简单列举一下已经了解到的方案：
1.sphinx geo索引
2.mongodb geo索引
3.mysql sql查询
4.mysql+geohash
5.redis+geohash
然后列举一下需求：
1.实时性要高，有频繁的更新和读取
2.可按距离排序支持分页
3.支持多条件筛选（一个经纬度数据还包含其他属性，比如社交系统的性别、年龄）
方案简单介绍：
1.sphinx geo索引
支持按照距离排序，并支持分页。但是尝试mva+geo失败，还在找原因。
无法满足高实时性需求。（可能是不了解实时增量索引配置有误）
资源占用小，速度快
2.mongodb geo索引
支持按照距离排序，并支持分页。支持多条件筛选。
可满足实时性需求。
资源占用大，数据量达到百万级请流量在10w左右查询速度明显下降。
3.mysql+geohash/ mysql sql查询
不支持按照距离排序（代价太大）。支持分页。支持多条件筛选。
可满足实时性需求。
资源占用中等，查询速度不及mongodb。
且geohash按照区块将球面转化平面并切割。暂时没有找到跨区块查询方法（不太了解）。
4.redis+geohash
geohash缺点不再赘述
不支持距离排序。支持分页查询。不支持多条件筛选。
可满足实时性需求。
资源占用最小。查询速度很快。
SQL：
SELECT lng,lat,
(POWER(MOD(ABS(lng - $lng),360),2) + POWER(ABS(lat - $lat),2)) AS distance
FROM `user_location`
ORDER BY distance LIMIT 100
经测试，在100万数据中取前100条数据只需2.5秒左右。
距形算法：
/**
* 默认地球半径
*/
private static double EARTH_RADIUS = 6371
/**
* 计算经纬度点对应正方形4个点的坐标
*
* @param longitude
* @param latitude
* @param distance
* @return
*/
public static Map<String, double[]> returnLLSquarePoint(double longitude,
double latitude, double distance) {
Map<String, double[]> squareMap = new HashMap<String, double[]>();
// 计算经度弧度,从弧度转换为角度
double dLongitude = 2 * (Math.asin(Math.sin(distance / (2 * EARTH_RADIUS))/ Math.cos(Math.toRadians(latitude))));
dLongitude = Math.toDegrees(dLongitude);
// 计算纬度角度
double dLatitude = distance / EARTH_RADIUS;
dLatitude = Math.toDegrees(dLatitude);
// 正方形
double[] leftTopPoint = { latitude + dLatitude, longitude - dLongitude };
double[] rightTopPoint = { latitude + dLatitude, longitude + dLongitude };
double[] leftBottomPoint = { latitude - dLatitude, longitude - dLongitude };
double[] rightBottomPoint = { latitude - dLatitude, longitude + dLongitude };
squareMap.put("leftTopPoint", leftTopPoint);
squareMap.put("rightTopPoint", rightTopPoint);
squareMap.put("leftBottomPoint", leftBottomPoint);
squareMap.put("rightBottomPoint", rightBottomPoint);
return squareMap;
}
Geohash算法实现（Java版本）
package com.DistTest;
import java.util.BitSet;
import java.util.HashMap;
public class Geohash {
private static int numbits = 6 * 5;
final static char[] digits = { '0', '1', '2', '3', '4', '5', '6', '7', '8',
'9', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g', 'h', 'j', 'k', 'm', 'n', 'p',
'q', 'r', 's', 't', 'u', 'v', 'w', 'x', 'y', 'z' };
final static HashMap<Character, Integer> lookup = new HashMap<Character, Integer>();
static {
int i = 0;
for (char c : digits)
lookup.put(c, i++);
}
public double[] decode(String geohash) {
StringBuilder buffer = new StringBuilder();
for (char c : geohash.toCharArray()) {
int i = lookup.get(c) + 32;
buffer.append( Integer.toString(i, 2).substring(1) );
}
BitSet lonset = new BitSet();
BitSet latset = new BitSet();
//even bits
int j =0;
for (int i=0; i< numbits*2;i+=2) {
boolean isSet = false;
if ( i < buffer.length() )
isSet = buffer.charAt(i) == '1';
lonset.set(j++, isSet);
}
//odd bits
j=0;
for (int i=1; i< numbits*2;i+=2) {
boolean isSet = false;
if ( i < buffer.length() )
isSet = buffer.charAt(i) == '1';
latset.set(j++, isSet);
}
//中国地理坐标：东经73°至东经135°，北纬4°至北纬53°
double lon = decode(lonset, 70, 140);
double lat = decode(latset, 0, 60);
return new double[] {lat, lon};
}
private double decode(BitSet bs, double floor, double ceiling) {
double mid = 0;
for (int i=0; i<bs.length(); i++) {
mid = (floor + ceiling) / 2;
if (bs.get(i))
floor = mid;
else
ceiling = mid;
}
return mid;
}
public String encode(double lat, double lon) {
BitSet latbits = getBits(lat, 0, 60);
BitSet lonbits = getBits(lon, 70, 140);
StringBuilder buffer = new StringBuilder();
for (int i = 0; i < numbits; i++) {
buffer.append( (lonbits.get(i))?'1':'0');
buffer.append( (latbits.get(i))?'1':'0');
}
return base32(Long.parseLong(buffer.toString(), 2));
}
private BitSet getBits(double lat, double floor, double ceiling) {
BitSet buffer = new BitSet(numbits);
for (int i = 0; i < numbits; i++) {
double mid = (floor + ceiling) / 2;
if (lat >= mid) {
buffer.set(i);
floor = mid;
} else {
ceiling = mid;
}
}
return buffer;
}
public static String base32(long i) {
char[] buf = new char[65];
int charPos = 64;
boolean negative = (i < 0);
if (!negative)
i = -i;
while (i <= -32) {
buf[charPos--] = digits[(int) (-(i % 32))];
i /= 32;
}
buf[charPos] = digits[(int) (-i)];
if (negative)
buf[--charPos] = '-';
return new String(buf, charPos, (65 - charPos));
}
}
