2. Огляд використовуваних алгоритмів
Кластеризація може значно збільшити продуктивність при відображенні великого числа гео-об'єктів[3].
Багато Java бібліотек для інтерактивних карт надають можливість кластеризації гео-об'єктів на стороні клієнта. При кластеризації на стороні клієнта з сервера виходять окремі точки, які потім обробляються в браузері або мобільному додатку для об'єднання в кластер. Це робить розмір відповіді сервера величезним, займаючи час і пам'ять на стороні клієнта. Їли використовується кластеризація на стороні сервера, розмір відповіді сервера значно менше - дані про декілька кластерах замість тисяч окремих точок. Це швидше і споживає набагато менше пам'яті на стороні клієнта.
Для реалізування кластеризації гео-об’єктів на карті використоймо Geohash.
Geohash - це алфавітно-цифровий рядок, що представляє географічні координати, широту і довготу.
Спочатку весь світ ділиться навпіл вертикально. Лівій половині присвоюється бінарне значення 0, а правою - значення 1. Якщо точка, координати якої кодуються, потрапляє в праву половину, ми додаємо 1 до бінарним значенням Geohash:
Рис. 1 .1. – Розподіл півкуль на координати .
|
Далі, алгоритм геокодування Geohash ділить карту горизонтально на 2 половини і привласнює бінарне значення 1 верхній половині, а нижній - 0. Точка, координати якої ми вибрали для прикладу в Geohash, розташована у верхній половині, через це ми додаємо 1 до бінарного значенням Geohash. На даному етапі бінарне значення Geohash нашої точки - 11:
Рис. 3.2 – Розподіл нових координатів
Ми продовжуємо ділити осередки на половини вертикально і горизонтально, кожен раз додаючи до бінарним значенням Geohash 0 або 1. Кожен раз, коли ми додаємо біт до бінарним значенням Geohash, точність підвищується:
Рис. 3.3. Відображення кінцевого результату пошуку нашої точки
Бінарне значення Geohash необхідно перевести в рядок, кодовану в Base 32. Кожні 5 біт перетворюються в символ, використовуючи таблицю символів.
Geohash розбиває карту світу на осередки, кожна з яких представляє один кластер. Довжина префікса Geohash рядки безпосередньо пов'язана зі ступенем наближення (zoom). Для кращої візуалізації, середнє арифметичне значення всіх координат в осередку буде місцем розміщення іконки кластера - замість розміщення іконки в центрі осередку. Припустимо, географічні координати зберігаються в таблиці GEO_POINT:
CREATE TABLE GEO_POINT (
GEO_POINT_ID SERIAL PRIMARY KEY,
LATITUDE_DEG FLOAT8 NOT NULL,
LONGITUDE_DEG FLOAT8 NOT NULL,
GEOHASH VARCHAR (12) NOT NULL,
COUNTRY_CODE VARCHAR (2)
);
CREATE INDEX I_GEO_POI_LAT_LON ON GEO_POINT (LATITUDE_DEG, LONGITUDE_DEG);
CREATE INDEX I_GEO_POI_GEOHASH ON GEO_POINT (GEOHASH);
Щоб сформувати кластери з видимих в поточній області перегляду (viewport) точок, може використовуватися наступний SQL запит:
SELECT AVG (GP.LATITUDE_DEG) AS LATITUDE_DEG,
AVG (GP.LONGITUDE_DEG) AS LONGITUDE_DEG,
COUNT (*) AS QUANTITY,
SUBSTRING (GP.GEOHASH FROM 1 FOR: precision) AS GEOHASH_PREFIX,
GP.COUNTRY_CODE AS COUNTRY_CODE
FROM GEO_POINT GP
WHERE GP.LATITUDE_DEG BETWEEN: south_west_lat AND: north_east_lat
AND GP.LONGITUDE_DEG BETWEEN: south_west_lon AND: north_east_lon
GROUP BY GEOHASH_PREFIX,
COUNTRY_КОДЕ
south_west_lat / south_west_lon - широта / довгота нижньої лівої вершини обмежувального прямокутника області перегляду (viewport);
north_east_lat / north_east_lon - широта / довгота верхній правій вершини обмежувального прямокутника області перегляду (viewport);
precision - так як кількість символів в Geohash коді прямо пов'язане з розміром кластера, значення даного параметра залежить від відстані між нижній лівій і верхній правій вершиною (діагональ обмежувального прямокутника області перегляду).
Цей запит поверне координати розміщення іконки кластера і кількість об'єктів в кожному кластері. Гео-об'єкти групуються в кластери по Geohash префіксу і країні. Гео-об'єкти, які розташовані поруч, але в різних країнах, що не будуть об'єднані в один кластер, навіть маючи однаковий Geohash префікс. Для цього колонка COUNTRY_CODE була додана в GROUP BY.