开篇
我调试了很多开源项目，包括开源商城、IM即时通讯等很多，感兴趣的可以看看源码点我头像进去，觉得有用给个关注吧。
最近在看o2o相关的原理，网上说了很多geohash算法的原理。但其实原理网上有很多，但真正的调试少之又少，今天就来写代码调试一下geo算法和spatial4工具j。轻松实现，附近的商家功能。觉得有用，就点个赞转个发吧。看文章的时候最好是跟着做，如果没时间就收藏转发吧。
geohash算法原理简单介绍
geo 是地理位置的geography 的缩写，hash其实就是hash算法。大家都知道，我们平常用的百度地图，高德地图其实每一个点都是有经纬度的。你可以理解为geohash，其实就是经纬度经过一些列运算出来的hash值，相似的经纬度得到的geohash值前缀几乎一致，这样就可以把一个区域内的点都可以直接在数据库中查出来，当然具体原理自己可以去搜索。这里就不介绍了，今天重点介绍，如何使用。
源码可以到github上看：https://github.com/kungfoo/geohash-java
spatial4j工具
其实地球是球形的大家都知道，但基本上在地图上你可以认为是平面。例如查询附近1km的范围你怎么查呢？给定圆心坐标和半径，求该圆外切正方形四个顶点的坐标。不是吗？这个计算我们就用到spatial4j了。github上的地址是：https://github.com/locationtech/spatial4j
核心调试
1、建表，建工程
新建一个spring boot 工程，集成mybatis等，当然建个商户表，有商户名称，经纬度，geohash等字段。
CREATE TABLE `merchant` (
`id` INT(11) UNSIGNED NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '自增主键',
`merchant_name` VARCHAR(64) NOT NULL COMMENT '名称',
`longitude` DOUBLE(9,6) NOT NULL COMMENT '经度',
`latitude` DOUBLE(8,6) NOT NULL COMMENT '纬度',
`geo_code` CHAR(12) NOT NULL COMMENT 'geohash编码',
PRIMARY KEY (`id`),
KEY `idx_merchant_longitude_latitude` (`longitude`,`latitude`),
KEY `idx_merchant_geo_code` (`geo_code`)
)COMMENT='商户表' CHARSET=utf8mb4 ENGINE=InnoDB;
2、方法一、查询附近的1km的用spatial4j实现
A、首先引入jar包：
<dependency>
<groupId>com.spatial4j</groupId>
<artifactId>spatial4j</artifactId>
<version>0.5</version>
</dependency>
B、计算四个点的的值
public static void main(String[] args) {
//起始点经纬度
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
}
C、根据范围，在数据库中查找即可，查到附近1km的数据。当然，经纬度最好做联合索引。这两个数据是上面算出来的。
SELECT id, merchant_name
FROM merchant
WHERE (longitude BETWEEN ? AND ?) AND (latitude BETWEEN ? AND ?);
3、根据geohash查询。此时会用到geo_code 字段。
A、引入geohash的jar包
<!-- https://mvnrepository.com/artifact/ch.hsr/geohash -->
<dependency>
<groupId>ch.hsr</groupId>
<artifactId>geohash</artifactId>
<version>1.3.0</version>
</dependency>
B、对照geohash的长度对应范围表，我们可以知道，查询附近1km的数据，只要长度是5就可以了。具体计算，GeohashUtils.encodeLatLon(lat, lon, 5)，代入底线sql即可。
SELECT id, merchant_name
FROM merchant
WHERE geo_code LIKE CONCAT(?, '%');
C、但geohash有边界问题误差。因为geohash是某个区域的共同的hash，索引边界以外的距离很近的点可能造成geohash完全不同，那么怎么办呢？其实也不难解决，你这个时候把周围的八个区域的geohash都算出来即可。
public static void main(String[] args) {
// 移动设备经纬度
double lon = 116.312528, lat = 39.983733;
GeoHash geoHash = GeoHash.
withCharacterPrecision
(lat, lon, 6);
// 当前
System.out.println(geoHash.toBase32());
// N, NE, E, SE, S, SW, W, NW
System.out.println("---------------------------");
//东南西北，东北、西北、东南、西南等
GeoHash[] adjacent = geoHash.getAdjacent();
for (GeoHash hash : adjacent) {
System.out.println(hash.toBase32());
}
}
D、mysql查询，查询出这几个区域的商家即可，geohash边界问题就可以解决。
SELECT id, merchant_name
FROM merchant
WHERE geo_code IN (?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?);
结语
o2o中最常见的应用场景就是附近的商家，希望此篇文章对于o2o的同学有些帮助。觉得有用就点个赞转发一下吧。
另外我还调试了其他很多开源项目
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