听说您要搜索附近的人
首先声明下，这是一篇学习笔记，学习极客时间陈东老师《检索核心技术 20 讲》，同时结合Solr进行了实践。
一 空间搜索的需求
我们在使用地图的时候，常常会使用地图搜索附近的酒店，附近的美食店，甚至附近的 WC 等功能。这些还好说，以为酒店这些的位置是固定的，只要拿搜索区域内酒店的经纬度和我们所在位置经纬度做计算，计算出距离，依次计算不同酒店的位置，然后再做个排序就得出了我们附近酒店排行 TOP N。
我们在用微信的话，想必对附近的人的功能，并不陌生，那么我们如何计算我们附近的人，这里面和酒店的差别是，人员是流动的，计算起来很麻烦。如果拿在线的人和我们现在的人做一对一的位置计算，再进行排序，显然不够明知，虽然我们不知道附近到底是多远的距离叫附近，但是一般来说不同的城市不能算附近（当然边界上可能更近，后面再说），所以我们在计算距离的时候，只要计算同城的附近人就可以了，这样我们可以很大的减少计算量。
再深入一下，如果我们附近的范围更小点，我们可以减少到计算一个区的在线用户和我们位置的距离，其实像这种计算，我们只要取最近的 top n 就可以了，有时候没有必要严格排序。
有了缩小区域的思路，我们就来看下如何来求计算距离能更快速，更合适。
二 区域编码
为了计算距离，一般我们用经纬度表示位置，我们要把计算的空间划分不同的区域，每个区域用编码标识，比如我们把一个城市按照经纬度分为四个区域分别用编码：00，01，11，10 来表示，如果继续划分如下：
如果我们需要更精准的距离，可以进一步来划分，编码的位数变为 4 位了，也更精确了。这样编码的方式来划分，相同的区域的前缀编码是相同的，这有利于我们做区域查询，比如我们在一个区域内查不到的时候，可以把范围再扩大的一个区域。
2.1 解决附近查询误差的问题
前文有说，如果我们计算附近的人的时候，按照一个区域内的人去搜索，减少了计算的量，但是还有个问题，就是区域内的人，也可能不是离我们近的人，相临区域的人有可能距离更近，如下图：
说明，在上图中，绿色的三角符号表示本人位置，绿色的圆圈和绿色三角符号属于同一个区域，但是距离更近的反而是相邻的区域。
对于这个问题，假设我们认为的附近区域是 10km，如果我们只在此区域搜索，显然可能会漏掉更近的距离。我们区域扩大一倍，从搜索 1 个区域到搜索了 9 个区域，多了 8 个附近的区域，这样就不会有遗漏了。
2.2 Geohash 编码
刚才是我们按照自己的理解去进行区域编码，如果我们将地球看作一个大的二维空间，经度显然是水平方向，维度就是垂直方向，地球的经度范围是[-180,180] ,维度的区间[-90,90]；假设以(经度:104.07 纬度:30.67)这个位置来进行编码：
经度方向上，104.07 经度在 0-180 之间，我们将空间右半部分编码为 1，在 180 度的范围继续一分为二，104.07 在 90 度到 180 之间，继续编码为 1，所以在经度上编码为：11。
维度方向上，30.67 维度在 0-90 范围编码为 1，继续划分，30.67 在 0-45 范围，继续编码为 0，故此在维度上的编码为：10
综合来看上述位置的编码为：1110 （先经度后维度）。我们一共才用 4 位编码，所以显然粒度很粗，如果想精细化，用更多位数来表示，我们就通过这种编码的方式，将整个空间的二维的编码转成了一维的数字，计算操作起来更简单了。
如果我们将经度用 15 个 bit 来表示，维度为15 个 bit 来表示，那么和起来就是 30 个 bit，编码很长，我们最后使用用 0-9、b-z（去掉 a, i, l, o）这 32 个字母，对 01 串进行 base32 编码编码的方式，将 5 个 bit 转成一个字母和数字就形成类似："w3qcef",这样 30 位编码就转成了 6 位字符串。这种用数字和字符来表示位置的编码方式叫 GeoHash 编码。
9 位 Geohash 编码就是 45bit，即可以精确到 4.8 米，10 位可以精确到 1 米左右。网上有对应表格，可以根据我们的精度要求来选择 Geohash 编码的位数。
Geohash 编码 1 个字符或数字就表示经维度，可能我们用的时候，比如我们需要精度为 3 米的时候，采用 9 位的话精度不够，采用 10 位的精度又太过精确用不到。这时候需要换编码方式或者直接采用原始的 01 串表示。
三 实践
常用的全文搜索引擎，比如 Solr 或 ES 都支持位置搜索，以 Solr 为例，solr 支持多种距离字段定义，常用的配置如下：
新建测试文档：
001
成都
30.67,104.07
002
南京
32.07,118.78
003
重庆
29.57,106.56
004
西安
34.27,108.93
此处采用动态字段形式，定义 city_s 即为 string 类型，location_p 为 location 类型。查询下结果如下：
Solr 支持两种查询分析器，其实差不多，分别为：geofit 查询分析器和 bbox 查询分析器
3.1 Geofit 查询分析器查询附近数据
geofit 过滤器可以根据地理空间距离从给定点做一个圆形的过滤，查询 5 公里范围内的数据，命令如下：
fq={!geofilt sfield=location_p pt=30.67,104.05 d=1000}
sfield：保存位置的字段名。pt ：初始位置 d：附近距离，单位千米 结果展示：
Geofit 采用两步求结果：
按照精度要求，创建一个正方形边框，正方形的边长为搜索的距离，通过这个正方形过滤文档。
计算边框内的位置和中心的距离，然后进行排序，且要过滤掉以距离为圆的圆外数据。但是如果数据量很大，那么精确的圆过滤没有必要，那就可以采用 bbox 查询器。
3.2 bbox 查询分析器查询附近数据
bbox 过滤器与 geofit 非常相似，只要它使用要计算的圆的边界框，它采用与 geofit 相同的参数：
fq= {!bbox sfield=location_p pt=30.67,104.05 d=1000}
由于不做精确过滤，所以速度更快，结果我就不贴了。
3.3 距离排序
我们从刚才查询结果来看，离的近的排在前面，那么有没有办法计算这个距离的，solr 中有相关函数的，且支持排序：
fl = id,city_s,distance:geodist(location_p,30.67,104.05) &
sort=geodist(location_p,30.67,104.05)asc,score desc
查询就且排序
就说到这里吧。
四 共享诗词
江城子·前瞻马耳九仙山
[宋] [苏轼]
前瞻马耳九仙山。
碧连天。晚云间。
城上高台，真个是超然。
莫使匆匆云雨散，今夜里，月婵娟。
小溪鸥鹭静联拳。去翩翩。点轻烟。
人事凄凉，回首便他年。
莫忘使君歌笑处，垂柳下，矮槐前。