Я пишу веб-приложение, используя Двигатель Приложения и GWT. Мое заявление должно будет отправить и подвергнуть сомнению пункты на основе их широты, долготы.
В результате распределенного проектирования баз данных Google Вы не можете простой вопрос ряд неравенств. Вместо этого они предлагают делать геохеширование. Метод описан на этой странице.
http://code.google.com/appengine/articles/geosearch.html
По существу Вы пред вычисляете ограничивающий прямоугольник так, чтобы Вы могли подвергнуть сомнению пункты, которые были помечены с тем ограничивающим прямоугольником.
Есть одна часть процесса, который я не понимаю. Что «часть» приписывает средний?
Спасибо за помощь!
Полный перенос Java-модели Geomodel см. На http://code.google.com / p / javageomodel / .
Существует демонстрационный класс, который объяснит вам, как им пользоваться.
Вместо определения ограничительной коробки с 4 координатами (мин и максимальная широта, мин и максимальная долгота), вы можете определить его с координатами северо-западного угла коробки, а два параметра: разрешение и ломтик. Разрешение определяет масштаб коробки, она реализована как количество рисунков ниже десятичной точки. Нарежьте ширину и высоту коробки, используя наименее значительную фигуру как ее единицу.
Комментарии в Geobox.py Объясните это более подробно, с хорошими примерами:
-121-25 "для запроса для членов ограничительной коробки мы начинаем с некоторых входных координат. Нравится lat = 37,78452 длиной = -122.39532 (как разрешение 5). Затем мы округли эти Координирует вверх и вниз до ближайшего «среза» для генерации Geobox. Ломтик" Как тонко разделить каждый уровень резолюции в Geobox. Минимум Размер среза 1, максимум не имеет предела, поскольку большие ломтики будут Просто пролить в более низкие резолюции (надеюсь, примеры объяснят).
Некоторые примеры:
Разрешение = 5, Slice = 2, и lat = 37,78452 длинные = -122.39532: "37.78452 | -122.39532 | 37.78450 | -122.39530"
Разрешение = 5, ломтик = 10 и lat = 37,78452 длинные = -122.39532: "37.78460 | -122.39540 | 37.78450 | -122.39530"
Резолюция = 5, Slice = 25, и lat = 37,78452 длинные = -122.39532: "37.78475 | -122.39550 | 37.78450 | -122.39525"
, Вместо того, чтобы реализовать Геохаш самостоятельно, вы, возможно, могут быть заинтересованы в проекте с открытым исходным кодом , который реализует систему Geohash-подобной системе в двигателе App Google. Вместо того, чтобы понять все детали, вы можете просто импортировать эту библиотеку и делать звонки, такими как Proximity_fetch ()
и ограничения_box_fetch ()
.
Эта более недавняя статья описывает, как она работает и предоставляет пример, который использует его.
Я работаю над проектом GWT / GAE и имел ту же проблему. Мое решение было использовать класс Geohash , который я слегка модифицировал GWT. Это здорово для моих потребностей проксимистого поиска.
Если вы никогда не видели Geohashes в действии, выберите Dave Troy's Demo Page.
Я работал над проектом GAE с geohashing, и эта библиотека питонов сделала для меня трюк: http://mappinghacks.com/code/geohash.py.txt
Мне также нуждалась в Java-версии Geomodel. Раньше я работал с Geohash, который позволил мне принести места в данной ограничительной коробке. Но есть значительные ограничения для этого, когда речь идет о сортировке: для того, чтобы быть поддержанным принять фильтр, такой как Geohash> '+ Bdeft + "' && geohash <'" + Topright + "'"
, Вы должны заказать список Geohash
также, что делает невозможным отсортировать его по другим критериям (особенно если вы хотите использовать пагинацию). В то же время я просто не могу думать о Решение для сортировки результатов по расстоянию (от заданного пользовательского положения, т. Е. Центр ограничительной коробки), кроме как в Java-коде. Опять же, это не будет работать, если вам нужно иметь пагингуру.
из-за этих Проблемы, которые мне приходилось использовать другой подход, и геомодель / геобокс, казалось, был так. Итак, я портировал Python-код в Java, и это просто работает нормально! Вот в результате:
public class Geobox {
private static double roundSlicedown(double coord, double slice) {
double remainder = coord % slice;
if (remainder == Double.NaN) {
return coord;
}
if (coord > 0) {
return coord - remainder + slice;
} else {
return coord - remainder;
}
}
private static double[] computeTuple(double lat, double lng,
int resolution, double slice) {
slice = slice * Math.pow(10, -resolution);
double adjustedLat = roundSlicedown(lat, slice);
double adjustedLng = roundSlicedown(lng, slice);
return new double[] { adjustedLat, adjustedLng - slice,
adjustedLat - slice, adjustedLng };
}
private static String formatTuple(double[] values, int resolution) {
StringBuffer s = new StringBuffer();
String format = String.format("%%.%df", resolution);
for (int i = 0; i < values.length; i++) {
s.append(String.format(format, values[i]).replace(',','.'));
if (i < values.length - 1) {
s.append("|");
}
}
return s.toString();
}
public static String compute(double lat, double lng, int resolution,
int slice) {
return formatTuple(computeTuple(lat, lng, resolution, slice),
resolution);
}
public static List<String> computeSet(double lat, double lng,
int resolution, double slice) {
double[] primaryBox = computeTuple(lat, lng, resolution, slice);
slice = slice * Math.pow(10, -resolution);
List<String> set = new ArrayList<String>();
for (int i = -1; i < 2; i++) {
double latDelta = slice * i;
for (int j = -1; j < 2; j++) {
double lngDelta = slice * j;
double[] adjustedBox = new double[] { primaryBox[0] + latDelta,
primaryBox[1] + lngDelta, primaryBox[2] + latDelta,
primaryBox[3] + lngDelta };
set.add(formatTuple(adjustedBox, resolution));
}
}
return set;
}
}
извините за поздний ответ, но я не возвращался к этой странице некоторое время. Реализация GeoDao с использованием подхода Geobox может выглядеть следующим образом:
public class GeoDaoImpl extends DaoImpl<T extends GeoModel> {
// geobox configs are: resolution, slice, use set (1 = true)
private final static int[][] GEOBOX_CONFIGS =
{ { 4, 5, 1 },
{ 3, 2, 1 },
{ 3, 8, 0 },
{ 3, 16, 0 },
{ 2, 5, 0 } };
public GeoDaoImpl(Class<T> persistentClass) {
super(persistentClass);
}
public List<T> findInGeobox(double lat, double lng, int predefinedBox, String filter, String ordering, int offset, int limit) {
return findInGeobox(lat, lng, GEOBOX_CONFIGS[predefinedBox][0], GEOBOX_CONFIGS[predefinedBox][1], filter, ordering, offset, limit);
}
public List<T> findInGeobox(double lat, double lng, int resolution, int slice, String filter, String ordering, int offset, int limit) {
String box = Geobox.compute(lat, lng, resolution, slice);
if (filter == null) {
filter = "";
} else {
filter += " && ";
}
filter += "geoboxes=='" + box + "'";
return super.find(persistentClass, filter, ordering, offset, limit);
}
public List<T> findNearest(final double lat, final double lng, String filter, String ordering, int offset, int limit) {
LinkedHashMap<String, T> uniqueList = new LinkedHashMap<String, T>();
int length = offset + limit;
for (int i = 0; i < GEOBOX_CONFIGS.length; i++) {
List<T> subList = findInGeobox(lat, lng, i, filter, ordering, 0, limit);
for (T model : subList) {
uniqueList.put(model.getId(), model);
}
if (uniqueList.size() >= length) {
break;
}
}
List<T> list = new ArrayList<T>();
int i = 0;
for (String key : uniqueList.keySet()) {
if (i >= offset && i <= length) {
list.add(uniqueList.get(key));
}
i++;
}
Collections.sort(list, new Comparator<T>() {
public int compare(T model1, T model2) {
double distance1 = Geoutils.distFrom(model1.getLatitude(), model1.getLongitude(), lat, lng);
double distance2 = Geoutils.distFrom(model2.getLatitude(), model2.getLongitude(), lat, lng);
return Double.compare(distance1, distance2);
}
});
return list;
}
@Override
public void save(T model) {
preStore(model);
super.save(model);
}
private void preStore(T model) {
// geoboxes are needed to find the nearest entities and sort them by distance
List<String> geoboxes = new ArrayList<String>();
for (int[] geobox : GEOBOX_CONFIGS) {
// use set
if (geobox[2] == 1) {
geoboxes.addAll(Geobox.computeSet(model.getLatitude(), model.getLongitude(), geobox[0], geobox[1]));
} else {
geoboxes.add(Geobox.compute(model.getLatitude(), model.getLongitude(), geobox[0], geobox[1]));
}
}
model.setGeoboxes(geoboxes);
}
}