Geohash算法就是將經緯度編碼，將二維變一維，給地址位置分區的一種算法。
基本原理
GeoHash是一種地址編碼方法。他能夠把二維的空間經緯度數據編碼成一個字符串
我們知道，經度範圍是東經180到西經180，緯度範圍是南緯90到北緯90，我們設定西經爲負，南緯爲負，所以地球上的經度範圍就是[-180， 180]，緯度範圍就是[-90，90]。如果以本初子午線、赤道爲界，地球可以分成4個部分。
如果緯度範圍[-90°, 0°)用二進制0代表，（0°, 90°]用二進制1代表，經度範圍[-180°, 0°)用二進制0代表，（0°, 180°]用二進制1代表，那麼地球可以分成如下4個部分
如果在小塊範圍內遞歸對半劃分呢？
可以看到，劃分的區域更多了，也更精確了。geohash算法就是基於這種思想，劃分的次數更多，區域更多，區域面積更小了。通過將經緯度編碼，給地理位置分區
Geohash算法
Geohash算法一共有三步。
首先將經緯度變成二進制。
比如這樣一個點（39.923201, 116.390705）
緯度的範圍是（-90，90），其中間值爲0。對於緯度39.923201，在區間（0，90）中，因此得到一個1；（0，90）區間的中間值爲45度，緯度39.923201小於45，因此得到一個0，依次計算下去，即可得到緯度的二進制表示，如下表：
最後得到緯度的二進制表示爲：
10111000110001111001
同理可以得到經度116.390705的二進制表示爲：
11010010110001000100
第2步，就是將經緯度合併。
經度佔偶數位，緯度佔奇數位，注意，0也是偶數位。
11100 11101 00100 01111 00000 01101 01011 00001
第3步，按照Base32進行編碼
Base32編碼表的其中一種如下，是用0-9、b-z（去掉a, i, l, o）這32個字母進行編碼。具體操作是先將上一步得到的合併後二進制轉換爲10進制數據，然後對應生成Base32碼。需要注意的是，將5個二進制位轉換成一個base32碼。上例最終得到的值爲
wx4g0ec1
Geohash比直接用經緯度的高效很多，而且使用者可以發佈地址編碼，既能表明自己位於北海公園附近，又不至於暴露自己的精確座標，有助於隱私保護。
GeoHash用一個字符串表示經度和緯度兩個座標。在數據庫中可以實現在一列上應用索引（某些情況下無法在兩列上同時應用索引）
- GeoHash表示的並不是一個點，而是一個矩形區域
- GeoHash編碼的前綴可以表示更大的區域。例如wx4g0ec1，它的前綴wx4g0e表示包含編碼wx4g0ec1在內的更大範圍。 這個特性可以用於附近地點搜索
編碼越長，表示的範圍越小，位置也越精確。因此我們就可以通過比較 - GeoHash匹配的位數來判斷兩個點之間的大概距離。
問題
geohash算法有兩個問題。首先是邊緣問題。
如圖，如果車在紅點位置，區域內還有一個黃點。相鄰區域內的綠點明顯離紅點更近。但因爲黃點的編碼和紅點一樣，最終找到的將是黃點。這就有問題了。
要解決這個問題，很簡單，只要再查找周邊8個區域內的點，看哪個離自己更近即可。
另外就是曲線突變問題。
本文第2張圖片比較好地解釋了這個問題。其中0111和1000兩個編碼非常相近，但它們的實際距離確很遠。所以編碼相近的兩個單位，並不一定真實距離很近，這需要實際計算兩個點的距離才行。