首先声明下，这是一篇学习笔记，来自极客时间陈东老师《检索核心技术20讲》，讲的很不错，有些问题的处理算法常常让我感觉耳目一新，这次聊的空间搜索算法就是其中之一。

一 空间搜索的需求

我们在使用地图的时候，常常会使用地图搜索附近的酒店，附近的美食店，甚至附近的WC等功能。这些还好说，以为酒店这些的位置是固定的，只要拿搜索区域内酒店的经纬度和我们所在位置经纬度做计算，计算出距离，依次计算不同酒店的位置，然后再做个排序就得出了我们附近酒店排行TOP N。

我们在用微信的话，想必对附近的人的功能，并不陌生，那么我们如何计算我们附近的人，这里面和酒店的差别是，人员是流动的，计算起来很麻烦。如果拿在线的人和我们现在的人做一对一的位置计算，再进行排序，显然不够明知，虽然我们不知道附近到底是多远的距离叫附近，但是一般来说不同的城市不能算附近（当然边界上可能更近，后面再说），所以我们在计算距离的时候，只要计算同城的附近人就可以了，这样我们可以很大的减少计算量。

再深入一下，如果我们附近的范围更小点，我们可以减少到计算一个区的在线用户和我们位置的距离，其实像这种计算，我们只要取最近的top n就可以了，有时候没有必要严格排序。

有了缩小区域的思路，我们就来看下如何来求计算距离能更快速，更合适。

二 区域编码

为了计算距离，一般我们用经纬度表示位置，我们要把计算的空间划分不同的区域，每个区域用编码标识，比如我们把一个城市按照经纬度分为四个区域分别用编码：00，01，11，10来表示，如果继续划分如下：

区域编码

如果我们需要更精准的距离，可以进一步来划分，编码的位数变为4位了，也更精确了。这样编码的方式来划分，相同的区域的前缀编码是相同的，这有利于我们做区域查询，比如我们在一个区域内查不到的时候，可以把范围再扩大的一个区域。

2.1 解决附近查询误差的问题

前文有说，如果我们计算附近的人的时候，按照一个区域内的人去搜索，减少了计算的量，但是还有个问题，就是区域内的人，也可能不是离我们近的人，相临区域的人有可能距离更近，如下图：

附近人问题

说明，在上图中，绿色的三角符号表示本人位置，绿色的圆圈和绿色三角符号属于同一个区域，但是距离更近的反而是相邻的区域。

对于这个问题，假设我们认为的附近区域是10km，如果我们只在此区域搜索，显然可能会漏掉更近的距离。我们区域扩大一倍，从搜索1个区域到搜索了9个区域，多了8个附近的区域，这样就不会有遗漏了。

2.2 Geohash 编码

刚才是我们按照自己的理解去进行区域编码，如果我们将地球看作一个大的二维空间，经度显然是水平方向，维度就是垂直方向，地球的经度范围是[-180,180] ,维度的区间[-90,90]； 假设以(经度:104.07 纬度:30.67)这个位置来进行编码：

1. 经度方向上，104.07 经度在0-180之间，我们将空间右半部分编码为1，在180度的范围继续一分为二，104.07在90度到180之间，继续编码为1，所以在经度上编码为：11。
2. 维度方向上，30.67维度在0-90范围编码为1，继续划分，30.67在0-45范围，继续编码为0，故此在维度上的编码为：10
3. 综合来看上述位置的编码为：1110 （先经度后维度）。
   我们一共才用4位编码，所以显然粒度很粗，如果想精细化，用更多位数来表示，我们就通过这种编码的方式，将整个空间的二维的编码转成了一维的数字，计算操作起来更简单了。

如果我们将经度用15个bit来表示，维度位15个bit来表示，那么和起来就是30个bit，编码很长，我们最后使用用0-9、b-z（去掉a, i, l, o）这32个字母，对01串进行base32编码编码的方式，将5个bit转成一个字母和数字就形成类似："w3qcef",这样30位编码就转成了6位字符串。这种用数字和字符来表示位置的编码方式叫GeoHash 编码。

base32编码 图片来自互联网

9位Geohash编码就是45bit，即可以精确到4.8米，10位可以精确到1米左右。网上有对应表格，可以根据我们的精度要求来选择Geohash编码的位数。

缺点：Geohash编码1个字符或数字就表示经维度，可能我们用的时候，比如我们需要精度为3米的时候，采用9位的话精度不够，采用10位的精度又太过精确用不到。这时候需要换编码方式或者直接采用原始的01串表示。

三 实践

常用的全文搜索引擎，比如Solr或ES都支持位置搜索，以Solr为例，solr支持多种距离字段定义，常用的配置如下：

<!-- solr4.0以上版本有默认的字段类型定义 可能有细微差别-->
<fieldType name="location" class="solr.LatLonPointSpatialField" docValues="true"/>
<fieldType name="location_rpt" class="solr.SpatialRecursivePrefixTreeFieldType" geo="true"  />

新建些测试文档：

<add>
  <doc> 
      <field name = "id">001</field> 
      <field name = "city_s">成都</field> 
      <field name = "location_p">30.67,104.07</field> 
   </doc>  
   <doc> 
      <field name = "id">002</field> 
      <field name = "city_s">南京</field>       
      <field name = "location_p">32.07,118.78 </field> 
   </doc>  
   <doc> 
      <field name = "id">003</field> 
      <field name = "city_s">重庆</field> 
      <field name = "location_p">29.57,106.56</field> 
   </doc>  
    <doc> 
      <field name = "id">004</field> 
      <field name = "city_s">西安</field> 
      <field name = "location_p">34.27,108.93</field> 
   </doc> 
</add>

此处采用动态字段形式，定义city_s即为string类型，location_p为location类型。
查询下结果如下：

结果验证

Solr支持两种查询分析器，其实差不多，分别为：geofit查询分析器和bbox查询分析器

3.1 Geofit查询分析器查询附近数据

geofit过滤器可以根据地理空间距离从给定点做一个圆形的过滤，查询5公里范围内的数据，命令如下：

fq={!geofilt sfield=location_p  pt=30.67,104.05 d=1000}

sfield： 保存位置的字段名。
pt ：初始位置
d： 附近距离，单位千米
结果展示：

查询结果

Geofit采用两步求结果：

1. 按照精度要求，创建一个正方形边框，正方形的边长为搜索的距离，通过这个正方形过滤文档。

2. 计算边框内的位置和中心的距离，然后进行排序，且要过滤掉以距离为圆的圆外数据。
   但是如果数据量很大，那么精确的圆过滤没有必要，那就可以采用bbox查询器。

   
   
   Geofit计算

3.2 bbox查询分析器查询附近数据

bbox过滤器与geofit非常相似，只要它使用要计算的圆的边界框，它采用与geofit相同的参数：

fq= {!bbox sfield=location_p  pt=30.67,104.05 d=1000}

由于不做精确过滤，所以速度更快，结果我就不贴了。

3.3 距离排序

我们从刚才查询结果来看，离的近的排在前面，那么有没有办法计算这个距离的，solr中有相关函数的，且支持排序：

fl = id,city_s,distance:geodist(location_p,30.67,104.05) &
sort=geodist(location_p,30.67,104.05)asc,score desc

查询就且排序

就说到这里吧。

四 共享诗词

# 江城子·前瞻马耳九仙山

[宋] [苏轼]

前瞻马耳九仙山。
碧连天。晚云间。
城上高台，真个是超然。
莫使匆匆云雨散，今夜里，月婵娟。
小溪鸥鹭静联拳。去翩翩。点轻烟。
人事凄凉，回首便他年。
莫忘使君歌笑处，垂柳下，矮槐前。