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本文将继续介绍基于Solr的地理位置搜索的第二种实现方案
CartesianTiers+GeoHash
从基于Solr的地理位置搜索（2）文章中可以看到完全基于GeoHash的查询过滤，将完全遍历整个docment文档，从效率上来看并不太合适，所以结合笛卡尔层后，能有效缩减少过滤范围，从性能上能很大程度的提高。
构建索引阶段：
String geoHash = GeoHashUtils.encode(latitude, longitude);
docment.addField(“geohash”, geoHash);
//Cartesian Tiers
int tier = START_TIER;//开始构建索引的层数
//Create a bunch of tiers, each deeper level has more precision
//将一条记录的经纬度对应全部笛卡尔层的tierBoxId作为域值构建索引
for (CartesianTierPlotter plotter : plotters) {
docment.addField(“tier_” + tier , plotter.getTierBoxId(latitude, longitude));
tier++;
}
看到这里大家肯定明白了。越相近的经纬度在同层肯定会在同一个网格中，所以他们存储的tierBoxId就会是一样。那么查询的时候通过经纬度对应 层的tierBoxId,也就能找到相同层域的docId，但是如果给定的的查询范围大，可能需要将若干层的所属网格的docId都查到。
整个查询过程是先通过笛卡尔层将若干个网格涉及的DocList存入bitSet，如下代码所示：
public DocIdSet getDocIdSet(final IndexReader reader) throws IOException {
final FixedBitSet bits = new FixedBitSet(reader.maxDoc());
final TermDocs termDocs = reader.termDocs();
//需要查询的若干层网格的boxIdList,当然至此已经过滤掉不需要查询层的boxIdList
final List<Double> area = shape.getArea();
int sz = area.size();
final Term term = new Term(fieldName);//
// iterate through each boxid
for (int i =0; i< sz; i++) {
double boxId = area.get(i).doubleValue();
termDocs.seek(term.createTerm(NumericUtils.doubleToPrefixCoded(boxId)));
// iterate through all documents
// which have this boxId
//遍历所有包含给定boxId的docList,并将其放入bitset
while (termDocs.next()) {
bits.set(termDocs.doc());
}
}
return bits;
}
介绍完笛卡尔层的计算后，接下来介绍笛卡尔层过滤后返还的bitset如何和geoHash结合，从实现上讲其实很简单，就是将通过笛卡尔层过滤的 数据结果集合 依次遍历计算其与查询给定的经纬度坐标的球面距离，同时将该计算距离和查询指定范围距离进行比较，如果大于给定距离，则将当前记录继续过滤掉，那么最终剩 下的数据结果集合，将是满足查询条件的地理位置结果集合。具体实现流程见如下代码：
//将笛卡尔层的Filter作为Geohash的Filter参数传递进去，形成一个过滤链
filter = distanceFilter = new GeoHashDistanceFilter(cartesianFilter, lat, lng, miles, geoHashFieldPrefix);
再看GeoHashDistanceFilter中最核心的方法getDocIdSet():
public DocIdSet getDocIdSet(IndexReader reader) throws IOException {
//在这里使用到了Lucene的FieldCache来作为缓存，实际上缓存了一个以docId为下标，base32编码为值的数组
final String[] geoHashValues = FieldCache.DEFAULT.getStrings(reader, geoHashField);
final int docBase = nextDocBase;
nextDocBase += reader.maxDoc();
return new FilteredDocIdSet(startingFilter.getDocIdSet(reader)) {
@Override
public boolean match(int doc) {
//通过笛卡尔层的过滤后的doc直接找到对应的base32编码
String geoHash = geoHashValues[doc];
//通过解码将base32还原成经纬度坐标
double[] coords = GeoHashUtils.decode(geoHash);
double x = coords[0];
double y = coords[1];
Double cachedDistance = distanceLookupCache.get(geoHash);
double d;
if (cachedDistance != null) {
d = cachedDistance.doubleValue();
} else {
//计算2个经纬度坐标的距离
d = DistanceUtils.getDistanceMi(lat, lng, x, y);
distanceLookupCache.put(geoHash, d);
}
//小于给定查询距离的的docid放入缓存,以供下次使用，同时返回True代表当前docId是满足条件的记录
if (d < distance){
distances.put(doc+docBase, d);
return true;
} else {
return false;
}
}
};
从上述分析中大家应该可以想到 采用笛卡尔层 Filter结合GoHash Filter的实现方案，在计算规模上会比单独使用GeoHash少了很多，而在查询性能也会有更优异的表现。
最后附上一个本地Demo的查询实例，用geofilter查找给定经纬度500km内的数据：
q=*:*&fq={!geofilt pt=30.15,-79.85 sfield=tier d=500}
查询返回结果：
