最新消息:文章中包含代码时,请遵守代码高亮规范!

按距离排序、范围查找附近信息【转载】

Java 姚, 伟 325浏览 0评论

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
;

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。

<dependency>
    <groupId>com.spatial4j</groupId>
    <artifactId>spatial4j</artifactId>
    <version>0.5</version>
</dependency>
// 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

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 ?);

需要给lon、lat两个字段建立联合索引:

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

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
;

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 length width height
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

https://en.wikipedia.org/wiki/Geohash#Cell_Dimensions

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(?, '%');

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。

<dependency>
    <groupId>ch.hsr</groupId>
    <artifactId>geohash</artifactId>
    <version>1.3.0</version>
</dependency>
// 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());
}

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(?, '%');

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 (?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?);

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

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。

 

本文来自:高爽|Coder,原文地址:http://blog.csdn.net/ghsau/article/details/50591932

转载时请注明出处及相应链接,本文永久地址:https://blog.yayuanzi.com/24038.html


pay_weixin
pay_weixin
微信打赏
pay_weixin
支付宝打赏
感谢您对作者van的打赏,我们会更加努力!    如果您想成为作者,请点我

您必须 登录 才能发表评论!