geohash的特点，局限性和思考

geohash原理

原理参考： http://blog.jobbole.com/80633/，其实就是有限二分法而已

使用场景

一般用于查找周边,具体可以网上百度

为什么不直接使用经纬度

1. 如果查找周边，使用经纬度，需要用到经度>多少,经度<多少，纬度>多少，纬度<多少,在数据库中就用不到索引
2. 有的人认为如果确定了多少米的范围，那么直接使用经纬度的某个经度，合在一起，也可以作为一维，例如纬经度分别为22.21315,41.59874 作为一个字段，只需要控制纬度多少位，经度多少位即可。但是这也意味着固定死了某个经纬度，geohash的优势还在于，根据不同的位数，可以得到不同的范围

局限性

个人认为的局限性有以下几点：
1. 不能做排序，真要做排序，而且还用geohash，那只能查出来，然后对查出来的部分做排序
2. 由于用的是经纬度的有限二分，并且使用的是5个bit位做一个base32编码，那么geohash的精度问题就比较固定。官方的经纬度

当然这个精度可以进行改进，只需要控制好经纬度的位数，就可以控制好经纬度的误差，当然就能控制km的误差，参考这篇文章的改进： https://my.oschina.net/shipley/blog/704964
当然，基于这篇文章，还可以根据自己的需求进一步进行改进，比如前几位用5位进行base32编码，后几位可以用三位，或者二位进行base32编码，这需要看自己的精度控制。但是整体说来，精度还是如下：

现在的每一位，可以更精确了。
3. 求的周边并不是一个圆，也不是一个正方形，大多数情况是一个长方形，具体参考上面的两个表

1. 部分点不准确
   位于格子边界两侧的两点， 虽然十分接近，但编码会完全不同,可以同时搜索当前格子周围的8个格子，即可解决这个问题

有没有其他的办法

栅格法： 其实geohash就类似于一种栅格法：
下面介绍自己曾用过的两种栅格的方法
方法1： 例如对桂林进行栅格化，那么找出桂林左下角纬经度为原点，lat0,lng0, 对整个北京进行栅格的划分，比如10m作为一个栅格，我们可以计算出每10米的纬度为0.00009°，经度大约为0.0001°，那么按照这个经纬度进行划分栅格即可。如果有一个点，需要计算落在哪个经纬度内，那么x=(lat-lat0)/0.00009,y=(lng-lng0)/(0.0001)
方法二：对每一个经纬度*1000000，例如32.1256232，114.2135123 乘以1000000为 321256232,1142135123, 对于纬度，我们圆整900,经度，圆整1000，计算出栅格的左下角经纬度
例如 (321256232/900)*900, (1142135123*1000)/1000,算出的就是左下角的经纬度了，对于一个栅格内的，圆整后，都属于这个左下角的经纬度

代码

原理很简单，代码更简单，直接去github上搜索geohash就行了，各种语言的都有