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最近需要实现一个功能，查找车辆附近的加油站，如果车和加油站距离在200米以内，则查找成功。
加油站数量肯定不小，能否缩小查找范围，否则以遍历形式，效率肯定高不了。
Geohash算法就是将经纬度编码，将二维变一维，给地址位置分区的一种算法。
经纬度常识
基本原理
GeoHash是一种地址编码方法。他能够把二维的空间经纬度数据编码成一个字符串
我们知道，经度范围是东经180到西经180，纬度范围是南纬90到北纬90，我们设定西经为负，南纬为负，所以地球上的经度范围就是[-180， 180]，纬度范围就是[-90，90]。如果以本初子午线、赤道为界，地球可以分成4个部分。
如果纬度范围[-90°, 0°)用二进制0代表，（0°, 90°]用二进制1代表，经度范围[-180°, 0°)用二进制0代表，（0°, 180°]用二进制1代表，那么地球可以分成如下4个部分
如果在小块范围内递归对半划分呢？
可以看到，划分的区域更多了，也更精确了。geohash算法就是基于这种思想，划分的次数更多，区域更多，区域面积更小了。通过将经纬度编码，给地理位置分区
Geohash算法
Geohash算法一共有三步。
首先将经纬度变成二进制。
比如这样一个点（39., 116.） 纬度的范围是（-90，90），其中间值为0。对于纬度39.，在区间（0，90）中，因此得到一个1；（0，90）区间的中间值为45度，纬度39.小于45，因此得到一个0，依次计算下去，即可得到纬度的二进制表示，如下表：
最后得到纬度的二进制表示为：
同理可以得到经度116.的二进制表示为：
第2步，就是将经纬度合并。
经度占偶数位，纬度占奇数位，注意，0也是偶数位。
第3步，按照Base32进行编码
Base32编码表（其中一种）：
Base32编码表的其中一种如下，是用0-9、b-z（去掉a, i, l, o）这32个字母进行编码。具体操作是先将上一步得到的合并后二进制转换为10进制数据，然后对应生成Base32码。需要注意的是，将5个二进制位转换成一个base32码。上例最终得到的值为
Geohash比直接用经纬度的高效很多，而且使用者可以发布地址编码，既能表明自己位于北海公园附近，又不至于暴露自己的精确坐标，有助于隐私保护。
GeoHash的精度
编码越长，表示的范围越小，位置也越精确。因此我们就可以通过比较GeoHash匹配的位数来判断两个点之间的大概距离。
问题
geohash算法有两个问题。首先是边缘问题。
如图，如果车在红点位置，区域内还有一个黄点。相邻区域内的绿点明显离红点更近。但因为黄点的编码和红点一样，最终找到的将是黄点。这就有问题了。
要解决这个问题，很简单，只要再查找周边8个区域内的点，看哪个离自己更近即可。
另外就是曲线突变问题。
本文第2张图片比较好地解释了这个问题。其中0111和1000两个编码非常相近，但它们的实际距离确很远。所以编码相近的两个单位，并不一定真实距离很近，这需要实际计算两个点的距离才行。
代码实现
geohash原理清楚后，代码实现就比较简单了。不过仍然有一个问题需要解决，就是如何计算周边的8个区域key值呢
假设我们计算的key值是6位，那么二进制位数就是 6*5 = 30位，所以经纬度分别是15位。我们以纬度为例，纬度会均分15次。这样我们很容易能够算出15次后，划分的最小单位是多少
得到了最小单位，那么周边区域的经纬度也可以计算得到了。比如说左边区域的经度肯定是自身经度减去最小经度单位。纬度也可以通过加减，得到上下的纬度值，最终周围8个单位也可以计算得到。
可以到 进行geohash编码，以确定自己代码是否写错
整体代码如下所示：
geohash在mysql中的使用
mysql中有四个内置函数跟geohash相关。
具体使用方法可参考：https://dev.mysql.com/doc/refman/8.0/en/spatial-geohash-functions.html#function_st-geohash
简单使用
结果
其中可以传入WKT类型的字符串生成geometry对象。
参考：https://www.jianshu.com/p/2fd0cf12e5ba https://www.cnblogs.com/feiquan/p/11380461.html https://blog.csdn.net/ununie/article/details/100521397 https://blog.csdn.net/youhongaa/article/details/78816700
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