什么是Geohash？地理空间编码完全指南
如何将经纬度转换为Geohash（及反向转换）
- 编码经纬度为Geohash：输入纬度（-90到90）和经度（-180到180），选择精度级别（1-12），Geohash会自动生成。
- 解码Geohash为坐标：切换到「解码」标签页，粘贴Geohash字符串，即可看到对应的经纬度和地图位置。
- 调整精度控制准确性：精度1覆盖约5000公里，精度6覆盖约1.2公里，精度9覆盖约5米，精度12覆盖约3.7厘米。
- 启用「显示相邻区域」可视化所有8个相邻的Geohash单元格——这对实现邻近搜索至关重要。
- 点击Geohash可复制到剪贴板，方便在代码、数据库查询或API调用中使用。
关于Geohash的常见问题
什么是Geohash？它是如何工作的？
Geohash是一种分层空间索引系统，将世界划分为网格单元。它使用base32编码将经纬度编码为单个字母数字字符串。每增加一个字符，就将单元格细分为32个更小的单元格，从而提高精度。例如，'u4pruydqqvj'精确定位一个特定位置，而'u4pru'则表示包含该点的更大区域。
不同长度的Geohash精度是多少？
Geohash精度随字符串长度变化：1字符≈5000km×5000km，2字符≈1250km×625km，3字符≈156km×156km，4字符≈39km×19.5km，5字符≈4.9km×4.9km，6字符≈1.2km×0.6km，7字符≈153m×153m，8字符≈38m×19m，9字符≈4.8m×4.8m，10字符≈1.2m×0.6m，11字符≈15cm×15cm，12字符≈3.7cm×1.8cm。
为什么使用Geohash而不是分别存储经纬度？
Geohash有几个关键优势：(1) 单字符串存储——更容易在数据库中建立索引；(2) 基于前缀的邻近性——附近位置共享相同前缀，可实现快速范围查询；(3) 分层精度——截断字符串即可降低精度，无需重新计算；(4) URL安全——可直接用于URL和API。它是Redis、MongoDB、Elasticsearch等数据库和众多位置服务的空间索引标准。
如何使用Geohash进行邻近/附近搜索？
进行邻近搜索时，需要查询目标Geohash及其8个相邻区域。这确保即使在单元格边界处也能捕获所有附近的点。我们工具的「显示相邻区域」功能可以可视化这些相邻单元格。在Redis中使用GEOSEARCH命令；在MongoDB中使用带geohash索引的$geoNear；在Elasticsearch中使用geo_bounding_box查询。
Geohash有什么局限性？
Geohash有一些边界情况：(1) 边缘效应——相邻的点在单元格边界处可能有完全不同的geohash；(2) 非均匀单元格——单元格是矩形而非正方形，随纬度变化；(3) 不适合精确距离计算——应使用Haversine公式计算精确距离。尽管如此，geohash仍然是空间索引和邻近搜索最高效的方法。
如何在不同编程语言中实现Geohash？
大多数语言都有geohash库：JavaScript（ngeohash、latlon-geohash）、Python（python-geohash、pygeohash）、Java（geohash-java）、Go（go-geohash）、Ruby（geohash gem）。数据库方面：Redis内置GEOADD/GEOHASH命令，MongoDB支持geohash索引，PostgreSQL有PostGIS扩展，Elasticsearch原生支持带geohash的geo_point类型。