Geofire 如何计算 Firebase 查询的边界 geohashes？

Question

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我已经将 Geofire 与 Firebase 一起使用了一段时间，我非常好奇 Geofire 如何执行其查询。我从语义上理解，它是坐标和半径的函数，会产生最小和最大哈希值。所以我认为它与 Firebase 结合使用的方式看起来像这样

ref.child("users").orderByChild("g").startAt(minHash).endAt(maxHash).on('child_added', function(snapshot) { /* retrieved snapshot contains the geohashes in range */ });

这两个（最小和最大）geohashes 是根据给定的输入计算的。现在问题来了

问题

假设我上面说的是正确的，那这两个geohashes是怎么计算出来的呢？当 geohashes 通常表示边界矩形时，它们如何 return 在某个圆形区域内产生结果？最后，两个不同大小的geohashes怎么可能有相同的中心？

澄清最后一部分：考虑下图

由于 geohashing 的工作原理是将区域分成更小的区域，两个不同大小（最小值和最大值）的哈希值如何具有相同的中心点？

假设

我想也许它就像 increasing/decreasing 散列的原始值一样简单，但这没有多大意义，因为 increase/decrease 应该与散列的大小相关（ "zoom" 水平）和查询半径，如果我没记错的话。

Answer 1

GeoFire 实际上对数据库执行矩形区域的范围查询。此范围是包含查询中指示的范围的最小矩形。

然后在 client-side 代码中检查每个键到查询中心的实际距离，并且只为项目 [=20= 触发 key_entered/key_moved 事件]在查询中。

相关代码为here:

// Determine if the location is within this query
distanceFromCenter = GeoFire.distance(location, _center);
isInQuery = (distanceFromCenter <= _radius);

...

// Fire the "key_entered" event if the provided key has entered this query
if (isInQuery && !wasInQuery) {
  _fireCallbacksForKey("key_entered", key, location, distanceFromCenter);
} else if (isInQuery && oldLocation !== null && (location[0] !== oldLocation[0] || location[1] !== oldLocation[1])) {
  _fireCallbacksForKey("key_moved", key, location, distanceFromCenter);
} else if (!isInQuery && wasInQuery) {
  _fireCallbacksForKey("key_exited", key, location, distanceFromCenter);
}

Geofire 如何计算 Firebase 查询的边界 geohashes？

How does Geofire calculate bounding geohashes for Firebase queries?

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