隨著移動端的普及，很多 App應用 都有 LBS 功能。
附近的銀行、
附近的飯店、
附近的超市、
附近的廁所、
...
以上的需求很類似，實現的原理也大致相同。
定位方式有哪些？
- 基於
GPS - 基於運營商基站
- 基於WiFi
- 基於藍芽
- 基於感測器
我們主要應用基於 GPS 進行定位。
其他定位方式，大家可以 Google 瞭解下。
實現原理
以獲取附近的飯店為例子。
資料採集：
首先將飯店資料(經緯度和其他資訊)儲存到資料庫中。
附近演算法：
使用者將自己的座標傳給服務端，服務端通過使用者當前座標，查詢出附近的飯店。
接下來，我們就主要聊聊如何通過座標查詢出附近飯店的演算法?
噹噹噹當，GeoHash 閃亮登場。
GeoHash 演算法
GeoHash 演算法 是一種地址編碼，它能把二維的經緯度編碼成一維的字串。
重點：經緯度座標為GPS座標。
優點：
- 利用一個欄位表示經緯度，給欄位加上索引，效率高。
- 編碼的字首可以表示更大的區域，查詢附近的，非常方便。
- 編碼暴露，也不會暴露自己的精確座標，有助於隱私保護。
演算法：
以 經緯度 (39.92324,116.3906) 為例進行分析。
首先將緯度範圍 (-90, 90) 平分成兩個區間 (-90,0)、(0, 90)。
如果目標緯度位於前一個區間，則編碼為0，否則編碼為1。
由於 39.92324 屬於 (0, 90)，所以取編碼為1。
然後再將 (0, 90) 分成 (0, 45), (45, 90)兩個區間。
然而 39.92324 位於 (0, 45)，所以編碼為 0。
以此類推，直到精度符合要求為止。
得到緯度編碼為 1011 1000 1100 0111 1001。
| 緯度範圍 | 區間(0) | 區間(1) | 區間 |
|---|---|---|---|
| (-90, 90) | (-90, 0.0) | (0.0, 90) | 1 |
| (0.0, 90) | (0.0, 45.0) | (45.0, 90) | 0 |
| (0.0, 45.0) | (0.0, 22.5) | (22.5, 45.0) | 1 |
| (22.5, 45.0) | (22.5, 33.75) | (33.75, 45.0) | 1 |
| (33.75, 45.0) | (33.75, 39.375) | (39.375, 45.0) | 1 |
| (39.375, 45.0) | (39.375, 42.1875) | (42.1875, 45.0) | 0 |
| (39.375, 42.1875) | (39.375, 40.7812) | (40.7812, 42.1875) | 0 |
| (39.375, 40.7812) | (39.375, 40.0781) | (40.0781, 40.7812) | 0 |
| (39.375, 40.0781) | (39.375, 39.7265) | (39.7265, 40.0781) | 1 |
| (39.7265, 40.0781) | (39.375, 39.7265) | (39.7265, 40.0781) | 1 |
| (39.9023, 40.0781) | (39.9023, 39.9902) | (39.9902, 40.0781) | 0 |
| (39.9023, 39.9902) | (39.9023, 39.9462) | (39.9462, 39.9902) | 0 |
| (39.9023, 39.9462) | (39.9023, 39.9243) | (39.9243, 39.9462) | 0 |
| (39.9023, 39.9243) | (39.9023, 39.9133) | (39.9133, 39.9243) | 1 |
| (39.9133, 39.9243) | (39.9133, 39.9188) | (39.9188, 39.9243) | 1 |
| (39.9188, 39.9243) | (39.9188, 39.9215) | (39.9215, 39.9243) | 1 |
經度也用同樣的演算法，對 (-180, 180) 依次細分。
得到經度的編碼為 1101 0010 1100 0100 0100。
| 經度範圍 | 區間(0) | 區間(1) | 區間 |
|---|---|---|---|
| (-180, 180) | (-180, 0.0) | (0.0, 180) | 1 |
| (0.0, 180) | (0.0, 90.0) | (90.0, 180) | 1 |
| (90.0, 180) | (90.0, 135.0) | (135.0, 180) | 0 |
| (90.0, 135.0) | (90.0, 112.5) | (112.5, 135.0) | 1 |
| (112.5, 135.0) | (112.5, 123.75) | (123.75, 135.0) | 0 |
| (112.5, 123.75) | (112.5, 118.125) | (118.125, 123.75) | 0 |
| (112.5, 118.125) | (112.5, 115.312) | (115.312, 118.125) | 1 |
| (115.312, 118.125) | (115.312, 116.718) | (116.718, 118.125) | 0 |
| (115.312, 116.718) | (115.312, 116.015) | (116.015, 116.718) | 1 |
| (116.015, 116.718) | (116.015, 116.367) | (116.367, 116.718) | 1 |
| (116.367, 116.718) | (116.367, 116.542) | (116.542, 116.718) | 0 |
| (116.367, 116.542) | (116.367, 116.455) | (116.455, 116.542) | 0 |
| (116.367, 116.455) | (116.367, 116.411) | (116.411, 116.455) | 0 |
| (116.367, 116.411) | (116.367, 116.389) | (116.389, 116.411) | 1 |
| (116.389, 116.411) | (116.389, 116.400) | (116.400, 116.411) | 0 |
| (116.389, 116.400) | (116.389, 116.394) | (116.394, 116.400) | 0 |
接下來將經度和緯度的編碼合併，奇數位是緯度，偶數位是經度。
得到編碼 11100 11101 00100 01111 00000 01101 01011 00001。
最後，用0-9、b-z（去掉a, i, l, o）這32個字母進行base32編碼。
得到 (39.92324, 116.3906) 的編碼為 wx4g0ec1。
| 十進位制 | 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 | 12 | 13 | 14 | 15 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| base32 | 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | b | c | d | e | f | g |
| 十進位制 | 16 | 17 | 18 | 19 | 20 | 21 | 22 | 23 | 24 | 25 | 26 | 27 | 28 | 29 | 30 | 31 |
| base32 | h | j | k | m | n | p | q | r | s | t | u | v | w | x | y | z |
解碼演算法與編碼演算法相反，先進行base32解碼，然後分離出經緯度。
最後根據二進位制編碼對經緯度範圍進行細分即可。
程式處理
在經度和緯度入庫的時候，資料庫新增一個欄位geohash,記錄此點的geohash值。
在查詢附近的時候，利用SQL中 like 'wx4g0e%' 進行查詢。
查詢出來的結果，根據距離大小進行排序。
geohash 欄位可以使用索引。
//[PHP Code] 生成GeoHashCode編碼
$longitude = ''; //經度
$latitude = ''; //緯度
$objGeoHash = new Geohash(); //文末有該類的下載方式
$strGeoHashCode = $objGeoHash->encode($latitude, $longitude);
//在採集資料的時候，這個值儲存到資料中即可。複製程式碼/**
* [PHP Code] 根據經緯度計算兩點之間的記錄
* @param $lat1 緯度1
* @param $lng1 經度1
* @param $lat2 緯度2
* @param $lng2 經度2
* @return float 單位(米)
*/
function getDistance($lat1, $lng1, $lat2, $lng2)
{
//地球半徑
$R = 6378137;
//將角度轉為弧度
$radLat1 = deg2rad($lat1);
$radLat2 = deg2rad($lat2);
$radLng1 = deg2rad($lng1);
$radLng2 = deg2rad($lng2);
//結果
$s = acos(cos($radLat1) * cos($radLat2) * cos($radLng1 - $radLng2)
+ sin($radLat1) * sin($radLat2)) * $R;
//精度
$s = round($s * 10000)/10000;
return round($s);
}複製程式碼備註
請了解，百度座標與GPS座標互轉。
請了解，谷歌座標與GPS座標互轉。
請了解，騰訊座標與GPS座標互轉。
...
百度拾取座標地址：
api.map.baidu.com/lbsapi/getp…
GeoHash 編碼精度為6位時，大概為附近1千米。
在緯度相等的情況下：
經度每隔0.00001度，距離相差約1米；
每隔0.0001度，距離相差約10米；
每隔0.001度，距離相差約100米；
每隔0.01度，距離相差約1000米；
每隔0.1度，距離相差約10000米。
在經度相等的情況下：
緯度每隔0.00001度，距離相差約1.1米；
每隔0.0001度，距離相差約11米；
每隔0.001度，距離相差約111米；
每隔0.01度，距離相差約1113米；
每隔0.1度，距離相差約11132米。
實際情況據需求而定，可在此基礎上進行擴充套件。
如果大家需要下載 PHP GeoHash 類庫。
可以關注微信公眾號，回覆 “geohash”，即可獲取。
Thanks ~
作者：PHP後端開發者
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QQ群：564557094。
關注微信公眾號，留言即可，看到留言後會及時回覆。
