Redis之GeoHash算法

Redis3.2开始提供了GEO模块，该模块也使用GeoHash算法。（通用的）
功能：查看附件的酒店、加油站

1 GeoHash

1. 核心思想：GeoHash是一种地址编码方法，使用这种方式，能够将二维的空间经纬度数据编码转换成一个一维字符串。

地球上经纬度的划分：

1. 以经过伦敦的格林尼治天文台的经线为0度经线，向东就是东经，向西就是西经。如果我没将西经定义为负数，那么经度的范围就是[-180,180]
2. 维度：北纬90度到南纬90度，如果我没将南纬定义为父，则维度的范围就是[-90，90]。
3. 接下来，以本初子母线和赤道为界，我们可以将地球上的点分配到一个二维坐标中：

具体图片

GeoHash算法就是基于这样的思想，划分的次数越多，区域越多，每个区域的面积范围就越小，精度就更加准确。

GeoHash具体算法：
以北京天安门广场为例（39.9053908600,116.3980007200）

1. 维度的范围在（-90,90）之间，中间值为0，对于39.9053908600值落在（0,90），因此得到的值为1
2. （0,90）的中间值为45，39.9053908600落在（0,45）之间，因此得到一个0
3. （0,45）的中间值为22.5，39.9053908600落在（22.5，45）之间，因此得到一个1
4. …（可以算得很长）越长越细

这样，我们得到的维度二进制是101；按照同样的步骤，我们可以算出经度的二进制是110

接下来将经纬度合并（经度占偶数位，纬度占奇数位）

111001

按照Base32（0-9，b-z去掉a i l o）对合并后的二进制数据进行编码,先将二进制转换为十进制，然后进行编码。

编码完成后，会得到一个字符串，将编码得到的字符串，可以拿去geohash.org网站上解析

GeoHash有哪些特点：

1. 用字符串表示经纬度
2. GeoHash表示的是一个区域，而不是一个点
3. 编码格式有规律，例如一个地址编码之后的格式是123，另一个地址编码之后的格式是123456，从字符串上可以看出，123456处于123之中。

例子示意图：

2 GeoHash在Redis中的使用

添加地址：

geoadd city 116.3980007200 39.9053908600 beijing
geoadd city 114.0592002900 22.5536230800 shenzhen

查看上面两个地址之间的距离（最后为单位）

127.0.0.1:6379> GEODIST city beijing shenzhen
"1942543.4634"
127.0.0.1:6379> GEODIST city beijing shenzhen km
"1942.5435"

获取元素的位置：

GEOPOS city beijing
1) 1) "116.39800339937210083"
   2) "39.90539144357683909"

GEOHASH进行映射的数据会有轻微的误差（映射后还原会有误差，不影响功能）

127.0.0.1:6379> geohash city beijing
1) "wx4g08w3y00"

获取元素的hash值（Base32转换后）

网址：http://geohash.org/wx4g08w3y00（通过hahs值可以查看定位）
可以获取原来的地址

geoadd city 114.3980007200 37.9053908600 shijiazhuan
geoadd city 116.3980007200 36.9053908600 jianan

查看附件的人：

georadiusbymember city beijing 500 km count 3 asc//（升序）

以北京为中心，方圆500km以内找出来3个，按照远近顺序排序，这个命令不会排除北京。

georadiusbymember city beijing 2000 km count 4 desc//(倒序)

携带距离，坐标，hash值：

127.0.0.1:6379> georadiusbymember city beijing 2000 km withdist withhash withcoord  count 4 desc
1) 1) "shenzhen"
   2) "1942.5435"
   3) (integer) 4046432449017941
   4) 1) "114.05920296907424927"
      2) "22.55362316412901436"

也可以通过经纬度坐标查询（将member换成对应的经纬度）

georadius city 116.39800339937210083 39.90539144357683909  2000 km withdist withhash withcoord  count 4 desc