【戴嘉樂】基於IPFS和GeoHash構建具備地理位置價值服務的DDApp（理論篇）

做者簡介：戴嘉樂( Mr.Maple ) | 前百度高級研發工程師 | IPFS應用實踐者&佈道師|
我的網站： https://www.daijiale.cn
聯繫方式：微信號：daijiale6239。

1、概述

1.1 項目意義

打造地理位置信息與區塊鏈的關係對象模型，創建一套 人->位置->真實世界->傳遞信任->價值轉移->位置->人 的生態模型，實現用區塊鏈來索引真實世界的願景。

經過GeoHash算法能夠大幅度提升在龐大位置數據中的檢索效率，同時爲應用提供便捷的緩存機制。

IPFS&Filecoin技術則能夠保證在一個可信的區塊鏈網絡中去大規模傳遞與海量位置信息相關聯的海量文件、數據集合，並保證傳遞過程當中數據的產權價值。

1.2 名詞解釋

• DDApp
  DDApp ( Data Decentered Application )：是一個數據去中心化應用的概念，介於傳統應用和去中心化應用之間，解決了DApp不能依賴中心化的API的問題，又保證部分須要去中心化場景下的數據，在與應用交互以外，還能夠獨立分佈部署、P2P傳輸。
• IPFS
  IPFS全稱InterPlanetary File System，中文名：星際文件系統，是一個旨在建立持久且分佈式存儲和共享文件的網絡傳輸協議。它是一種內容可尋址的對等超媒體分發協議可讓網絡更快、更安全、更開放。它是一個面向全球的、是一個點對點的分佈式版本文件系統，試圖將全部具備相同文件系統的計算設備鏈接在一塊兒。
• GeoHash
  Geohash是由Gustavo Niemeyer發明的公共域地理編碼系統，它將一個地理位置編碼成一串字母和數字。它是一種層次化的空間數據結構，將空間細分爲網格形狀的桶，是一種被稱爲z -階空間填充曲線的應用，下圖中就是GeoHash算法中經常使用的Peano曲線，一種四叉樹線性編碼方式。

GeoHash數據將具備以下3個特色：

• 1 GeoHash將二維的經緯度轉換成字符串，好比下圖展現了北京9個區域的GeoHash字符串，分別是WX4ER，WX4G二、WX4G3等等，每個字符串表明了某一矩形區域。也就是說，這個矩形區域內全部的點（經緯度座標）都共享相同的GeoHash字符串，這樣既能夠保護隱私（只表示大概區域位置而不是具體的點），又比較容易作緩存，好比左上角這個區域內的用戶不斷髮送位置信息請求餐館數據，因爲這些用戶的GeoHash字符串都是WX4ER，因此能夠把WX4ER看成key，把該區域的餐館信息看成value來進行緩存，而若是不使用GeoHash的話，因爲區域內的用戶傳來的經緯度是各不相同的，很難作緩存。

• 2）字符串越長，表示的範圍越精確。如圖所示，5位的編碼能表示10平方公里範圍的矩形區域，而6位編碼能表示更精細的區域（約0.34平方公里）。

• 3）字符串類似的表示距離相近（特殊狀況後文闡述），這樣能夠利用字符串的前綴匹配來查詢附近的POI信息。以下兩個圖所示，一個在城區，一個在郊區，城區的GeoHash字符串之間比較類似，郊區的字符串之間也比較類似，而城區和郊區的GeoHash字符串類似程度要低些。

  例如，座標對（116.414597,39.955441），位於北京安定門附近，GeoHash後造成的值爲WX4G2。

  咱們已經知道現有的GeoHash算法使用的是Peano空間填充曲線，這種曲線會產生突變，形成了編碼雖然類似但距離可能相差很大的問題，所以在基於我的位置查詢附近Poi信息時，首先篩選GeoHash編碼類似的POI點，而後進行實際距離計算，來規避算法突變所形成的偏差。

  固然Geohash只是空間索引的一種方式，特別適合POI點數據，而對線Link、面數據採用R樹索引更有優點。

2、系統設計

2.1 架構設計

2.2 對象模型設計

Geo Object Model

屬性	類型	備註
geo_id	INT	惟一標識
geo_address	STRING	地址名
geo_lng	FLOAT	位置經度
geo_lat	FLOAT	位置緯度
geo_hash	STRING	位置生成的GeoHash值
ipfs_hash	STRING	所存數據的IpfsHash值
addGeoInfoByParam()	FUNCTION	添加位置信息方法
getGeoInfoByParam()	FUNCTION	獲取位置信息方法
mixGeoHashByParam()	FUNCTION	GeoHash生成算法
addIpfsDataByParam()	FUNCTION	添加Ipfs數據方法
mixIpfsHashByParam()	FUNCTION	關聯Ipfs數據方法

2.3 數據庫對象映射

2.3.1 數據庫選型

這是網友以 100萬 poi 數據查詢範圍 3km 內的點（最多取100條）的性能測試統計:

如下是各數據庫的對比狀況：

數據庫	耗時	區域查詢	多條件支持
redis(3.2.8)	1-10ms	支持	不支持
mongo(3.4.4)	10-50ms	支持	支持
postgreSQL(9.6.2)	3-8ms	支持	支持
mysql（5.7.18）	8-15ms	支持	支持

綜合比較後，我的選擇了MySql 來進行後文Demo的支撐數據庫：

• MySql在5.7.4之前版本的童鞋能夠經過myISAM引擎提供的Geom內置函數來實現
• MySql在5.7.4之後版本的童鞋能夠舒服的繼續使用InnoDB引擎，官方對其添加了對空間索引的支持，感興趣的朋友也能夠對比下性能。

PS：

1. 數據庫沒有哪一個必定好，只要適合場景便可。
2. 在研究IPFS存儲性能的過程當中，因爲測試網絡節點問題，有很嚴重的數據傳輸瓶頸，且不穩定，短時間內，很難將須要頻繁更新以及百萬級別數據的檢索邏輯事務放在IPFS這一層中來作。
3. 在IPFS節點網絡性能目前並不樂觀的狀況下，嘗試去尋找能實現具備商業級別能力IPFS應用的過渡方案。

2.3.2 對象模型映射成表結構

-- 表的結構 `geo_object`--CREATE TABLE `geo_object` (`geo_id` bigint(20) NOT NULL  AUTO_INCREMENT,`geo_loc` point NOT NULL,`geo_address` varchar(255) NOT NULL,`ipfs_hash` varchar(255) NOT NULL) ENGINE=MyISAM DEFAULT CHARSET=utf8 COMMENT='geo對象模型';-- Indexes for table `geo_object`ALTER TABLE `geo_object`ADD PRIMARY KEY (`geo_id`),ADD SPATIAL KEY `geo_loc` (`geo_loc`);

3、Demo

有了以上的概念和設計模型，接下來，給你們看一個簡單的Demo實現：

3.1 經過IPFS上傳位置數據

IPFS單節點的部署就不詳細介紹了，這邊能夠參考文章 [利用IPFS構建本身的去中心化分佈式Wiki系統]() 的實現過程.

官方提供了Curl的API方式，咱們能夠經過addIpfsDataByParam()方法實現RPC調用。

curl -F file=@myGeoFile "http://localhost:5001/api/v0/add?recursive=false&quiet=false&hash=sha2-256"

PS：這邊Demo採用的是本地單節點的數據上傳，爲了保障服務的穩定性，建議使用ipfs-cluster的節點集羣解決方案，具體方案能夠參考IPFS資深大牛（飛向將來）的文章《IPFS家族二》。

3.2 獲取IPFS網絡返回值，並關聯數據

響應體爲 ‘multipart/form-data’格式，成功，會返回以下Body數據：

{"Name":"myGeoFile""Hash":"QmYftndCvcEiuSZRX7njywX2AGSeHY21Sa7VryCq1mK1Ew""Bytes":"2428803""Size": ""}

拿到Hash值後，再經過mixIpfsDataByParam()方法關聯到咱們的Geo位置數據上。

3.3 Geo模型預演

選取第一個基準位置點（模擬用戶所在定位）:

維度lat：39.989049
經度lng：116.313658

INSERT INTO `geo_object`(`geo_loc`, `geo_address`, `ipfs_hash`) VALUES (GeomFromText('POINT(39.989049 116.313658)'),'3W咖啡館','QmYftndCvcEiuSZRX7njywX2A21Sa7VryCq1mK1Ew21')

選取第二個Geo位置點（模擬近點）:

維度lat：39.988878
經度lng：116.313352

INSERT INTO `geo_object`(`geo_loc`, `geo_address`, `ipfs_hash`) VALUES (GeomFromText('POINT(39.988878 116.313352)'),'中關村創業大街南廣場','WCJIEFSCvcE231233HY21Sa7Vr1Cq1mK1Ew')

選取第三個Geo位置點（模擬遠點）:

維度lat：40.005466
經度lng：116.315938

INSERT INTO `geo_object`(`geo_loc`, `geo_address`, `ipfs_hash`) VALUES (GeomFromText('POINT(40.005466 116.315938)'),'圓明園','KBYftndCvcEiuSZRX7njyw1332Y21Sa723mKASDED')

球面距離圍欄算法

假設球面圍欄對角點座標A1（x1，y1），B1（x2，y2）：

x1 = lat + distance / ( 111.1 / COS(RADIANS(lng))),  
y1 = lng + distance / 111.1  
x1 = lat - distance / ( 111.1 / COS(RADIANS(lng))),  
y1 = lng - distance / 111.1  
//構建一階空間填充曲線
LineString(A1,B1)  

PS：

1. 赤道上經度的每一個度大約至關於111.1km，經度的每一個度的距離從0km到111.1km；
2. RADIANS()爲弧度計算內置函數；
3. LineString() 爲構建一階空間填充曲線內置函數。

3.4 獲取地理區域內的IPFS數據服務

獲取1km之內的IPFS數據：

SELECT  *  FROM    geo_object  WHERE   MBRContains  
(  
LineString  
(  
Point  
(  39.989049 + 1 / ( 111.1 / COS(RADIANS(116.313658))),  116.313658 + 1 / 111.1  ),  
Point  
(  39.989049 - 1 / ( 111.1 / COS(RADIANS(116.313658))),  116.313658 - 1 / 111.1  )   
),  
geo_loc  
)  

以下圖所示，咱們拿到了距離3W咖啡館1Km之內中關村大街南廣場附近相關聯的IPFS數據:

獲取10km之內的IPFS數據：

SELECT  *  FROM    geo_object  WHERE   MBRContains  
(  
LineString  
(  
Point  
(  39.989049 + 10 / ( 111.1 / COS(RADIANS(116.313658))),  116.313658 + 10 / 111.1  ),  
Point  
(  39.989049 - 10 / ( 111.1 / COS(RADIANS(116.313658))),  116.313658 - 10 / 111.1  )   
),  
geo_loc  
)  

以下圖所示，咱們拿到了距離3W咖啡館10Km之內中關村大街南廣場附近相關聯的IPFS數據:

PS：
關於Demo這塊，後續會另外新開一篇實戰文章【應用】基於IPFS和GeoHash構建具備地理位置價值服務的DDApp（實戰篇）來作專門介紹，讓你們也能本身動手編寫一個功能相對完善（可視化界面）DDApp 。

4、應用場景

• Vevue：一個在選定的區域內街拍可得到代幣獎勵的DApp，鼓勵用戶分享原創內容，激勵場景化廣告。
• 地理位置簽到：只有到達指定位置座標點，纔可取得可信簽到密碼憑證，進行覈對，確認地理位置信任問題。(滴滴加班公司打車報銷場景)
• 到店紅包（糖果）：，吸引用戶到達指定實體店鋪位置，經過位置可信覈對，分發代幣糖果憑證/快照，激勵用戶到店消費，體驗現場活動。
• 車主停車位產權保護：通過購買的專用停車位實爲車主用戶的資產，應受到產權保護，且車位的轉移、交易須要在一套依賴地理位置的信任體系中進行。
• 景區、名勝古蹟、歷史遺蹟信息保護：滄海桑田，地轉星移，也許有一天名勝古蹟不復存在，但它們的電子信息（地理位置、圖像、所屬國家、歷史文化、視頻、VR全景等信息）將永遠被保存在區塊鏈上，真實且不被篡改，源遠流長。
• 與位置AR遊戲結合：以前很火的Pokémon Go若是再加上Filecoin的獎勵機制會是一種什麼樣的場面？也能夠參考MANA區塊鏈項目的價值。
• 物聯網結合： 充電樁，ETC這些具備支付屬性、位置屬性的智能設備創新等等。

5、開源計劃

初衷：指望能讓你們看到區塊鏈的實際應用場景，爲區塊鏈和傳統技術的結合作更多預演、佈道、分享，不去聽幣圈熙熙攘攘的聲音，用技術創造真實的價值，也期待更多和我同樣想法的朋友加入，帶一些正能量給這個圈子。

IPFS-Geo
意義：是一個具備地理位置特徵的IPFS智能對象，其元數據具有Geo相關特性，支持千萬級別空間數據的快速索引，對象內還提供LBS相關功能的接口服務。

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