Gibt es Kompromisse zwischen der Verwendung eines Geohash und der Verwendung eines Quadkeys als räumlichen Index?

QuadKey

Bing Maps verwendet eine Quadkey-Struktur für das Kachelschema. Hier ist eine Übersicht über das Konzept http://msdn.microsoft.com/en-us/library/bb259689.aspx .

GeoHash

Ein Geohash scheint die akzeptiertere Darstellung im Open-Source-Wort http://en.wikipedia.org/wiki/Geohash zu sein

Ich frage mich also, ob es Kompromisse zwischen den beiden gibt, wenn sie als räumlicher Index verwendet werden. Sie sind beide im Quadtree-Konzept verwurzelt und haben Vor- und Nachteile. Aber gibt es Vorteile, wenn man sie übereinander verwendet?

Geohash hat gegenüber Quadkey mehrere Vorteile:

• sprachübergreifende Unterstützung . Geohash hat Open Source-Implementierungen in einer Reihe von Sprachen (c, Java, Python, Ruby, Perl, Javascript). Wenn Sie externe Mitarbeiter benötigen, um eine Verbindung zu Ihren quadtree-basierten Daten herzustellen, erhalten Sie mit geohash maximale Flexibilität. Wenn Sie Python verwenden, gibt es eine vorgefertigte C-Erweiterung, mit der Geohash-Werte schneller als mit Quadkey berechnet werden können.

  • Insektenjagd . Geohash ist in der Open-Source-Community weit verbreitet (z. B. ElasticSearch, MongoDB und andere) und implementiert Geohash-Indizes als eine Form der räumlichen Indizierung in ihren Systemen. Wenn Sie mit Ihren Daten auf etwas Seltsames stoßen, sind Ihre Chancen, das Problem (und die Lösung) zu finden, bei Geohash besser.

  • Gemeinschaft . Sie können URLs erstellen, die einen Geohash über eine gemeinsam nutzbare URL auf geohash.org in eine sichtbare Karte konvertieren. Hier ist beispielsweise eine URL für Washington, DC

Quadtrees sind vorhersehbarer, da jede Ebene ein Quadrat überspannt, während in der Geohash-Darstellung manchmal Quadrate, manchmal Rechtecke überspannt werden.

Siehe: Geohash , Quadtree