ElasticSearch QuadPrefixTree 与 GeohashPrefixTree

Question

我是 ElasticSearch 的新手，我想了解使用 geohashes 和四叉树之间的区别。参考文献中写道：

• GeohashPrefixTree - 使用 geohash 作为网格方块。Geohashes 是纬度和经度交织的位的 Base32 编码字符串。所以哈希值越长，它就越精确。添加到 geohash 的每个字符代表另一个树级别，并向 geohash 添加 5 位精度。geohash 代表一个矩形区域，有 32 个子矩形。Elasticsearch 中的最大级别数为 24。
• QuadPrefixTree - 使用四叉树作为网格方块。与 geohash 类似，四叉树将纬度和经度的位交错，生成的哈希值是位集。四叉树中的树级别表示该位集中的 2 个位，每个坐标对应一个位。Elasticsearch 中四叉树的最大级别数为 50。

我不明白其中的区别，例如，如果我采取以下观点： Latitude / Longitude = 42.9123456, 21.799986 geohash 是srxs05fq8。谁能解释一下如何计算四叉树表示？

此外，什么时候选择其中一种更好？

Answer 1

在 ElasticSearch 中，您可以通过将树选项设置为四叉树来选择使用四叉树

如果您想自己计算四叉树值（在 ElasticSearch 之外），我推荐使用python-geohash 模块，该模块还包含强大的四叉树实现。使用这个库，计算四叉树就像这样简单：

四边形=四叉树.编码（38.90533，-77.01965）

我创建了一个在 python 中使用四叉树库的示例

与四叉树相比，使用 geohash 有几个好处：

• 跨语言支持。geohash 有多种语言（c、java、python、ruby、perl、javascript）的开源实现。如果您需要外部贡献者来连接您的空间数据，您可以通过 geohash 获得最大的灵活性。如果您使用 python 作为应用程序编程语言，则有一个预构建的 c 扩展可以帮助以比四叉树更快的速度计算 geohash 值。

  • 错误狩猎。Geohash 在开源社区（例如 ElasticSearch、MongoDB 等）中被广泛采用，在其系统中实现 geohash 索引作为空间索引的一种形式。如果您的数据遇到奇怪的情况，使用 geohash 找到问题（和解决方案）的几率会更高。

  • 社区。您可以通过 geohash.org 上的可共享 URL 创建将 geohash 转换为可见地图的 URL。例如，这是华盛顿特区的 URL