中学地理课上我们都学过地球坐标的表示方法：经纬度。在我国通用的坐标体系有两种：WGS-84和GCJ-02(又称火星)。其中，84即GPS标准，而火星则为我国政府出于种种安全目的考虑，在84的基础上加了几百米的偏置得到的。

我们知道，像百度地图、谷歌地图、高德地图等，都具备非常快的局部缩放能力，如果采用高精度经纬度来表示，会出现查询性能的障碍(如Mysql4之前的版本不支持同时在两列上建索引)。为此，便出现了geohash的表示方法。

geohash用一个字符串即可同时表示经度和纬度两个坐标，它将一个经纬度信息转换为一个可以排序和比较的字符串编码。在地图上它表示的是一个矩形区域，而不是一个点。经纬度表示时，小数点后4位精度大概为100米，小数点后5位精度大概为10米；用geohash base32表示，编码长度为8时，精度在19米左右，而当编码长度为9时，精度在2米左右。通过geohash，我们就可以只在一列上进行索引，加快局部缩放速度。

geohash的编码方式是这样的：

首先把地球简化为一个纬度-90~90、经度-180~180的矩形平面，然后在这个矩形平面上进行"切割"。每次都是横一刀、竖一刀。编码方式是：左下，左上，右下，右上。以西湖苏堤为例：它的经纬度为(30.232685,120.142135)，对应的geohash值为wtm7vzsy，各自对经纬度进行处理：

这样，我们对经度和纬度分别解析得到了两个二进制编码，将经度和纬度的编码合并，奇数位是纬度，偶数位是经度，然后进行base32编码(去掉a, i, l, o)，即得wtm7vzsy。解码算法与编码算法相反，先进行base32解码，然后分离出经纬度，最后根据二进制编码对经纬度范围进行细分即可。

从geohash的生成过程可以看出，它有一个特性：wtm7vzsy必定包含在它的前缀串wtm7vzs中，即只要前缀相同，其中一个矩形必定是另一个的子矩形，这可以用来进行不同精度的查询，提高缓存命中率。

不过，从geohash的编码算法中可以看出它的一个缺点：位于矩形边界两侧的两点， 虽然十分接近，但编码会完全不同，因为它的编码方式从左上到右下突变时存在不连续的"跳跃"：

这就会导致下面这种问题：下图中黑色六角形表示一个人，现在他要寻找离自己最近的饭馆。当他搜索周边的咖啡馆时，如果优先取同一个geohash的点，会将J推送给它，而实际上离他较近的是D，这就要求我们在实际操作时，同时搜索当前矩形周围的8个相邻矩形。