查找附近点--Geohash方案讨论
2015-10-13 17:00
453 查看
http://blog.sina.com.cn/s/blog_7c05385f0101eofb.html
随着移动终端的普及,很多应用都基于LBS功能,附近的某某(餐馆、银行、妹纸等等)。
基础数据中,一般保存了目标位置的经纬度;利用用户提供的经纬度,进行对比,从而获得是否在附近。
目标:
查找附近的XXX,由近到远返回结果,且结果中有与目标点的距离。
针对查找附近的XXX,提出两个方案,如下:
一、方案A:
=================================================================================================
抽象为球面两点距离的计算,即已知道球面上两点的经纬度;
点(纬度,经度),A($radLat1,$radLng1)、B($radLat2,$radLng2);
优点:通俗易懂,部署简单便捷
缺点:每次都会查询数据库,性能堪忧
1、推导
通过余弦定理以及弧度计算方法,最终推导出来的算式A为:
目前网上大多使用Google公开的距离计算公司,推导算式B为:
其中:
$radLat1、$radLng1,$radLat2,$radLng2为弧度
$R为地球半径
2、通过测试两种算法,结果相同且都正确,但通过PHP代码测试,两点间距离,10W次性能对比,自行推导版本计算时长算式B较优,如下:
//算式A
0.56368780136108float(431)
0.57460689544678float(431)
0.59051203727722float(431)
//算式B
0.47404885292053float(431)
0.47808718681335float(431)
0.47946381568909float(431)
3、所以采用数学方法推导出的公式:
4、在实际应用中,需要从数据库中遍历取出符合条件,以及排序等操作,
将所有数据取出,然后通过PHP循环对比,筛选符合条件结果,显然性能低下;所以我们利用下Mysql存储函数来解决这个问题吧。
4.1、创建Mysql存储函数,并对经纬度字段建立索引
4.2、查询SQL
通过SQL,可设置距离以及排序;可搜索出符合条件的信息,以及有一个较好的排序
二、方案B
=================================================================================================
Geohash算法;geohash是一种地址编码,它能把二维的经纬度编码成一维的字符串。
比如,成都永丰立交的编码是wm3yr31d2524
优点:
1、利用一个字段,即可存储经纬度;搜索时,只需一条索引,效率较高
2、编码的前缀可以表示更大的区域,查找附近的,非常方便。SQL中,LIKE‘wm3yr3%’,即可查询附近的所有地点。
3、通过编码精度可模糊坐标、隐私保护等。
缺点:距离和排序需二次运算(筛选结果中运行,其实挺快)
1、geohash的编码算法
成都永丰立交经纬度(30.63578,104.031601)
1.1、纬度范围(-90,90)平分成两个区间(-90,0)、(0,90),如果目标纬度位于前一个区间,则编码为0,否则编码为1。
由于30.625265属于(0,90),所以取编码为1。
然后再将(0,90)分成(0,45),(45,90)两个区间,而39.92324位于(0,45),所以编码为0,
然后再将(0,45)分成(0,22.5),(22.5,45)两个区间,而39.92324位于(22.5,45),所以编码为1,
依次类推可得永丰立交纬度编码为101010111001001000100101101010。
1.2、经度也用同样的算法,对(-180,180)依次细分,(-180,0)、(0,180)得出编码110010011111101001100000000000
1.3、合并经纬度编码,从高到低,先取一位经度,再取一位纬度;得出结果111001001100011111101011100011000010110000010001010001000100
1.4、用0-9、b-z(去掉a,i,l,o)这32个字母进行base32编码,得到(30.63578,104.031601)的编码为wm3yr31d2524。
2、策略
1、在纬度和经度入库时,数据库新加一字段geohash,记录此点的geohash值
2、查找附近,利用在SQL中LIKE‘wm3yr3%’;且此结果可缓存;在小区域内,不会因为改变经纬度,而重新数据库查询
3、查找出的有限结果,如需要求距离或者排序,可利用距离公式和二维数据排序;此时也是少量数据,会很快的。
3、PHP基类
geohash.class.php
三、测试
四、总结
方案B的亮点在于:
1、搜索结果可缓存,重复使用,不会因为用户有小范围的移动,直接穿透数据库查询。
2、先缩小结果范围,再运算、排序,可提升性能。
254条记录,性能对比,
在实际应用场景中,方案B数据库搜索可内存缓存;且如数据量更大,方案B结果会更优。
方案A:
0.016560077667236
0.032402992248535
0.040318012237549
方案B
0.0079810619354248
0.0079669952392578
0.0064868927001953
五、其他
两种方案,根据应用场景以及负载情况合理选择,当然推荐方案B;
不管哪种方案,都记得,给列加上索引,利于数据库检索。
随着移动终端的普及,很多应用都基于LBS功能,附近的某某(餐馆、银行、妹纸等等)。
基础数据中,一般保存了目标位置的经纬度;利用用户提供的经纬度,进行对比,从而获得是否在附近。
目标:
查找附近的XXX,由近到远返回结果,且结果中有与目标点的距离。
针对查找附近的XXX,提出两个方案,如下:
一、方案A:
=================================================================================================
抽象为球面两点距离的计算,即已知道球面上两点的经纬度;
点(纬度,经度),A($radLat1,$radLng1)、B($radLat2,$radLng2);
优点:通俗易懂,部署简单便捷
缺点:每次都会查询数据库,性能堪忧
1、推导
通过余弦定理以及弧度计算方法,最终推导出来的算式A为:
$s=acos(cos($radLat1)*cos($radLat2)*cos($radLng1-$radLng2)+sin($radLat1)*sin($radLat2))*$R; |
$s=2*asin(sqrt(pow(sin(($radLat1-$radLat2) /2 ),2)+cos($radLat1)*cos($radLat2)*pow(sin(($radLng1-$radLng2) /2 ),2)))*$R; |
$radLat1、$radLng1,$radLat2,$radLng2为弧度
$R为地球半径
2、通过测试两种算法,结果相同且都正确,但通过PHP代码测试,两点间距离,10W次性能对比,自行推导版本计算时长算式B较优,如下:
//算式A
0.56368780136108float(431)
0.57460689544678float(431)
0.59051203727722float(431)
//算式B
0.47404885292053float(431)
0.47808718681335float(431)
0.47946381568909float(431)
3、所以采用数学方法推导出的公式:
<?php // 根据经纬度计算距离其中A($lat1,$lng1)、B($lat2,$lng2) publicstatic function getDistance($lat1,$lng1,$lat2,$lng2) { // 地球半径 $R=6378137; // 将角度转为狐度 $radLat1=deg2rad($lat1); $radLat2=deg2rad($lat2); $radLng1=deg2rad($lng1); $radLng2=deg2rad($lng2); // 结果 $s=acos(cos($radLat1)*cos($radLat2)*cos($radLng1-$radLng2)+sin($radLat1)*sin($radLat2))*$R; // 精度 $s=round($s*10000) /10000 ; return round($s); } ?> |
将所有数据取出,然后通过PHP循环对比,筛选符合条件结果,显然性能低下;所以我们利用下Mysql存储函数来解决这个问题吧。
4.1、创建Mysql存储函数,并对经纬度字段建立索引
<?php // 根据经纬度计算距离其中A($lat1,$lng1)、B($lat2,$lng2) publicstatic function getDistance($lat1,$lng1,$lat2,$lng2) { // 地球半径 $R=6378137; // 将角度转为狐度 $radLat1=deg2rad($lat1); $radLat2=deg2rad($lat2); $radLng1=deg2rad($lng1); $radLng2=deg2rad($lng2); // 结果 $s=acos(cos($radLat1)*cos($radLat2)*cos($radLng1-$radLng2)+sin($radLat1)*sin($radLat2))*$R; // 精度 $s=round($s*10000) /10000 ; return round($s); } ?> |
通过SQL,可设置距离以及排序;可搜索出符合条件的信息,以及有一个较好的排序
1 | SELECT*,latitude,longitude,GETDISTANCE(latitude,longitude,30.663262,104.071619)ASdistanceFROMmb_shop_extwhere1HAVINGdistance<1000ORDERBYdistanceASCLIMIT0,10 |
=================================================================================================
Geohash算法;geohash是一种地址编码,它能把二维的经纬度编码成一维的字符串。
比如,成都永丰立交的编码是wm3yr31d2524
优点:
1、利用一个字段,即可存储经纬度;搜索时,只需一条索引,效率较高
2、编码的前缀可以表示更大的区域,查找附近的,非常方便。SQL中,LIKE‘wm3yr3%’,即可查询附近的所有地点。
3、通过编码精度可模糊坐标、隐私保护等。
缺点:距离和排序需二次运算(筛选结果中运行,其实挺快)
1、geohash的编码算法
成都永丰立交经纬度(30.63578,104.031601)
1.1、纬度范围(-90,90)平分成两个区间(-90,0)、(0,90),如果目标纬度位于前一个区间,则编码为0,否则编码为1。
由于30.625265属于(0,90),所以取编码为1。
然后再将(0,90)分成(0,45),(45,90)两个区间,而39.92324位于(0,45),所以编码为0,
然后再将(0,45)分成(0,22.5),(22.5,45)两个区间,而39.92324位于(22.5,45),所以编码为1,
依次类推可得永丰立交纬度编码为101010111001001000100101101010。
1.2、经度也用同样的算法,对(-180,180)依次细分,(-180,0)、(0,180)得出编码110010011111101001100000000000
1.3、合并经纬度编码,从高到低,先取一位经度,再取一位纬度;得出结果111001001100011111101011100011000010110000010001010001000100
1.4、用0-9、b-z(去掉a,i,l,o)这32个字母进行base32编码,得到(30.63578,104.031601)的编码为wm3yr31d2524。
111001001100011111101011100011000010110000010001010001000100=>wm3yr31d2524 十进制0123456789101112131415 base320123456789bcdefg 十进制16171819202122232425262728293031 base32hjkmnpqrstu v wxyz |
1、在纬度和经度入库时,数据库新加一字段geohash,记录此点的geohash值
2、查找附近,利用在SQL中LIKE‘wm3yr3%’;且此结果可缓存;在小区域内,不会因为改变经纬度,而重新数据库查询
3、查找出的有限结果,如需要求距离或者排序,可利用距离公式和二维数据排序;此时也是少量数据,会很快的。
3、PHP基类
geohash.class.php
<?php classGeohash { private$coding= "0123456789bcdefghjkmnpqrstuvwxyz" ; private$codingMap=array(); public function Geohash() { for ($i=0;$i<32;$i++) { $this->codingMap[substr($this->coding,$i,1)]=str_pad(decbin($i),5, "0" , STR_PAD_LEFT); } } public function decode($ hash ) { $binary= "" ; $hl=strlen($ hash ); for ($i=0;$i<$hl;$i++) { $binary.=$this->codingMap[substr($ hash ,$i,1)]; } $bl=strlen($binary); $blat= "" ; $blong= "" ; for ($i=0;$i<$bl;$i++) { if ($i%2) $blat=$blat.substr($binary,$i,1); else $blong=$blong.substr($binary,$i,1); } $lat=$this->binDecode($blat,-90,90); $long=$this->binDecode($blong,-180,180); $latErr=$this->calcError(strlen($blat),-90,90); $longErr=$this->calcError(strlen($blong),-180,180); $latPlaces=max(1,-round(log10($latErr)))-1; $longPlaces=max(1,-round(log10($longErr)))-1; $lat=round($lat,$latPlaces); $long=round($long,$longPlaces); return array($lat,$long); } public function encode($lat,$long) { $plat=$this->precision($lat); $latbits=1; $err=45; while ($err>$plat) { $latbits++; $err/=2; } $plong=$this->precision($long); $longbits=1; $err=90; while ($err>$plong) { $longbits++; $err/=2; } $bits=max($latbits,$longbits); $longbits=$bits; $latbits=$bits; $addlong=1; while (($longbits+$latbits)%5!=0) { $longbits+=$addlong; $latbits+=!$addlong; $addlong=!$addlong; } $blat=$this->binEncode($lat,-90,90,$latbits); $blong=$this->binEncode($long,-180,180,$longbits); $binary= "" ; $uselong=1; while (strlen($blat)+strlen($blong)) { if ($uselong) { $binary=$binary.substr($blong,0,1); $blong=substr($blong,1); } else { $binary=$binary.substr($blat,0,1); $blat=substr($blat,1); } $uselong=!$uselong; } $ hash = "" ; for ($i=0;$i<strlen($binary);$i+=5) { $n=bindec(substr($binary,$i,5)); $ hash =$ hash .$this->coding[$n]; } return $ hash ; } private function calcError($bits,$min,$max) { $err=($max-$min) /2 ; while ($bits--) $err/=2; return $err; } private function precision($number) { $precision=0; $pt=strpos($number, '.' ); if ($pt!== false ) { $precision=-(strlen($number)-$pt-1); } return pow(10,$precision) /2 ; } private function binEncode($number,$min,$max,$bitcount) { if ($bitcount==0) return "" ; $mid=($min+$max) /2 ; if ($number>$mid) return "1" .$this->binEncode($number, else return "0" .$this->binEncode($number, } private function binDecode($binary,$min,$max) { $mid=($min+$max) /2 ; if (strlen($binary)==0) return $mid; $bit=substr($binary,0,1); $binary=substr($binary,1); if ($bit==1) return $this->binDecode($binary,$mid,$max); else return $this->binDecode($binary,$min,$mid); } } ?> |
<?php require_once( 'Mysql.class.php' ); require_once( 'geohash.class.php' ); //mysql $conf=array( 'host' => '127.0.0.1' , 'port' =>3306, 'user' => 'root' , 'password' => '123456' , 'database' => 'mocube' , 'charset' => 'utf8' , 'persistent' => false ); $mysql=newDb_Mysql($conf); $geohash=newGeohash; // 经纬度转换成Geohash // 获取附近的信息 $n_latitude=$_GET[ 'la' ]; $n_longitude=$_GET[ 'lo' ]; // 开始 $b_time=microtime( true ); // 方案A,直接利用数据库存储函数,遍历排序 // 方案Bgeohash求出附近,然后排序 // 当前geohash值 $n_geohash=$geohash->encode($n_latitude,$n_longitude); // 附近 $n=$_GET[ 'n' ]; $like_geohash=substr($n_geohash,0,$n); $sql= 'select*frommb_shop_extwheregeohashlike"' .$like_geohash. '%"' ; echo $sql; $data=$mysql->queryAll($sql); // 算出实际距离 foreach($dataas$key=>$val) { $distance=getDistance($n_latitude,$n_longitude,$val[ 'latitude' ],$val[ 'longitude' ]); $data[$key][ 'distance' ]=$distance; // 排序列 $sortdistance[$key]=$distance; } // 距离排序 array_multisort($sortdistance,SORT_ASC,$data); // 结束 $e_time=microtime( true ); echo $e_time-$b_time; var_dump($data); // 根据经纬度计算距离其中A($lat1,$lng1)、B($lat2,$lng2) function getDistance($lat1,$lng1,$lat2,$lng2) { // 地球半径 $R=6378137; // 将角度转为狐度 $radLat1=deg2rad($lat1); $radLat2=deg2rad($lat2); $radLng1=deg2rad($lng1); $radLng2=deg2rad($lng2); // 结果 $s=acos(cos($radLat1)*cos($radLat2)*cos($radLng1-$radLng2)+sin($radLat1)*sin($radLat2))*$R; // 精度 $s=round($s*10000) /10000 ; return round($s); } ?> |
方案B的亮点在于:
1、搜索结果可缓存,重复使用,不会因为用户有小范围的移动,直接穿透数据库查询。
2、先缩小结果范围,再运算、排序,可提升性能。
254条记录,性能对比,
在实际应用场景中,方案B数据库搜索可内存缓存;且如数据量更大,方案B结果会更优。
方案A:
0.016560077667236
0.032402992248535
0.040318012237549
方案B
0.0079810619354248
0.0079669952392578
0.0064868927001953
五、其他
两种方案,根据应用场景以及负载情况合理选择,当然推荐方案B;
不管哪种方案,都记得,给列加上索引,利于数据库检索。
相关文章推荐
- Mac常用快捷键
- java jxl 向Excel中追加数据而不覆盖原来数据的例子
- 大数据
- iOS--(monkey)测试--UI AUtoMonkey
- Gson解析工具类
- objc.io 第9期之字符串渲染
- Flex 布局教程:实例篇
- synchronized的使用方法
- 快到家了【经济学人】
- 使用java写入excel文件
- 快到家了【经济学人】
- VMWare桥接、NAT和only-host三种模式
- SQL注入文章资料
- 手动编译Mysql5.6.10 手动编译php 支持fastcgi
- 2015年最新google地图可用API
- 根据API创建BOM
- Win8系统计算机管理打不开并提示“该文件没有与之关联的程序来执行该操作的解决方法
- tar 命令详解
- Mac OS X 使用技巧
- 偏执却管用的10条Java编程技巧