淺談附近地點搜索

隨着移動端的普及，不少 App應用 都有 LBS 功能。

附近的銀行、

附近的飯店、

附近的超市、

附近的廁所、

...

以上的需求很相似，實現的原理也大體相同。

定位方式有哪些？

• 基於 GPS
• 基於運營商基站
• 基於WiFi
• 基於藍牙
• 基於傳感器

咱們主要應用基於 GPS 進行定位。

其餘定位方式，你們能夠 Google 瞭解下。

實現原理

以獲取附近的飯店爲例子。

數據採集：

首先將飯店數據(經緯度和其餘信息)存儲到數據庫中。

附近算法：

用戶將本身的座標傳給服務端，服務端經過用戶當前座標，查詢出附近的飯店。

接下來，咱們就主要聊聊如何經過座標查詢出附近飯店的算法?

噹噹噹當，GeoHash 閃亮登場。

GeoHash 算法

GeoHash 算法 是一種地址編碼，它能把二維的經緯度編碼成一維的字符串。

重點：經緯度座標爲GPS座標。

優勢：

• 利用一個字段表示經緯度，給字段加上索引，效率高。
• 編碼的前綴能夠表示更大的區域，查找附近的，很是方便。
• 編碼暴露，也不會暴露本身的精確座標，有助於隱私保護。

算法：

以 經緯度 (39.92324,116.3906) 爲例進行分析。

首先將緯度範圍 (-90, 90) 平分紅兩個區間 (-90,0)、(0, 90)。

若是目標緯度位於前一個區間，則編碼爲0，不然編碼爲1。

因爲 39.92324 屬於 (0, 90)，因此取編碼爲1。

而後再將 (0, 90) 分紅 (0, 45), (45, 90)兩個區間。

然而 39.92324 位於 (0, 45)，因此編碼爲 0。

以此類推，直到精度符合要求爲止。

獲得緯度編碼爲 1011 1000 1100 0111 1001。

緯度範圍	區間(0)	區間(1)	區間
(-90, 90)	(-90, 0.0)	(0.0, 90)	1
(0.0, 90)	(0.0, 45.0)	(45.0, 90)	0
(0.0, 45.0)	(0.0, 22.5)	(22.5, 45.0)	1
(22.5, 45.0)	(22.5, 33.75)	(33.75, 45.0)	1
(33.75, 45.0)	(33.75, 39.375)	(39.375, 45.0)	1
(39.375, 45.0)	(39.375, 42.1875)	(42.1875, 45.0)	0
(39.375, 42.1875)	(39.375, 40.7812)	(40.7812, 42.1875)	0
(39.375, 40.7812)	(39.375, 40.0781)	(40.0781, 40.7812)	0
(39.375, 40.0781)	(39.375, 39.7265)	(39.7265, 40.0781)	1
(39.7265, 40.0781)	(39.375, 39.7265)	(39.7265, 40.0781)	1
(39.9023, 40.0781)	(39.9023, 39.9902)	(39.9902, 40.0781)	0
(39.9023, 39.9902)	(39.9023, 39.9462)	(39.9462, 39.9902)	0
(39.9023, 39.9462)	(39.9023, 39.9243)	(39.9243, 39.9462)	0
(39.9023, 39.9243)	(39.9023, 39.9133)	(39.9133, 39.9243)	1
(39.9133, 39.9243)	(39.9133, 39.9188)	(39.9188, 39.9243)	1
(39.9188, 39.9243)	(39.9188, 39.9215)	(39.9215, 39.9243)	1

經度也用一樣的算法，對 (-180, 180) 依次細分。

獲得經度的編碼爲 1101 0010 1100 0100 0100。

經度範圍	區間(0)	區間(1)	區間
(-180, 180)	(-180, 0.0)	(0.0, 180)	1
(0.0, 180)	(0.0, 90.0)	(90.0, 180)	1
(90.0, 180)	(90.0, 135.0)	(135.0, 180)	0
(90.0, 135.0)	(90.0, 112.5)	(112.5, 135.0)	1
(112.5, 135.0)	(112.5, 123.75)	(123.75, 135.0)	0
(112.5, 123.75)	(112.5, 118.125)	(118.125, 123.75)	0
(112.5, 118.125)	(112.5, 115.312)	(115.312, 118.125)	1
(115.312, 118.125)	(115.312, 116.718)	(116.718, 118.125)	0
(115.312, 116.718)	(115.312, 116.015)	(116.015, 116.718)	1
(116.015, 116.718)	(116.015, 116.367)	(116.367, 116.718)	1
(116.367, 116.718)	(116.367, 116.542)	(116.542, 116.718)	0
(116.367, 116.542)	(116.367, 116.455)	(116.455, 116.542)	0
(116.367, 116.455)	(116.367, 116.411)	(116.411, 116.455)	0
(116.367, 116.411)	(116.367, 116.389)	(116.389, 116.411)	1
(116.389, 116.411)	(116.389, 116.400)	(116.400, 116.411)	0
(116.389, 116.400)	(116.389, 116.394)	(116.394, 116.400)	0

接下來將經度和緯度的編碼合併，奇數位是緯度，偶數位是經度。

獲得編碼 11100 11101 00100 01111 00000 01101 01011 00001。

最後，用0-九、b-z（去掉a, i, l, o）這32個字母進行base32編碼。

獲得 (39.92324, 116.3906) 的編碼爲 wx4g0ec1。

十進制	0	1	2	3	4	5	6	7	8	9	10	11	12	13	14	15
base32	0	1	2	3	4	5	6	7	8	9	b	c	d	e	f	g
十進制	16	17	18	19	20	21	22	23	24	25	26	27	28	29	30	31
base32	h	j	k	m	n	p	q	r	s	t	u	v	w	x	y	z

解碼算法與編碼算法相反，先進行base32解碼，而後分離出經緯度。

最後根據二進制編碼對經緯度範圍進行細分便可。

程序處理

在經度和緯度入庫的時候，數據庫新增一個字段geohash,記錄此點的geohash值。

在查詢附近的時候，利用SQL中 like 'wx4g0e%' 進行查詢。

查詢出來的結果，根據距離大小進行排序。

geohash 字段可使用索引。

//[PHP Code] 生成GeoHashCode編碼

$longitude = ''; //經度

$latitude = '';  //緯度

$objGeoHash = new Geohash(); //文末有該類的下載方式

$strGeoHashCode = $objGeoHash->encode($latitude, $longitude);

//在採集數據的時候，這個值保存到數據中便可。複製代碼

/** * [PHP Code] 根據經緯度計算兩點之間的記錄 * @param $lat1 緯度1 * @param $lng1 經度1 * @param $lat2 緯度2 * @param $lng2 經度2 * @return float 單位(米) */
function getDistance($lat1, $lng1, $lat2, $lng2) {
    //地球半徑
    $R = 6378137;

    //將角度轉爲弧度
    $radLat1 = deg2rad($lat1);
    $radLat2 = deg2rad($lat2);
    $radLng1 = deg2rad($lng1);
    $radLng2 = deg2rad($lng2);

    //結果
    $s = acos(cos($radLat1) * cos($radLat2) * cos($radLng1 - $radLng2)
            + sin($radLat1) * sin($radLat2)) * $R;

    //精度
    $s = round($s * 10000)/10000;

    return  round($s);
}複製代碼

備註

請了解，百度座標與GPS座標互轉。

請了解，谷歌座標與GPS座標互轉。

請了解，騰訊座標與GPS座標互轉。

...

百度拾取座標地址：

api.map.baidu.com/lbsapi/getp…

GeoHash 編碼精度爲6位時，大概爲附近1公里。

在緯度相等的狀況下：

經度每隔0.00001度，距離相差約1米；

每隔0.0001度，距離相差約10米；

每隔0.001度，距離相差約100米；

每隔0.01度，距離相差約1000米；

每隔0.1度，距離相差約10000米。

在經度相等的狀況下：

緯度每隔0.00001度，距離相差約1.1米；

每隔0.0001度，距離相差約11米；

每隔0.001度，距離相差約111米；

每隔0.01度，距離相差約1113米；

每隔0.1度，距離相差約11132米。

實際狀況據需求而定，可在此基礎上進行擴展。

若是你們須要下載 PHP GeoHash 類庫。

能夠關注微信公衆號，回覆 「geohash」，便可獲取。

Thanks ~

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做者：PHP後端開發者

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