正面刚算法-geohash(一)简明介绍geohash

通俗的了解geohash

1.从地图直观上看geohash

geohash 打个比方就是把世界地图平铺填充到一个矩形壳子里，然后像切蛋糕一样，分成若干份儿；每份又可以细分；当分的粒度越小时，蛋糕也就越小，代表的面积也就越小。这个时候对这些小块进行编号，就可以通过唯一的标识定位到”一块“对应大小蛋糕。

地图切分

2.从数据的转变看geohash

这让我想到如果在一个平面中如果我们需要定位一个点，一般都会引入坐标系（比如地球的经纬度就是一个坐标系），最早我们学习经纬度的时候，我们会拿着尺子，在X轴上在对应的数值画一竖线，平行于Y轴，然后在Y轴上画一道横线平行于X轴，我们画的两条线会交差于一点，我们称为目标点，这个目标点我们就可以用X轴上的数字
和Y轴上的数字来表示（10,10）。
如果我们像用类似geohash方式来表达这个目标点的时候呢？我们就需要用类似一条线一样的东西，把所有点都串起来，这样就可以通过线上的某一点来标识出目标点的位置。

二维坐标用一维数据表示

如果直接用geohash的开发包（java的ch.hsr.geohash），我们可以省去实现geohash的算法，我们可以通过一组经纬度坐标获得指定精度的geohash值。我们可以通过这个geohash值获取中心点的位置。

当前工作中负责开发的系统叫做LBS(实时空间地理系统)，顾名思义，几乎所有的业务线都是和地理信息有关。经纬度解析、POI（兴趣点）信息查询、等，最近一些功能优化，接触到geohash算法，解决了我们若干需求：

• 热力图展示中，用于geohash点聚合功能，可以提高大量点前端渲染的性能
• 地址聚类中，通过geohash计算，进行地址归类
• 地址信息缓存时，通过geohash为key，来索引缓存信息