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
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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>- 1
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// 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
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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
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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
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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 |
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
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- 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。
<dependency>
<groupId>ch.hsr</groupId>
<artifactId>geohash</artifactId>
<version>1.3.0</version>
</dependency>- 1
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// 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());
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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
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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
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- 1
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- 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
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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
http://www.infoq.com/cn/articles/depth-study-of-Symfony2
http://tech.meituan.com/lucene-distance.html
http://blog.csdn.net/liminlu0314/article/details/8553926
http://janmatuschek.de/LatitudeLongitudeBoundingCoordinates
http://www.cnblogs.com/LBSer/p/3310455.html
http://cevin.net/geohash/
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