空間點(diǎn)像素索引（一）

給你一個(gè)需求，查找定位點(diǎn)附近的一定范圍內(nèi)所有餐館，你會(huì)怎么實(shí)現(xiàn)呢？

一一計(jì)算定位點(diǎn)與所有餐館的距離，然后取出最小的距離？如果同時(shí)有很多遍布全國(guó)的請(qǐng)求都在查找附近的餐館，按照上述的做法，你的服務(wù)有能力及時(shí)響應(yīng)么？本文介紹了兩種高效的空間點(diǎn)查找方法，并且該方法在打車領(lǐng)域和地圖領(lǐng)域有廣泛的實(shí)際應(yīng)用。文章很長(zhǎng)，如果來不及看完，只需要記得，如果你需要一種高效的空間點(diǎn)索引算法來處理海量的空間點(diǎn)查找需求，那么Geohash和Google S2可以幫助到你。

引論

每天我們晚上加班回家，可能都會(huì)用到滴滴或者共享單車。打開 app 會(huì)看到如下的界面：

app 界面上會(huì)顯示出自己附近一個(gè)范圍內(nèi)可用的出租車或者共享單車。假設(shè)地圖上會(huì)顯示以自己為圓心，5公里為半徑，這個(gè)范圍內(nèi)的車。如何實(shí)現(xiàn)呢？最直觀的想法就是去數(shù)據(jù)庫(kù)里面查表，計(jì)算并查詢車距離用戶小于等于5公里的，篩選出來，把數(shù)據(jù)返回給客戶端。這種做法比較笨，一般也不會(huì)這么做。為什么呢？因?yàn)檫@種做法需要對(duì)整個(gè)表里面的每一項(xiàng)都計(jì)算一次相對(duì)距離。太耗時(shí)了。既然數(shù)據(jù)量太大，我們就需要分而治之。那么就會(huì)想到把地圖分塊。這樣即使每一塊里面的每條數(shù)據(jù)都計(jì)算一次相對(duì)距離，也比之前全表都計(jì)算一次要快很多。我們也都知道，現(xiàn)在用的比較多的數(shù)據(jù)庫(kù) MySQL、PostgreSQL 都原生支持 B+ 樹。這種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)能高效的查詢。地圖分塊的過程其實(shí)就是一種添加索引的過程，如果能想到一個(gè)辦法，把地圖上的點(diǎn)添加一個(gè)合適的索引，并且能夠排序，那么就可以利用類似二分查找的方法進(jìn)行快速查詢。問題就來了，地圖上的點(diǎn)是二維的，有經(jīng)度和緯度，這如何索引呢？如果只針對(duì)其中的一個(gè)維度，經(jīng)度或者緯度進(jìn)行搜索，那搜出來一遍以后還要進(jìn)行二次搜索。那要是更高維度呢？三維。可能有人會(huì)說可以設(shè)置維度的優(yōu)先級(jí)，比如拼接一個(gè)聯(lián)合鍵，那在三維空間中，x，y，z 誰(shuí)的優(yōu)先級(jí)高呢？設(shè)置優(yōu)先級(jí)好像并不是很合理。本篇文章就來介紹2種比較通用的空間點(diǎn)索引算法。

一. GeoHash 算法

1. Geohash 算法簡(jiǎn)介

Geohash 是一種地理編碼，由 Gustavo Niemeyer 發(fā)明的。它是一種分級(jí)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，把空間劃分為網(wǎng)格。Geohash 屬于空間填充曲線中的 Z 階曲線（Z-order curve）的實(shí)際應(yīng)用。何為 Z 階曲線？

上圖就是 Z 階曲線。這個(gè)曲線比較簡(jiǎn)單，生成它也比較容易，只需要把每個(gè) Z 首尾相連即可。

Z 階曲線同樣可以擴(kuò)展到三維空間。只要 Z 形狀足夠小并且足夠密，也能填滿整個(gè)三維空間。說到這里可能讀者依舊一頭霧水，不知道 Geohash 和 Z 曲線究竟有啥關(guān)系？其實(shí) Geohash算法 的理論基礎(chǔ)就是基于 Z 曲線的生成原理。繼續(xù)說回 Geohash。Geohash 能夠提供任意精度的分段級(jí)別。一般分級(jí)從 1-12 級(jí)。

還記得引語(yǔ)里面提到的問題么？這里我們就可以用 Geohash 來解決這個(gè)問題。我們可以利用 Geohash 的字符串長(zhǎng)短來決定要?jiǎng)澐謪^(qū)域的大小。這個(gè)對(duì)應(yīng)關(guān)系可以參考上面表格里面 cell 的寬和高。一旦選定 cell 的寬和高，那么 Geohash 字符串的長(zhǎng)度就確定下來了。這樣我們就把地圖分成了一個(gè)個(gè)的矩形區(qū)域了。地圖上雖然把區(qū)域劃分好了，但是還有一個(gè)問題沒有解決，那就是如何快速的查找一個(gè)點(diǎn)附近鄰近的點(diǎn)和區(qū)域呢？Geohash 有一個(gè)和 Z 階曲線相關(guān)的性質(zhì)，那就是一個(gè)點(diǎn)附近的地方(但不絕對(duì)) hash 字符串總是有公共前綴，并且公共前綴的長(zhǎng)度越長(zhǎng)，這兩個(gè)點(diǎn)距離越近。由于這個(gè)特性，Geohash 就常常被用來作為唯一標(biāo)識(shí)符。用在數(shù)據(jù)庫(kù)里面可用 Geohash 來表示一個(gè)點(diǎn)。Geohash 這個(gè)公共前綴的特性就可以用來快速的進(jìn)行鄰近點(diǎn)的搜索。越接近的點(diǎn)通常和目標(biāo)點(diǎn)的 Geohash 字符串公共前綴越長(zhǎng)（但是這不一定，也有特殊情況，下面舉例會(huì)說明）Geohash 也有幾種編碼形式，常見的有2種，base 32 和 base 36。

base 36 的版本對(duì)大小寫敏感，用了36個(gè)字符，“23456789bBCdDFgGhHjJKlLMnNPqQrRtTVWX”。

2. geohash實(shí)際應(yīng)用舉例

接下來的舉例以 base-32 為例。舉個(gè)例子。

上圖是一個(gè)地圖，地圖中間有一個(gè)美羅城，假設(shè)需要查詢距離美羅城最近的餐館，該如何查詢？第一步我們需要把地圖網(wǎng)格化，利用 geohash。通過查表，我們選取字符串長(zhǎng)度為6的矩形來網(wǎng)格化這張地圖。經(jīng)過查詢，美羅城的經(jīng)緯度是[31.1932993, 121.43960190000007]。先處理緯度。地球的緯度區(qū)間是[-90,90]。把這個(gè)區(qū)間分為2部分，即[-90,0)，[0,90]。31.1932993位于(0,90]區(qū)間，即右區(qū)間，標(biāo)記為1。然后繼續(xù)把(0,90]區(qū)間二分，分為[0,45)，[45,90]，31.1932993位于[0,45)區(qū)間，即左區(qū)間，標(biāo)記為0。一直劃分下去。

再處理經(jīng)度，一樣的處理方式。地球經(jīng)度區(qū)間是[-180,180]

緯度產(chǎn)生的二進(jìn)制是101011000101110，經(jīng)度產(chǎn)生的二進(jìn)制是110101100101101，按照**“偶數(shù)位放經(jīng)度，奇數(shù)位放緯度”**的規(guī)則，重新組合經(jīng)度和緯度的二進(jìn)制串，生成新的：111001100111100000110011110110，最后一步就是把這個(gè)最終的字符串轉(zhuǎn)換成字符，對(duì)應(yīng)需要查找 base-32 的表。11100 11001 11100 00011 00111 10110轉(zhuǎn)換成十進(jìn)制是 28 25 28 3 7 22，查表編碼得到最終結(jié)果，wtw37q。我們還可以把這個(gè)網(wǎng)格周圍8個(gè)各自都計(jì)算出來。

從地圖上可以看出，這鄰近的9個(gè)格子，前綴都完全一致。都是wtw37。如果我們把字符串再增加一位，會(huì)有什么樣的結(jié)果呢？Geohash 增加到7位。

當(dāng)Geohash 增加到7位的時(shí)候，網(wǎng)格更小了，美羅城的 Geohash 變成了 wtw37qt。看到這里，讀者應(yīng)該已經(jīng)清楚了 Geohash 的算法原理了。咱們把6位和7位都組合到一張圖上面來看。

可以看到中間大格子的 Geohash 的值是 wtw37q，那么它里面的所有小格子前綴都是 wtw37q。可以想象，當(dāng) Geohash 字符串長(zhǎng)度為5的時(shí)候，Geohash 肯定就為 wtw37 了。接下來解釋之前說的 Geohash 和 Z 階曲線的關(guān)系。回顧最后一步合并經(jīng)緯度字符串的規(guī)則，“偶數(shù)位放經(jīng)度，奇數(shù)位放緯度”。讀者一定有點(diǎn)好奇，這個(gè)規(guī)則哪里來的？憑空瞎想的？其實(shí)并不是，這個(gè)規(guī)則就是 Z 階曲線。看下圖：

x 軸就是緯度，y軸就是經(jīng)度。經(jīng)度放偶數(shù)位，緯度放奇數(shù)位就是這樣而來的。最后有一個(gè)精度的問題，下面的表格數(shù)據(jù)一部分來自 Wikipedia。

3. Geohash具體實(shí)現(xiàn)

到此，讀者應(yīng)該對(duì) Geohash 的算法都很明了了。接下來用 Go 實(shí)現(xiàn)一下 Geohash 算法。

package geohash

import (

“bytes”

)

const (

BASE32 = “0123456789bcdefghjkmnpqrstuvwxyz”

MAX_LATITUDE float64 = 90

MIN_LATITUDE float64 = -90

MAX_LONGITUDE float64 = 180

MIN_LONGITUDE float64 = -180

)

var (

bits = []int{16, 8, 4, 2, 1}

base32 = []byte(BASE32)

)

type Box struct {

MinLat, MaxLat float64 // 緯度

MinLng, MaxLng float64 // 經(jīng)度

}

func (this
*Box) Width() float64 {

return this.MaxLng

• this.MinLng

}

func (this
*Box) Height() float64 {

return
this.MaxLat - this.MinLat

}

// 輸入值：緯度，經(jīng)度，精度(geohash的長(zhǎng)度)

// 返回geohash, 以及該點(diǎn)所在的區(qū)域

func Encode(latitude, longitude float64, precision int) (string, *Box) {

var geohash
bytes.Buffer

var minLat,
maxLat float64 =
MIN_LATITUDE, MAX_LATITUDE

var minLng,
maxLng float64 =
MIN_LONGITUDE, MAX_LONGITUDE

var mid float64 = 0

bit, ch, length, isEven := 0, 0, 0, true

for length
< precision {

if isEven {

if mid =
(minLng + maxLng) / 2; mid < longitude {

ch |= bits[bit]

minLng = mid

} else {

maxLng = mid

}

} else {

if mid =
(minLat + maxLat) / 2; mid < latitude {

ch |= bits[bit]

minLat = mid

} else {

maxLat = mid

}

}

isEven = !isEven

if bit <
4 {

bit++

} else {

geohash.WriteByte(base32[ch])

length, bit, ch = length+1, 0, 0

}

}

b := &Box{

MinLat: minLat,

MaxLat: maxLat,

MinLng: minLng,

MaxLng: maxLng,

}

return
geohash.String(), b

}

4. Geohash優(yōu)缺點(diǎn)

Geohash 的優(yōu)點(diǎn)很明顯，它利用 Z 階曲線進(jìn)行編碼。而 Z 階曲線可以將二維或者多維空間里的所有點(diǎn)都轉(zhuǎn)換成一維曲線。在數(shù)學(xué)上成為分形維。并且 Z 階曲線還具有局部保序性。Z 階曲線通過交織點(diǎn)的坐標(biāo)值的二進(jìn)制表示來簡(jiǎn)單地計(jì)算多維度中的點(diǎn)的z值。一旦將數(shù)據(jù)被加到該排序中，任何一維數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，例如二叉搜索樹，B樹，跳躍表或（具有低有效位被截?cái)?#xff09;哈希表 都可以用來處理數(shù)據(jù)。通過 Z 階曲線所得到的順序可以等同地被描述為從四叉樹的深度優(yōu)先遍歷得到的順序。這也是 Geohash 的另外一個(gè)優(yōu)點(diǎn)，搜索查找鄰近點(diǎn)比較快。Geohash 的缺點(diǎn)之一也來自 Z 階曲線。Z 階曲線有一個(gè)比較嚴(yán)重的問題，雖然有局部保序性，但是它也有突變性。在每個(gè) Z 字母的拐角，都有可能出現(xiàn)順序的突變。

看上圖中標(biāo)注出來的藍(lán)色的點(diǎn)點(diǎn)。每?jī)蓚€(gè)點(diǎn)雖然是相鄰的，但是距離相隔很遠(yuǎn)。看右下角的圖，兩個(gè)數(shù)值鄰近紅色的點(diǎn)兩者距離幾乎達(dá)到了整個(gè)正方形的邊長(zhǎng)。兩個(gè)數(shù)值鄰近綠色的點(diǎn)也達(dá)到了正方形的一半的長(zhǎng)度。Geohash 的另外一個(gè)缺點(diǎn)是，如果選擇不好合適的網(wǎng)格大小，判斷鄰近點(diǎn)可能會(huì)比較麻煩。

看上圖，如果選擇 Geohash 字符串為6的話，就是藍(lán)色的大格子。紅星是美羅城，紫色的圓點(diǎn)是搜索出來的目標(biāo)點(diǎn)。如果用 Geohash 算法查詢的話，距離比較近的可能是 wtw37p，wtw37r，wtw37w，wtw37m。但是其實(shí)距離最近的點(diǎn)就在 wtw37q。如果選擇這么大的網(wǎng)格，就需要再查找周圍的8個(gè)格子。如果選擇 Geohash 字符串為7的話，那變成黃色的小格子。這樣距離紅星星最近的點(diǎn)就只有一個(gè)了。就是 wtw37qw。如果網(wǎng)格大小，精度選擇的不好，那么查詢最近點(diǎn)還需要再次查詢周圍8個(gè)點(diǎn)。

二. 空間填充曲線和 分形

在介紹第二種多維空間點(diǎn)索引算法之前，要先談?wù)効臻g填充曲線(Space-filling curve)和分形。解決多維空間點(diǎn)索引需要解決2個(gè)問題，第一，如何把多維降為低維或者一維？第二，一維的曲線如何分形？

1. 空間曲線

在數(shù)學(xué)分析中，有這樣一個(gè)難題：能否用一條無(wú)限長(zhǎng)的線，穿過任意維度空間里面的所有點(diǎn)？

在1890年，Giuseppe Peano 發(fā)現(xiàn)了一條連續(xù)曲線，現(xiàn)在稱為 Peano 曲線，它可以穿過單位正方形上的每個(gè)點(diǎn)。他的目的是構(gòu)建一個(gè)可以從單位區(qū)間到單位正方形的連續(xù)映射。Peano 受到 Georg Cantor 早期違反直覺的研究結(jié)果的啟發(fā)，即單位區(qū)間中無(wú)限數(shù)量的點(diǎn)與任何有限維度流型（manifold）中無(wú)限數(shù)量的點(diǎn)，基數(shù)相同。Peano 解決的問題實(shí)質(zhì)就是，是否存在這樣一個(gè)連續(xù)的映射，一條能填充滿平面的曲線。上圖就是他找到的一條曲線。一般來說，一維的東西是不可能填滿2維的方格的。但是皮亞諾曲線恰恰給出了反例。皮亞諾曲線是一條連續(xù)的但處處不可導(dǎo)的曲線。皮亞諾曲線的構(gòu)造方法如下：取一個(gè)正方形并且把它分出九個(gè)相等的小正方形，然后從左下角的正方形開始至右上角的正方形結(jié)束，依次把小正方形的中心用線段連接起來；下一步把每個(gè)小正方形分成九個(gè)相等的正方形，然后上述方式把其中中心連接起來……將這種操作手續(xù)無(wú)限進(jìn)行下去，最終得到的極限情況的曲線就被稱作皮亞諾曲線。皮亞諾對(duì)區(qū)間[0，1]上的點(diǎn)和正方形上的點(diǎn)的映射作了詳細(xì)的數(shù)學(xué)描述。實(shí)際上，正方形的這些點(diǎn)對(duì)于，可找到兩個(gè)連續(xù)函數(shù) x = f(t) 和 y = g(t)，使得 x 和 y 取屬于單位正方形的每一個(gè)值。一年后，即1891年，希爾伯特就作出了這條曲線，叫希爾伯特曲線（Hilbert curve）。

上圖就是1-6階的希爾伯特曲線。具體構(gòu)造方式在下一章再說。

上圖是希爾伯特曲線填充滿3維空間。之后還有很多變種的空間填充曲線，龍曲線(Dragon curve)、
高斯帕曲線(Gosper curve)、Koch曲線(Koch curve)、摩爾定律曲線(Moore curve)、謝爾賓斯基曲線(Sierpiński curve)、奧斯古德曲線(Osgood curve)。這些曲線和本文無(wú)關(guān)，就不詳細(xì)介紹了。

在數(shù)學(xué)分析中，空間填充曲線是一個(gè)參數(shù)化的注入函數(shù)，它將單位區(qū)間映射到單位正方形，立方體，更廣義的，n維超立方體等中的連續(xù)曲線，隨著參數(shù)的增加，它可以任意接近單位立方體中的給定點(diǎn)。除了數(shù)學(xué)重要性之外，空間填充曲線也可用于降維，數(shù)學(xué)規(guī)劃，稀疏多維數(shù)據(jù)庫(kù)索引，電子學(xué)和生物學(xué)。空間填充曲線的現(xiàn)在被用在互聯(lián)網(wǎng)地圖中。

2. 分形

皮亞諾曲線的出現(xiàn)，說明了人們對(duì)維數(shù)的認(rèn)識(shí)是有缺陷的，有必要重新考察維數(shù)的定義。這就是分形幾何考慮的問題。在分形幾何中，維數(shù)可以是分?jǐn)?shù)叫做分維。多維空間降維以后，如何分形，也是一個(gè)問題。分形的方式有很多種，這里有一個(gè)列表，可以查看如何分形，以及每個(gè)分形的分形維數(shù)，即豪斯多夫分形維(Hausdorff fractals dimension)和拓?fù)渚S數(shù)。這里就不細(xì)說分形的問題了，感興趣的可以仔細(xì)閱讀鏈接里面的內(nèi)容。接下來繼續(xù)來說多維空間點(diǎn)索引算法，下面一個(gè)算法的理論基礎(chǔ)來自希爾伯特曲線，先來仔細(xì)說說希爾伯特曲線。

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的空间点像素索引（一）的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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