在LBS的应用中,一个基本的需求是查找附近的用户,现在有两种做法:
1. 使用mysql的空间数据库,具体做法参考:http://blog.sina.com.cn/s/blog_a48af8c001018q1p.html 。
2. 使用geohash编码,这个是本文需要讨论的。
geohash编码,可以把球面上的经纬度转换成一个值,简单点来说就是把二维坐标转换成一维坐标。查找附近的时候,非常方便,用SQL中,LIKE ‘w23yr3%’可查询附近的所有地点。
geohash的详细介绍,可参考 http://www.wubiao.info/372
在以前的产品中,一个需求是查找用户附近的商铺,发现用mysql LIKE ‘w23yr3%’这种方式检索geohash性能上的瓶颈很大,检索130万行的数据,平均花费了8秒,这是响应速度是无法忍受的。
后来经过不断优化,确定了如下使用coreseek+redis+mysql解决方案,一下子就把响应速度减少到平均1 秒,这个方案的如下:
1. 用每个商铺的坐标值计算geohash,把geohash作为key,商铺的作为value,放到redis的set集中。
$this->cache->redis->select(1);//不能使用0,因为这里有大量的数据,需要独立
$this->cache->redis->set('place:geohash:'.$geohash,$place_id);
<?php /** * 获取附近的地标公共处理方法 * @param $lat * @param $lng * @param $n geohash值的长度,一般来说,当n=6,是获取当前附近1千米范围内的用户 */ function getLocalPlace($lat, $lng, $n) { $lat = (float) $lat; $lng = (float) $lng; $nowGeohash = $this->geohash->encode($lng, $lat); $likeGeohash = substr($nowGeohash, 0, $n); $placeIds = array(); $this->_loadDriver('cache', array('adapter' => 'redis')); //不能使用0,因为这里有大量的数据,需要独立 $this->cache->redis->select(1); //*表示模糊匹配,例如有key werewfs,werewfw,那么使用“werewf*”,则能同时匹配werewfs,werewfw $geohashKeys = $this->cache->redis->keys('place:geohash:' . $likeGeohash . '*'); $hashlen = strlen($nowGeohash); if ($geohashKeys) { $searchKeys = array(); //对坐标进行排序 foreach ($geohashKeys as $k => $v) { $v = ltrim($v, 'place:geohash:'); for ($i = $n; $i < $hashlen; $i++) { $compare_hash = substr($nowGeohash, 0, $i); $cur_hash = substr($v, 0, $i); if ($compare_hash != $cur_hash) { $nofst = str_pad(($i - 1) . $k, 6, '0'); $searchKeys[$nofst] = 'place:geohash:' . $v; break 1; } } } if ($searchKeys) { krsort($searchKeys); //mget表示返回所有特殊keys的values $placeIds = $this->cache->redis->mget($searchKeys); } } return $placeIds; }
3. 如果需要查找关键字或商铺的类型,则用把2中$placeIds 作为filter调戏 ,在coreseek中继续查找。
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