分布式空间索引了解与扩展

一、空间索引快速理解

（一）区域编码

（二）区域编码检索

[（三）Geohash 编码](#（三）Geohash 编码)

一、空间索引快速理解

假设用户A使用某社交应用希望查看附近的人，以扩展社交圈或寻找志趣相投的人。

假设用户B使用某共享单车应用希望看到当前附近可以骑行的车，以快速查找并进行骑行计划。

这两类场景都需要通过地理位置服务来实现"附近的X"功能。

可以通过限定"附近"的范围来减少检索空间。一般可以将所有的检索空间划分为多个区域并做好编号，然后以区域编号为 key 做好索引。以查找附近的人为例，可以先快速查询到自己所属的区域，然后再将该区域中所有人的位置取出，计算和每一个人的距离就可以了。

（一）区域编码

对于一个完整的二维空间，可以通过二分的思想进行均匀划分。具体方法是在水平方向和垂直方向上分别进行二分，形成四个均匀划分的子空间。对这四个子空间进行编号，可以使用两个比特位。在水平方向上，用 0 表示左边的区域，用 1 表示右边的区域；在垂直方向上，用 0 表示下面的区域，用 1 表示上面的区域。按照顺时针的顺序，从左下角开始编号为 00、01、11 和 10。

通过这样的划分和编号方式，整个二维空间就被划分为多个具有唯一标识的区域。通过继续沿用区域划分的思路，可以将每个区域再分为四块，形成更细致的划分。整个空间会被划分成16块区域，对应的编号也会增加两位。例如，编号为01的区域被划分成4小块，分别为0100、0101、0110、0111。这就是区域编码的基本思路。

（二）区域编码检索

有了区域编码方式后，查询附近的人可以利用区域编码的一维特性，将二维空间的两个维度用一维编码表示。

具体的查询步骤如下：

区域编码存储： 将区域编码作为 key 存储在有序数组中。有序数组的排序方式按照区域编码的大小进行排列。
二分查找： 使用二分查找技术在有序数组中快速定位自己所属区域的编码。这种方式适用于静态的区域信息，如果区域动态增加，也可以考虑使用二叉检索树或跳表等数据结构进行索引。
区域查询： 查询到自己所属区域的编码后，从索引中获取所有属于该区域的用户信息。这一步可以通过有序数组、二叉检索树、跳表等结构进行高效查询。
计算距离和排序： 对获取的用户信息进行距离计算，计算每个用户与自己的距离。最后，根据距离排序，展现给用户。

但找到的"附近的人"实际上是同一区域的人，并不一定是离自己最近的人。对于边缘区域的用户，可能在邻接区域里，因此在实际应用中需要权衡查询效率和精确度。如图中的蓝色圆点相比绿色圆点反而是更远的。

为了更精确地找到附近的人，可以建立一个更大的候选集合，将目标区域周围的邻接区域的用户都加入，然后进行距离计算和排序。

操作步骤如下：

确定查询半径： 根据期望的查询半径，以当前区域为中心向周围扩散。例如，如果查询半径是一个区域边长的一半，可以涵盖目标区域周围一圈的邻接区域。
扩展候选集： 将扩展后的邻接区域中的用户都加入候选集。在示例中，如果考虑目标区域周围的8个邻接区域，可以确保不遗漏任何可能的附近用户。
距离计算和排序： 对候选集中的用户进行距离计算，计算每个用户与目标用户的距离。最后，根据距离排序，得到最终的查询结果。

虽然这样的操作会增加计算量，但可以提供更精确的解。如果希望降低计算量，可以考虑提高区域划分的粒度，使得在相同查询半径下需要检索的用户数量减少。这样可以在保持查询效果的情况下降低计算复杂度。

回到区域编码方案本身：要快速寻找目标区域周围的邻接区域的编码，可以利用区域编码的奇偶位拆分水平编码和垂直编码。

通过对这两块编码进行操作，可以得到不同方向上邻接的8个区域的编码。具体操作步骤如下：

分解编码： 对于一个区域编码，例如0110，可以分解成水平编码（01）和垂直编码（10）。
获取邻接区域编码： 对于当前区域，分别对水平编码和垂直编码进行加1或减1的操作，得到不同方向上邻接的8个区域的编码。例如，如果水平编码是01，那么右边区域的水平编码就是10，垂直编码相同。

通过这样的操作，可以快速获取目标区域周围邻接区域的编码，进而进行候选集的扩展和附近用户的查询。这种方法利用了区域编码的特性，实现了高效的邻接区域查找。

（三）Geohash 编码

在实际工作中，用户的地理位置坐标通常用经纬度表示，而地球可以看作一个大的二维空间，经度和纬度就是这个空间的水平和垂直切分方向。地球的纬度区间是[-90,90]，经度是[-180,180]。

如果给出的用户纬度（垂直方向）坐标是 39.983429，经度（水平方向）坐标是 116.490273，那求这个用户所属的区域编码的过程，就可以总结为 3 步：

在纬度方向上，第一次二分，39.983429 在[0,90]之间，[0,90]属于空间的上半边，因此我们得到编码 1。然后在[0,90]这个空间上，第二次二分，39.983429 在[0,45]之间，[0,45]属于区间的下半边，因此得到编码 0。两次划分之后得到的编码就是 10。
在经度方向上，第一次二分，116.490273 在[0,180]之间，[0,180]属于空间的右半边，因此得到编码 1。然后在[0,180]这个空间上，第二次二分，116.490273 在[90,180]之间，[90,180]还是属于区间的右半边，因此得到的编码还是 1。两次划分之后得到的编码就是 11。
纬度的编码和经度的编码交叉组合起来，先是经度，再是纬度。这样就构成了区域编码为 1110。

实际上，如果区域划分的粒度非常细，就要持续、多次二分。而每多二分一次，我们就需要增加一个比特位来表示编码。

如果经度和纬度各二分 15 次的话，那我们就需要 30 个比特位来表示一个位置的编码。那上面例子中的编码就会是 11100 11101 00100 01111 00110 11110。

这样得到的编码会特别长，为了简化编码表示，可以以 5 个比特位为一个单位，把长编码转为 base32 编码，最终得到的就是 wx4g6y。这种将经纬度坐标转换为字符串的编码方式，就叫作 Geohash 编码。大多数应用都会使用 Geohash 编码进行地理位置的表示，以及在很多系统中，比如，Redis、MySQL 以及 Elastic Search 中，也都支持 Geohash 数据的存储和查询。

（四）RTree及其变体

另一种空间索引方法是按照数据进行划分，通常是对空间对象的外接矩形（MBR）进行多级划分。这种方法使用一棵多叉树来保存MBR和空间对象，其中每一级作为树的一层。只有叶子节点存储实际的空间对象，而非叶子节点存储更大范围的MBR。这类空间索引的典型代表是RTree及其变体。

假设我们有一个城市地图上的空间数据集，其中包含了许多建筑物（空间对象）。希望使用RTree来组织这些建筑物的位置信息，以便能够高效地进行范围查询和邻近查询。

建立RTree： 开始时，RTree的根节点包含整个城市的外接矩形。每个节点都有一个关联的MBR，而叶子节点包含实际的建筑物信息。
插入建筑物： 当新的建筑物被插入时，RTree会调整相应的节点，确保树的平衡。插入操作可能导致节点的分裂，以容纳新的MBR。
范围查询： 假设我们要查询城市中某个区域内的所有建筑物。RTree会从根节点开始，逐层检查节点的MBR，仅选择与查询区域相交的节点。这样就能有效剪枝，减少搜索空间，直到到达叶子节点。然后，我们可以检查叶子节点中实际的建筑物数据，找到符合查询条件的建筑物。
邻近查询： 假设我们想找到某个特定建筑物附近的其他建筑物。我们首先找到包含该建筑物的叶子节点，然后沿着树遍历到根节点，选择可能与目标建筑物相交或接近的节点。这样，我们可以有效地缩小搜索范围，找到附近的建筑物。
删除建筑物： 如果需要删除某个建筑物，RTree会调整相关节点，确保树的平衡。删除操作可能导致节点的合并或调整。

通过RTree，我们能够以高效的方式组织、查询和更新城市地图上的建筑物数据，提供了对多维空间数据的灵活支持。这是一个简化的案例。

二、业内方案选取

空间数据的存储和空间关系计算需要借助空间索引来实现，常见的空间索引有三个方案，本地内存（比如基于RTree）、空间数据库（典型的如PostgreSQL+PostGIS）、分布式KV（比如基于Geohash的RedisGEO）。

方案	特点	优点	缺点	典型应用场景
本地内存索引（RTree）	基于树状结构，适用于本地内存中的数据组织和查询	空间范围查询和邻近查询性能好	不适用于大规模数据存储和分布式计算	中小规模数据集的本地应用
空间数据库（PostgreSQL+PostGIS）	基于关系型数据库系统，提供空间扩展（PostGIS）	支持复杂的空间查询和分析，数据持久化	部署和维护相对复杂，对小规模应用可能过重	大规模、复杂的空间数据应用
分布式KV （基于Geohash的RedisGEO）	基于键值存储系统，使用Geohash编码	高效的地理位置查询，适用于分布式环境	不适用于复杂的空间查询和分析	实时位置服务，分布式系统

选择合适的空间索引方案通常取决于应用的需求和规模。如果是小规模、单机的应用，RTree等本地内存索引可能足够；对于复杂查询和大规模数据集，空间数据库是一个不错的选择；而分布式KV适用于需要分布式处理和实时查询的场景。

三、分布式空间索引架构

只提供一个简单的架构思考（实际中一定不能单独只用一种，这样实现上很受限，最好是结合着实际情况进行整合设计），具体应用请根据实际内容进行设置处理。基于读写分离的CQRS（Command Query Responsibility Segregation）架构，其中查询端和管理端之间通过消息传输实现松耦合。