geohash基本原理是將地球理解為一個二維平面，將平面遞歸分解成更小的子塊，每個子塊在一定經緯度范圍內擁有相同的編碼，這種方式簡單粗暴，可以滿足對小規模的數據進行經緯度的檢索
目錄：
- 經緯度常識
- 認識geohash
- geohash算法
- geohash原理
- 對照表
經緯度常識
- 經線是縱的，經度是橫的，用於表示不同的經線，緯線是橫的，緯度是縱的，用於表示不同的緯線，如下圖
- 緯線：地球儀上的橫線，lat，赤道是最大的緯線，從赤道開始分為北緯和南緯，都是0-90°，緯線是角度數值，並不是米；
- 經線：地球儀上的豎線，lng，子午線為0°，分為西經和東經，都是0-180°，經線也是角度數值；
- 經緯線和米的換算：經度或者緯度0.00001度，約等於1米，這個在GPS測算距離的時候可以體會到，GPS只要精確到小數點后五位，就是10米范圍內的精度
- 經度0度的位置為本初子午線，在180度的位置轉為西經，數字由大到小依次經過北美洲到達西歐.緯度0度的位置為赤道
- 為了便於理解，將地球看成一個基於經緯度線的坐標系。緯線就是平行於赤道平面的那些平面的周線，經線就是連接南北兩極的大圓線的半圓弧。緯度分為北緯（正），南緯（負），赤道所在的緯度值為0。經度以本初子午線界（本初子午線經度為0），分為東經（正），西經（負）。故緯度范圍可表示為[-90o, 0o)，（0o, 90o]，經度范圍可表示為[-180o, 0o)，（0o, 180o]
- 將經度和緯度看成二維坐標系中的兩個緯度，橫軸表示經度，縱軸表示緯度,如上圖
認識geohash
- GeoHash將二維的經緯度轉換成字符串，比如下圖展示了北京9個區域的GeoHash字符串，分別是WX4ER，WX4G2、WX4G3等等，每一個字符串代表了某一矩形區域。也就是說，這個矩形區域內所有的點（經緯度坐標）都共享相同的GeoHash字符串，這樣既可以保護隱私（只表示大概區域位置而不是具體的點），又比較容易做緩存。
- 不同的編碼長度，表示不同的范圍區間，字符串越長，表示的范圍越精確
- 字符串相似的表示距離相近（特殊情況后文闡述），這樣可以利用字符串的前綴匹配來查詢附近的POI信息。如下兩個圖所示，一個在城區，一個在郊區，城區的GeoHash字符串之間比較相似，郊區的字符串之間也比較相似，而城區和郊區的GeoHash字符串相似程度要低些
- 總結：GeoHash就是一種將經緯度轉換成字符串的方法，並且使得在大部分情況下，字符串前綴匹配越多的距離越近
geohash算法
以經緯度值：（116.389550， 39.928167）進行算法說明，對緯度39.928167進行逼近編碼 (地球緯度區間是[-90,90]）
- 區間[-90,90]進行二分為[-90,0),[0,90]，稱為左右區間，可以確定39.928167屬於右區間[0,90]，給標記為1
- 接着將區間[0,90]進行二分為 [0,45),[45,90]，可以確定39.928167屬於左區間 [0,45)，給標記為0
- 遞歸上述過程39.928167總是屬於某個區間[a,b]。隨着每次迭代區間[a,b]總在縮小，並越來越逼近39.928167
- 如果給定的緯度x（39.928167）屬於左區間，則記錄0，如果屬於右區間則記錄1，序列的長度跟給定的區間划分次數有關，如下圖
- 同理，地球經度區間是[-180,180]，可以對經度116.389550進行編碼
- 通過上述計算，緯度產生的編碼為1 1 0 1 0 0 1 0 1 1 0 0 0 1 0，經度產生的編碼為1 0 1 1 1 0 0 0 1 1 0 0 0 1 1
- 合並：偶數位放經度，奇數位放緯度，把2串編碼組合生成新串如下圖：
- 首先將11100 11101 00100 01111 0000 01101轉成十進制，對應着28、29、4、15，0，13 十進制對應的base32編碼就是wx4g0e,如下圖
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Ø同理，將編碼轉換成經緯度的解碼算法與之相反
geohash原理
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Geohash其實就是將整個地圖或者某個分割所得的區域進行一次划分，由於采用的是base32編碼方式，即Geohash中的每一個字母或者數字（如wx4g0e中的w）都是由5bits組成（2^5 = 32，base32），這5bits可以有32中不同的組合（0~31），這樣我們可以將整個地圖區域分為32個區域，通過00000 ~ 11111來標識這32個區域。第一次對地圖划分后的情況如下圖所示（每個區域中的編號對應於該區域所對應的編碼）：
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Geohash的0、1串序列是經度0、1序列和緯度0、1序列中的數字交替進行排列的，偶數位對應的序列為經度序列，奇數位對應的序列為緯度序列，在進行第一次划分時，Geohash0、1序列中的前5個bits（11100），那么這5bits中有3bits是表示經度，2bits表示緯度，所以第一次划分時，是將經度划分成8個區段（2^3 = 8），將緯度划分為4個區段（2^2 = 4），這樣就形成了32個區域。如下圖
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同理，可以按照第一次划分所采用的方式對第一次划分所得的32個區域各自再次划分.
對照表
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5. GeoHash缺陷
上文講了GeoHash的計算步驟，僅僅說明是什么而沒有說明為什么？為什么分別給經度和維度編碼？為什么需要將經緯度兩串編碼交叉組合成一串編碼？本節試圖回答這一問題。
如圖所示，我們將二進制編碼的結果填寫到空間中，當將空間划分為四塊時候，編碼的順序分別是左下角00，左上角01，右下腳10，右上角11，也就是類似於Z的曲線，當我們遞歸的將各個塊分解成更小的子塊時，編碼的順序是自相似的（分形），每一個子快也形成Z曲線，這種類型的曲線被稱為Peano空間填充曲線。
這種類型的空間填充曲線的優點是將二維空間轉換成一維曲線（事實上是分形維），對大部分而言，編碼相似的距離也相近，但Peano空間填充曲線最大的缺點就是突變性，有些編碼相鄰但距離卻相差很遠，比如0111與1000，編碼是相鄰的，但距離相差很大。
除Peano空間填充曲線外，還有很多空間填充曲線，如圖所示，其中效果公認較好是Hilbert空間填充曲線，相較於Peano曲線而言，Hilbert曲線沒有較大的突變。但是由於Peano曲線實現更加簡單，在使用的時候配合一定的解決手段，可以很好的滿足大部分需求，因此TD內部Geohash算法采用的是Peano空間填充曲線。
6. 使用注意點
a. 由於GeoHash是將區域划分為一個個規則矩形，並對每個矩形進行編碼，這樣在查詢附近POI信息時會導致以下問題，比如紅色的點是我們的位置，綠色的兩個點分別是附近的兩個餐館，但是在查詢的時候會發現距離較遠餐館的GeoHash編碼與我們一樣（因為在同一個GeoHash區域塊上），而較近餐館的GeoHash編碼與我們不一致。這個問題往往產生在邊界處。
解決的思路很簡單，我們查詢時，除了使用定位點的GeoHash編碼進行匹配外，還使用周圍8個區域的GeoHash編碼，這樣可以避免這個問題。
b. 我們已經知道現有的GeoHash算法使用的是Peano空間填充曲線，這種曲線會產生突變，造成了編碼雖然相似但距離可能相差很大的問題，因此在查詢附近餐館時候，首先篩選GeoHash編碼相似的POI點，然后進行實際距離計算。
c. GeoHash Base32編碼長度與精度。可以看出，當geohash base32編碼長度為8時，精度在19米左右，而當編碼長度為9時，精度在2米左右，編碼長度需要根據數據情況進行選擇。
7. 計算圍欄內所有Geohash
理解了geohash算法的基本原理之后，本節將介紹一個實際應用中常見的場景：計算圍欄范圍內所有的Geohash編碼。該場景封裝為函數可以表示如下：輸入組成圍欄的點經緯度坐標集合和指定的geohash長度，輸出一組geohash編碼。
public static Set getHashByFence(List points, int length)
具體算法步驟如下:
1. 輸入圍欄點坐標集合List points和指定的geohash長度length
2. 計算圍欄的外包矩形的左上角和右下角坐標lat_min、lat_max、lng_min、lng_max
3. 根據lat_min、lat_max、lng_min、lng_max，計算外包矩形對角定點的距離d
4. 以外包矩形中心點為圓心，以d/2為半徑做一個圓，計算圓覆蓋范圍內的geohash
4.1 獲取圓的外包矩形左上角和右下角定點坐標經緯度，存儲到double[] locs
4.2 根據geohash字符長度計算該長度geohash編碼對應的經緯度間隔（latA,lngA）
4.3 根據latA和lngA，計算出locs組成的矩形的左上角和右下角定點的經緯度，在geohash划分的網格的索引(也就是第幾個),分別記為lat_min，lat_max，lng_min，lng_max
4.4 計算lat_min，lat_max，lng_min，lng_max對應范圍內左右geohash的二進制編碼，然后將經緯度二進制編碼uncode為geohash字符編碼，保存為Set sets
5. 剔除sets中geohash編碼對應矩形的中心點不在points圍欄范圍內的geohash，得到最終的geohash結果集