geohash精度

Geohash原理及精度 Geohash原理：参见 https://www.jianshu.com/p/1ecf03293b9a Geohash精度：参见 https://blog.csdn.net/xxxx000/article/details/92771460 来源： CSDN 作者： -Y-Q-Q- 链接： https://blog.csdn.net/Yqq19950707/article/details/104770112

MySQL里的经纬度转为Geohash后插回数据库 from pygeohash import encode , decode import plotly import plotly . plotly as pyf import plotly . graph_objs as go import numpy as np import pandas as pd import math from matplotlib . path import Path import numpy as np import plotly . offline as of import plotly . graph_objs as go import plotly . plotly as py import numpy as np import pandas as pd import folium import webbrowser from folium . plugins import HeatMap import datetime import time import pymysql . cursors import decimal import geohash def geohashsql ( geohash ) : conn = pymysql . connect ( host =

原文出处： zhanlijun 引子 机机是个好动又好学的孩子，平日里就喜欢拿着手机地图点点按按来查询一些好玩的东西。某一天机机到北海公园游玩，肚肚饿了，于是乎打开手机地图，搜索北海公园附近的餐馆，并选了其中一家用餐。 饭饱之后机机开始反思了，地图后台如何根据自己所在位置查询来查询附近餐馆的呢？苦思冥想了半天，机机想出了个方法：计算所在位置P与北京所有餐馆的距离，然后返回距离<=1000米的餐馆。小得意了一会儿，机机发现北京的餐馆何其多啊，这样计算不得了，于是想了，既然知道经纬度了，那它应该知道自己在西城区，那应该计算所在位置P与西城区所有餐馆的距离啊，机机运用了递归的思想，想到了西城区也很多餐馆啊，应该计算所在位置P与所在街道所有餐馆的距离，这样计算量又小了，效率也提升了。 机机的计算思想很朴素，就是通过过滤的方法来减小参与计算的餐馆数目，从某种角度上讲，机机在使用索引技术。 一提到索引，大家脑子里马上浮现出B树索引，因为大量的数据库（如MySQL、oracle、PostgreSQL等）都在使用B树。B树索引本质上是对索引字段进行排序，然后通过类似二分查找的方法进行快速查找，即它要求索引的字段是可排序的，一般而言，可排序的是一维字段，比如时间、年龄、薪水等等。但是对于空间上的一个点（二维，包括经度和纬度），如何排序呢？又如何索引呢？解决的方法很多，下文介绍一种方法来解决这一问题。

【推荐】2019 Java 开发者跳槽指南.pdf(吐血整理) >>> 引子 机机是个好动又好学的孩子，平日里就喜欢拿着手机地图点点按按来查询一些好玩的东西。某一天机机到北海公园游玩，肚肚饿了，于是乎打开手机地图，搜索北海公园附近的餐馆，并选了其中一家用餐。 饭饱之后机机开始反思了，地图后台如何根据自己所在位置查询来查询附近餐馆的呢？苦思冥想了半天，机机想出了个方法：计算所在位置P与北京所有餐馆的距离，然后返回距离<=1000米的餐馆。小得意了一会儿，机机发现北京的餐馆何其多啊，这样计算不得了，于是想了，既然知道经纬度了，那它应该知道自己在西城区，那应该计算所在位置P与西城区所有餐馆的距离啊，机机运用了递归的思想，想到了西城区也很多餐馆啊，应该计算所在位置P与所在街道所有餐馆的距离，这样计算量又小了，效率也提升了。 机机的计算思想很朴素，就是通过过滤的方法来减小参与计算的餐馆数目，从某种角度上讲，机机在使用索引技术。 一提到索引，大家脑子里马上浮现出B树索引，因为大量的数据库（如MySQL、oracle、PostgreSQL等）都在使用B树。B树索引本质上是对索引字段进行排序，然后通过类似二分查找的方法进行快速查找，即它要求索引的字段是可排序的，一般而言，可排序的是一维字段，比如时间、年龄、薪水等等。但是对于空间上的一个点（二维，包括经度和纬度），如何排序呢？又如何索引呢

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转自： https://blog.csdn.net/u011497262/article/details/81210634 　　　 https://www.jianshu.com/p/1ecf03293b9a geohash基本原理是将地球理解为一个二维平面，将平面递归分解成更小的子块，每个子块在一定经纬度范围内拥有相同的编码，这种方式简单粗暴，可以满足对小规模的数据进行经纬度的检索 目录： 经纬度常识 认识geohash geohash算法 geohash原理 对照表 经纬度常识 经线是纵的，经度是横的，用于表示不同的经线，纬线是横的，纬度是纵的，用于表示不同的纬线，如下图 纬线：地球仪上的横线，lat，赤道是最大的纬线，从赤道开始分为北纬和南纬，都是0-90°，纬线是角度数值，并不是米； 经线：地球仪上的竖线，lng，子午线为0°，分为西经和东经，都是0-180°，经线也是角度数值； 经纬线和米的换算：经度或者纬度0.00001度，约等于1米，这个在GPS测算距离的时候可以体会到，GPS只要精确到小数点后五位，就是10米范围内的精度 经度0度的位置为本初子午线，在180度的位置转为西经，数字由大到小依次经过北美洲到达西欧.纬度0度的位置为赤道 为了便于理解，将地球看成一个基于经纬度线的坐标系。纬线就是平行于赤道平面的那些平面的周线，经线就是连接南北两极的大圆线的半圆弧