Geohashing Google App Engine

Ответ 1

Для полного java-портажа Geomodel, см. http://code.google.com/p/javageomodel/.

Существует демо-класс, чтобы объяснить вам, как его использовать.

Ответ 2

Вместо того, чтобы внедрять сам geohash, вам может быть интересен GeoModel проект с открытым исходным кодом, который реализует систему, похожую на Geohash, в Google App Engine. Вместо того, чтобы понимать все детали, вы можете просто импортировать эту библиотеку и совершать вызовы типа proximity_fetch() и bounding_box_fetch().

Эта более поздняя статья описывает, как она работает, и предоставляет пример, который ее использует.

Ответ 3

Вместо определения ограничивающего прямоугольника с 4 координатами (минимальная и максимальная широта, минимальная и максимальная долгота) вы можете определить его с координатами северо-западного угла поля и двумя параметрами: разрешением и срезом. Разрешение определяет масштаб окна, оно реализуется как число цифр ниже десятичной точки. Срез - это ширина и высота окна, используя наименее значимую цифру в качестве своего устройства.

Комментарии в geobox.py объясняют это более подробно, с хорошими примерами:

Чтобы запросить членов ограничивающего блока, мы начнем с некоторых входных координат например lat = 37.78452 long = -122.39532 (оба разрешения 5). Затем мы обходим эти координаты вверх и вниз до ближайшего "среза" для генерации геобокса. Ломтик "как тонко разделить каждый уровень разрешения в геообъектах. Минимум размер среза равен 1, максимум не имеет предела, так как большие фрагменты будут просто перекинуться на более низкие разрешения (надеюсь, примеры объяснят).

Некоторые примеры:

resolution = 5, slice = 2 и lat = 37.78452 long = -122.39532:" 37,78452 | -122,39532 | 37,78450 | -122,39530 "

resolution = 5, slice = 10 и lat = 37.78452 long = -122.39532:  " 37,78460 | -122,39540 | 37,78450 | -122,39530 "

resolution = 5, slice = 25 и lat = 37.78452 long = -122.39532:  " 37,78475 | -122,39550 | 37,78450 | -122,39525"

Ответ 4

Я работаю над проектом GWT/GAE и имел ту же проблему. Мое решение состояло в том, чтобы использовать класс Geohash, который я слегка изменил, чтобы быть удобным для GWT. Это отлично подходит для моих потребностей в поиске близости.

Если вы никогда не видели Geohash в действии, посмотрите демонстрационную страницу Dave Troy JS.

Ответ 5

Альтернативой геопространственным поисковым запросам в App Engine является поиск Api. Вам не нужно беспокоиться о деталях геохронизации или реализации, и вы сможете искать элементы, близкие к гео-точке.

https://developers.google.com/appengine/docs/python/search/overview#Performing_Location-Based_Searches

Ответ 6

Я также нуждался в Java-версии GeoModel. Раньше я работал с Geohash, что позволило мне найти места в заданной рамке. Но при сортировке существуют значительные ограничения: для того, чтобы BigTable принимал фильтр типа geohash > '" + bottomLeft + "' && geohash < '" + topRight + "'", вам также нужно заказать список geohash, что делает невозможным сортировку по другим критериям (особенно если вы хотите использовать разбивку на страницы). В то же время я просто не могу придумать решение для сортировки результатов по расстоянию (от заданной позиции пользователя, т.е. Центра ограничивающей рамки), кроме Java-кода. Опять же, это не сработает, если вам нужно иметь разбивку на страницы.

Из-за этих проблем мне пришлось использовать другой подход, и GeoModel/Geoboxes, похоже, был таким. Итак, я портировал Python-код на Java, и он просто отлично работает! Вот результат:

public class Geobox {

    private static double roundSlicedown(double coord, double slice) {
        double remainder = coord % slice;
        if (remainder == Double.NaN) {
            return coord;
        }
        if (coord > 0) {
            return coord - remainder + slice;
        } else {
            return coord - remainder;
        }
    }

    private static double[] computeTuple(double lat, double lng,
            int resolution, double slice) {
        slice = slice * Math.pow(10, -resolution);
        double adjustedLat = roundSlicedown(lat, slice);
        double adjustedLng = roundSlicedown(lng, slice);
        return new double[] { adjustedLat, adjustedLng - slice,
                adjustedLat - slice, adjustedLng };
    }

    private static String formatTuple(double[] values, int resolution) {
        StringBuffer s = new StringBuffer();
        String format = String.format("%%.%df", resolution);
        for (int i = 0; i < values.length; i++) {
            s.append(String.format(format, values[i]).replace(',','.'));
            if (i < values.length - 1) {
                s.append("|");
            }
        }
        return s.toString();
    }

    public static String compute(double lat, double lng, int resolution,
            int slice) {
        return formatTuple(computeTuple(lat, lng, resolution, slice),
                resolution);
    }

    public static List<String> computeSet(double lat, double lng,
            int resolution, double slice) {
        double[] primaryBox = computeTuple(lat, lng, resolution, slice);
        slice = slice * Math.pow(10, -resolution);
        List<String> set = new ArrayList<String>();
        for (int i = -1; i < 2; i++) {
            double latDelta = slice * i;
            for (int j = -1; j < 2; j++) {
                double lngDelta = slice * j;
                double[] adjustedBox = new double[] { primaryBox[0] + latDelta,
                        primaryBox[1] + lngDelta, primaryBox[2] + latDelta,
                        primaryBox[3] + lngDelta };
                set.add(formatTuple(adjustedBox, resolution));
            }
        }
        return set;
    }
}

Ответ 7

Я работал над проектом GAE с geohashing, и эта библиотека python сделала для меня трюк: http://mappinghacks.com/code/geohash.py.txt

Ответ 8

извините за поздний ответ, но я не вернулся на эту страницу в течение некоторого времени. Реализация GeoDao с использованием подхода Geobox может выглядеть так:

public class GeoDaoImpl extends DaoImpl<T extends GeoModel> {

    // geobox configs are: resolution, slice, use set (1 = true)
    private final static int[][] GEOBOX_CONFIGS = 
        { { 4, 5, 1 },
          { 3, 2, 1 },
          { 3, 8, 0 },
          { 3, 16, 0 },
          { 2, 5, 0 } };

    public GeoDaoImpl(Class<T> persistentClass) {
        super(persistentClass);
    }

    public List<T> findInGeobox(double lat, double lng, int predefinedBox, String filter, String ordering, int offset, int limit) {
        return findInGeobox(lat, lng, GEOBOX_CONFIGS[predefinedBox][0], GEOBOX_CONFIGS[predefinedBox][1], filter, ordering, offset, limit);     
    }

    public List<T> findInGeobox(double lat, double lng, int resolution, int slice, String filter, String ordering, int offset, int limit) {
        String box = Geobox.compute(lat, lng, resolution, slice);
        if (filter == null) {
            filter = "";
        } else {
            filter += " && ";
        }
        filter += "geoboxes=='" + box + "'";        
        return super.find(persistentClass, filter, ordering, offset, limit);
    }

    public List<T> findNearest(final double lat, final double lng, String filter, String ordering, int offset, int limit) {
        LinkedHashMap<String, T> uniqueList = new LinkedHashMap<String, T>();
        int length = offset + limit;
        for (int i = 0; i < GEOBOX_CONFIGS.length; i++) {       
            List<T> subList = findInGeobox(lat, lng, i, filter, ordering, 0, limit);
            for (T model : subList) {
                uniqueList.put(model.getId(), model);
            }
            if (uniqueList.size() >= length) {
                break;
            }
        }

        List<T> list = new ArrayList<T>();
        int i = 0;
        for (String key : uniqueList.keySet()) {
            if (i >= offset && i <= length) {
                list.add(uniqueList.get(key));
            }
            i++;
        }

        Collections.sort(list, new Comparator<T>() {
            public int compare(T model1, T model2) {                
                double distance1 = Geoutils.distFrom(model1.getLatitude(), model1.getLongitude(), lat, lng);
                double distance2 = Geoutils.distFrom(model2.getLatitude(), model2.getLongitude(), lat, lng);
                return Double.compare(distance1, distance2);
            }
        });

        return list;
    }

    @Override
    public void save(T model) {
        preStore(model);
        super.save(model);
    }

    private void preStore(T model) {
        // geoboxes are needed to find the nearest entities and sort them by distance
        List<String> geoboxes = new ArrayList<String>();
        for (int[] geobox : GEOBOX_CONFIGS) {
             // use set
             if (geobox[2] == 1) {
                 geoboxes.addAll(Geobox.computeSet(model.getLatitude(), model.getLongitude(), geobox[0], geobox[1]));
             } else {
                 geoboxes.add(Geobox.compute(model.getLatitude(), model.getLongitude(), geobox[0], geobox[1]));
             }
        }
        model.setGeoboxes(geoboxes);
    }

}