GeoHash算法解析信息检索的过程，排序是非常重要的•一个环节，传统的一维数据排序，往往采用B树索引排序，它要求数据类型是nJ排序的，比如整型、字符串、浮点型数据；而对于二维的地理位置，B树索引便无能为力了，GeoHash便是为了解决二维地理位置排序而山现的一套算法技术。城区由于二维坐标不可排序，GeoHash解决此问题的思路是将二维数据转换为一维数据。GeoHash将二维的经纬度转换转挽为字符串，每个字符串不是代表一个点，而是代表了一个矩形区域，这个矩形区域内的所有点都亨有共同的GeoHash位置信息。GeoHash位置有如下4个特点：字符串长度与位賈精度对应；字符串相近表示距离相近，这样有利于使用字符串匹配来进行附近信息查询；由于位置表示的是一个矩形区域，有利于隐私信息保护；点在位置所表示的矩形区域内移动，位置信息不变，这样有利于做数据的缓存。GeoHash仅仅通过一个字符串來表示位置信息，GeoHash字符串的产生是通过确定的算法计算得來的。GeoHash有多种算法，算法根据空间曲线填充方式來确定。目前常用的几种空间曲线有3种：Peano曲线、Hilbert曲线、Z-order曲线。下而以Peano曲线来说明GeoHash字符串的H•算方式，步骤可分为：二进制转换、组码、base32编码。二进制转换：以GPS坐标（39.928167,116.389550）来计算。下面是经度的计算步骤:1）将纬度区间［-90,90】二分为［-90,0），［0,90］（称为左右区间），可以确定39.928167属于右区间［0,90］,给标记为1;2）继续将区间［0,90］二分为［0,45），［45,901,可以确定39.928167属于左区间丨0,45），给标记为0;3）递归上述过程，39.928167总是属于某个区间［a,b】。随着每次迭代区间［a，b］总在缩小，并越来越逼近39.928167;给定的纬度x（39.928167）属于左区间,则记录0，如果属于右区间则记录1，这样随着算法的进行会产生一个序列1011100011,序列的长度跟给定的区间划分次数有关，划分次数依需求精度而定。经度的计算方式与维度类似，产生序列1101001011。组码：将维度和经度产生的序列依次交叉组合，偶数位放经度，奇数位放偶数，生成新的二进制序列：11100111010010001111。base32编码:首先将11100111010010001111转成十进制,对应着28、29、4、15,十进制对应的编码就是wx4gowx4g既是需要的GeoHash字符串。1东ft多十八譖a多4EPWX4G0WX4CV:練’：:RWX4G2WX4O3249tdi•木確渴郊区GeoHash将二维坐标信息转换成了一维的字符串，实现了距离的排序，可以应用于LBS检索过程。比如检索天安门附近的餐厅，可以先将天安门的坐标转换为GeoHash字符串（w34g6f7k），然后通过数据库模糊來对查询数据的位置信息进行限制（比如SQL可使用like‘w34g6f%’来实现），查询范围可以通过字符串的长度来进行控制，如果要扩大查询范阑，则只需去掉末位字符缩短字符串长度。实际业务巾使用GeoHash算法时，可能会出现以下几个问题：1.由于GeoHash将矩形区域编码为一个字符串，这会导致以矩形边界上的点为中心时,可能距离很近的信息却在不同的矩形区域里。这个问题可以通过手动扩大查找范围来优化。2.GeoHash算法使用了空间填充曲线，这种曲线会导致矩形编码突变，使附近信息查询不能完全依靠模糊匹配进行。这个问题，可以通过手动计算周围8个矩形区域，然后通过绝对匹配來解决。3.GeoHash不能计算距离，这对距离要求较高或要求直接显示距离的业务无能为力，这时可以将GeoHash视为缩小查询范闱的辅助工具，距离的计算采用其他的方式（比如SQL计算）。