简介

现在几乎所有的O2O应用中都会存在“按范围搜素、离我最近、显示距离”等等基于位置的交互，那这样的功能是怎么实现的呢？本文提供的实现方式，适用于所有数据库。

实现

为了方便下面说明，先给出一个初始表结构，我使用的是MySQL：

CREATE TABLE `customer` (

`id` INT(11) UNSIGNED NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '自增主键',

`name` VARCHAR(5) NOT NULL COMMENT '名称',

`lon` DOUBLE(9,6) NOT NULL COMMENT '经度',

`lat` DOUBLE(8,6) NOT NULL COMMENT '纬度',

PRIMARY KEY (`id`)

)

COMMENT='商户表'

CHARSET=utf8mb4

ENGINE=InnoDB

;

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

实现过程主要分为四步：

1. 搜索

在数据库中搜索出接近指定范围内的商户，如：搜索出1公里范围内的。

2. 过滤

搜索出来的结果可能会存在超过1公里的，需要再次过滤。如果对精度没有严格要求，可以跳过。

3. 排序

距离由近到远排序。如果不需要，可以跳过。

4. 分页

如果需要2、3步，才需要对分页特殊处理。如果不需要，可以在第1步直接SQL分页。

第1步数据库完成，后3步应用程序完成。

step1 搜索

搜索可以用下面两种方式来实现。

区间查找

customer表中使用两个字段存储了经度和纬度，如果提前计算出经纬度的范围，然后在这两个字段上加上索引，那搜索性能会很不错。

那怎么计算出经纬度的范围呢？已知条件是移动设备所在的经纬度，还有满足业务要求的半径，这很像初中的一道平面几何题：给定圆心坐标和半径，求该圆外切正方形四个顶点的坐标。而我们面对的是一个球体，可以使用spatial4j来计算。

com.spatial4j

spatial4j

0.5

1

2

3

4

5

1

2

3

4

5

// 移动设备经纬度

double lon = 116.312528, lat = 39.983733;

// 千米

int radius = 1;

SpatialContext geo = SpatialContext.GEO;

Rectangle rectangle = geo.getDistCalc().calcBoxByDistFromPt(

geo.makePoint(lon, lat), radius * DistanceUtils.KM_TO_DEG, geo, null);

System.out.println(rectangle.getMinX() + "-" + rectangle.getMaxX());// 经度范围

System.out.println(rectangle.getMinY() + "-" + rectangle.getMaxY());// 纬度范围

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

计算出经纬度范围之后，SQL是这样：

SELECT id, name

FROM customer

WHERE (lon BETWEEN ? AND ?) AND (lat BETWEEN ? AND ?);

1

2

3

1

2

3

需要给lon、lat两个字段建立联合索引：

INDEX `idx_lon_lat` (`lon`, `lat`)

1

1

geohash

geohash的原理不讲了，详细可以看这篇文章，讲的很详细。geohash算法能把二维的经纬度编码成一维的字符串，它的特点是越相近的经纬度编码后越相似，所以可以通过前缀like的方式去匹配周围的商户。

customer表要增加一个字段，来存储每个商户的geohash编码，并且建立索引。

CREATE TABLE `customer` (

`id` INT(11) UNSIGNED NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '自增主键',

`name` VARCHAR(5) NOT NULL COMMENT '名称' COLLATE 'latin1_swedish_ci',

`lon` DOUBLE(9,6) NOT NULL COMMENT '经度',

`lat` DOUBLE(8,6) NOT NULL COMMENT '纬度',

`geo_code` CHAR(12) NOT NULL COMMENT 'geohash编码',

PRIMARY KEY (`id`),

INDEX `idx_geo_code` (`geo_code`)

)

COMMENT='商户表'

CHARSET=utf8mb4

ENGINE=InnoDB

;

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

在新增或修改一个商户的时候，维护好geo_code，那geo_code怎么计算呢？spatial4j也提供了一个工具类GeohashUtils.encodeLatLon(lat, lon)，默认精度是12位。这个存储做好后，就可以通过geo_code去搜索了。拿到移动设备的经纬度，计算geo_code，这时可以指定精度计算，那指定多长呢？我们需要一个geo_code长度和距离的对照表：

geohash lengthwidthheight

1

5,009.4km

4,992.6km

2

1,252.3km

624.1km

3

156.5km

156km

4

39.1km

19.5km

5

4.9km

4.9km

6

1.2km

609.4m

7

152.9m

152.4m

8

38.2m

19m

9

4.8m

4.8m

10

1.2m

59.5cm

11

14.9cm

14.9cm

12

3.7cm

1.9cm

假设我们的需求是1公里范围内的商户，geo_code的长度设置为5就可以了，GeohashUtils.encodeLatLon(lat, lon, 5)。计算出移动设备经纬度的geo_code之后，SQL是这样：

SELECT id, name

FROM customer

WHERE geo_code LIKE CONCAT(?, '%');

1

2

3

1

2

3

这样会比区间查找快很多，并且得益于geo_code的相似性，可以对热点区域做缓存。但这样使用geohash还存在一个问题，geohash最终是在地图上铺上了一个网格，每一个网格代表一个geohash值，当传入的坐标接近当前网格的边界时，用上面的搜索方式就会丢失它附近的数据。比如下图中，在绿点的位置搜索不到白家大院，绿点和白家大院在划分的时候就分到了两个格子中。

解决这个问题思路也比较简单，我们查询时，除了使用绿点的geohash编码进行匹配外，还使用周围8个网格的geohash编码，这样可以避免这个问题。那怎么计算出周围8个网格的geohash呢，可以使用geohash-java来解决。

ch.hsr

geohash

1.3.0

1

2

3

4

5

1

2

3

4

5

// 移动设备经纬度

double lon = 116.312528, lat = 39.983733;

GeoHash geoHash = GeoHash.withCharacterPrecision(lat, lon, 10);

// 当前

System.out.println(geoHash.toBase32());

// N, NE, E, SE, S, SW, W, NW

GeoHash[] adjacent = geoHash.getAdjacent();

for (GeoHash hash : adjacent) {

System.out.println(hash.toBase32());

}

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

最终我们的sql变成了这样：

SELECT id, name

FROM customer

WHERE geo_code LIKE CONCAT(?, '%')

OR geo_code LIKE CONCAT(?, '%')

OR geo_code LIKE CONCAT(?, '%')

OR geo_code LIKE CONCAT(?, '%')

OR geo_code LIKE CONCAT(?, '%')

OR geo_code LIKE CONCAT(?, '%')

OR geo_code LIKE CONCAT(?, '%')

OR geo_code LIKE CONCAT(?, '%')

OR geo_code LIKE CONCAT(?, '%');

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

原来的1次查询变成了9次查询，性能肯定会下降，这里可以优化下。还用上面的需求场景，搜索1公里范围内的商户，从上面的表格知道，geo_code长度为5时，网格宽高是4.9KM，用9个geo_code查询时，范围太大了，所以可以将geo_code长度设置为6，即缩小了查询范围，也满足了需求。还可以继续优化，在存储geo_code时，只计算到6位，这样就可以将sql变成这样：

SELECT id, name

FROM customer

WHERE geo_code IN (?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?);

1

2

3

1

2

3

这样将前缀匹配换成了直接匹配，速度会提升很多。

step2 过滤

上面两种搜索方式，都不是精确搜索，只是尽量缩小搜索范围，提升响应速度。所以需要在应用程序中做过滤，把距离大于1公里的商户过滤掉。计算距离同样使用spatial4j。

// 移动设备经纬度

double lon1 = 116.3125333347639, lat1 = 39.98355521792821;

// 商户经纬度

double lon2 = 116.312528, lat2 = 39.983733;

SpatialContext geo = SpatialContext.GEO;

double distance = geo.calcDistance(geo.makePoint(lon1, lat1), geo.makePoint(lon2, lat2))

* DistanceUtils.DEG_TO_KM;

System.out.println(distance);// KM

1

2

3

4

5

6

7

8

9

1

2

3

4

5

6

7

8

9

过滤代码就不写了，遍历一遍搜索结果即可。

step3 排序

同样，排序也需要在应用程序中处理。排序基于上面的过滤结果做就可以了Collections.sort(list, comparator)。

step4 分页

如果需要2、3步，只能在内存中分页，做法也很简单，可以参考这篇文章。

总结

全文的重点都在于搜索如何实现，更好的利用数据库的索引，两种搜索方式以百万数据量为分割线，第一种适用于百万以下，第二种适用于百万以上，未经过严格验证。可能有人会有疑问，过滤和排序都在应用层做，内存占用会不会很严重？这是个潜在问题，但大多数情况下不会。看我们大部分的应用场景，都是单一种类POI(Point Of Interest)的搜索，如酒店、美食、KTV、电影院等等，这种数据密度是很小，1公里内的酒店，能有多少家，50家都算多的，所以最终要看具体业务数据密度。本文没有分析原理，只讲了具体实现，有关分析的文章可以看参考链接。

参考