找是否匹配的POI，当然不可能把所有的数据(几千万的点)全部取出来一一匹配。所以通用的做法是按距离进行过滤，只取当前点一定范围内的点。这是一个典型的空间索引的问题(Spatial index)。 空间索引有R-Tree, Grid Index, Quad-Tree 等。

其中最容易实现的是Grid Index。把给定区域划分固定大小的格子，每个格子一个编号。根据距离过滤如下实现：

• 对给定目标点，计算目标格子编号
• 根据距离计算周边格子的编号
• 取出相应格子内的POI点

批处理的优化

我们每天需要处理的是一批数据。可以做的一个优化是对待处理的数据进行排序，让地理位置相近的点处在队列的相邻位置。这样做的好处是：

• 数据库端的缓存可能会有好的命中率。前一个(几个)点的查询结果可能被后一个(后几个)用到
• 查询端可以做一个本地的LRU cache，同样的增加命中率。

地理位置相邻是一个二维坐标，而处理队列的编号是一维。Hilbert Curve 就是一个很好的二维映射一维的曲线，维持了数据的局部性特征。

public class Hilbert {static Logger logger = Logger.getLogger(Hilbert.class);public static boolean debug = logger.isDebugEnabled();static ImmutableMap<String, Pair[][]> hilbert_map = null;static {hilbert_map = ImmutableMap.of("a", new Pair[][] {{ new Pair(0, "d"), new Pair(1, "a") },{ new Pair(3, "b"), new Pair(2, "a") } }, "b", new Pair[][] {{ new Pair(2, "b"), new Pair(1, "b") },{ new Pair(3, "a"), new Pair(0, "c") } }, "c", new Pair[][] {{ new Pair(2, "c"), new Pair(3, "d") },{ new Pair(1, "c"), new Pair(0, "b") } }, "d", new Pair[][] {{ new Pair(0, "a"), new Pair(3, "c") },{ new Pair(1, "d"), new Pair(2, "d") } });}/*** Our x and y coordinates, then, should be normalized to a range of 0 to* 2order-1* * @param x* @param y* @param order*            An order 1 curve fills a 2x2 grid, an order 2 curve fills a*            4x4 grid, and so forth.* @return*/public static long xy2d(int x, int y, int order) {String current_square = "a";long position = 0;int quad_x = 0;int quad_y = 0;int quad_position = 0;for (int i = order - 1; i >= 0; i--) {position <<= 2;quad_x = (x & (1 << i)) > 0 ? 1 : 0;quad_y = (y & (1 << i)) > 0 ? 1 : 0;Pair p = hilbert_map.get(current_square)[quad_x][quad_y];quad_position = p.no;current_square = p.square;position |= quad_position;}return position;}static int SCALE_FACTOR = (int) 1e5;static int hibert_order = 1;static double max_length = 1.5;static {int Max = (int) (max_length * SCALE_FACTOR);int size = 1;while (size < Max) {size <<= 1;hibert_order++;}}static class Pair {int no = 0;String square;Pair(int no, String square) {this.no = no;this.square = square;}}
}

http://blog.notdot.net/2009/11/Damn-Cool-Algorithms-Spatial-indexing-with-Quadtrees-and-Hilbert-Curves

简单的case

   

实际的case

2012-01-11更新
server 的数据排序比client更有效果，server端已经保证了地理位置相邻的点物理位置也相邻。

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