisson的分布式可重入锁RLock Java对象实现