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भू प्रश्न

संग्रह की मदद से व्यवस्थित रहें अपनी प्राथमिकताओं के आधार पर, कॉन्टेंट को सेव करें और कैटगरी में बांटें.

कई ऐप्स में ऐसे दस्तावेज़ होते हैं जिन्हें भौतिक स्थानों द्वारा अनुक्रमित किया जाता है। उदाहरण के लिए, आपका ऐप उपयोगकर्ताओं को उनके वर्तमान स्थान के पास स्टोर ब्राउज़ करने की अनुमति दे सकता है।

क्लाउड फायरस्टोर प्रति कंपाउंड क्वेरी के लिए केवल एक श्रेणी क्लॉज की अनुमति देता है, जिसका अर्थ है कि हम केवल अक्षांश और देशांतर को अलग-अलग फ़ील्ड के रूप में संग्रहीत करके और एक बाउंडिंग बॉक्स को क्वेरी करके भौगोलिक क्वेरी नहीं कर सकते हैं।

समाधान: जियोशेश

Geohash एक बेस 32 स्ट्रिंग में एक (latitude, longitude) जोड़ी को एन्कोड करने के लिए एक प्रणाली है। Geohash प्रणाली में दुनिया को एक आयताकार ग्रिड में बांटा गया है। Geohash स्ट्रिंग का प्रत्येक वर्ण उपसर्ग हैश के 32 उपखंडों में से एक को निर्दिष्ट करता है। उदाहरण के लिए, जियोहाश abcd 32 चार-वर्ण हैश में से एक है जो पूरी तरह से बड़े जियोश abc के भीतर समाहित है।

दो हैश के बीच साझा उपसर्ग जितना लंबा होगा, वे एक-दूसरे के उतने ही करीब होंगे। उदाहरण के लिए abcdff abcdeg abcdef है। हालांकि बातचीत सच नहीं है! दो क्षेत्र एक-दूसरे के बहुत करीब हो सकते हैं, जबकि बहुत अलग जियोहैश होते हैं:

जियोहैश बहुत दूर

हम केवल एक अनुक्रमित फ़ील्ड की आवश्यकता होने पर उचित दक्षता के साथ क्लाउड फायरस्टोर में स्थिति के आधार पर दस्तावेज़ों को संग्रहीत और क्वेरी करने के लिए जियोहैश का उपयोग कर सकते हैं।

सहायक पुस्तकालय स्थापित करें

जियोहैश बनाने और पार्स करने में कुछ मुश्किल गणित शामिल है, इसलिए हमने एंड्रॉइड, ऐप्पल और वेब पर सबसे कठिन भागों को सार करने के लिए सहायक पुस्तकालय बनाए:

वेब

// Install from NPM. If you prefer to use a static .js file visit
// https://github.com/firebase/geofire-js/releases and download
// geofire-common.min.js from the latest version
npm install --save geofire-common

तीव्र

नोट: यह उत्पाद watchOS और ऐप क्लिप लक्ष्य पर उपलब्ध नहीं है।
// इसे अपने पॉडफाइल पॉड 'जियोफायर/यूटिल्स' में जोड़ें

Java

// Add this to your app/build.gradle
implementation 'com.firebase:geofire-android-common:3.1.0'

जियोहैश स्टोर करें

प्रत्येक दस्तावेज़ के लिए जिसे आप स्थान के आधार पर अनुक्रमित करना चाहते हैं, आपको एक Geohash फ़ील्ड संग्रहीत करने की आवश्यकता होगी:

वेब

// Compute the GeoHash for a lat/lng point
const lat = 51.5074;
const lng = 0.1278;
const hash = geofire.geohashForLocation([lat, lng]);

// Add the hash and the lat/lng to the document. We will use the hash
// for queries and the lat/lng for distance comparisons.
const londonRef = db.collection('cities').doc('LON');
londonRef.update({
  geohash: hash,
  lat: lat,
  lng: lng
}).then(() => {
  // ...
});

तीव्र

नोट: यह उत्पाद watchOS और ऐप क्लिप लक्ष्य पर उपलब्ध नहीं है।
// Compute the GeoHash for a lat/lng point
let latitude = 51.5074
let longitude = 0.12780
let location = CLLocationCoordinate2D(latitude: latitude, longitude: longitude)

let hash = GFUtils.geoHash(forLocation: location)

// Add the hash and the lat/lng to the document. We will use the hash
// for queries and the lat/lng for distance comparisons.
let documentData: [String: Any] = [
    "geohash": hash,
    "lat": latitude,
    "lng": longitude
]

let londonRef = db.collection("cities").document("LON")
londonRef.updateData(documentData) { error in
    // ...
}

Java

// Compute the GeoHash for a lat/lng point
double lat = 51.5074;
double lng = 0.1278;
String hash = GeoFireUtils.getGeoHashForLocation(new GeoLocation(lat, lng));

// Add the hash and the lat/lng to the document. We will use the hash
// for queries and the lat/lng for distance comparisons.
Map<String, Object> updates = new HashMap<>();
updates.put("geohash", hash);
updates.put("lat", lat);
updates.put("lng", lng);

DocumentReference londonRef = db.collection("cities").document("LON");
londonRef.update(updates)
        .addOnCompleteListener(new OnCompleteListener<Void>() {
            @Override
            public void onComplete(@NonNull Task<Void> task) {
                // ...
            }
        });

क्वेरी जियोहैश

Geohash हमें Geohash फ़ील्ड पर प्रश्नों के एक सेट में शामिल होकर और फिर कुछ झूठी सकारात्मकताओं को फ़िल्टर करके क्षेत्र के प्रश्नों का अनुमान लगाने की अनुमति देता है:

वेब

// Find cities within 50km of London
const center = [51.5074, 0.1278];
const radiusInM = 50 * 1000;

// Each item in 'bounds' represents a startAt/endAt pair. We have to issue
// a separate query for each pair. There can be up to 9 pairs of bounds
// depending on overlap, but in most cases there are 4.
const bounds = geofire.geohashQueryBounds(center, radiusInM);
const promises = [];
for (const b of bounds) {
  const q = db.collection('cities')
    .orderBy('geohash')
    .startAt(b[0])
    .endAt(b[1]);

  promises.push(q.get());
}

// Collect all the query results together into a single list
Promise.all(promises).then((snapshots) => {
  const matchingDocs = [];

  for (const snap of snapshots) {
    for (const doc of snap.docs) {
      const lat = doc.get('lat');
      const lng = doc.get('lng');

      // We have to filter out a few false positives due to GeoHash
      // accuracy, but most will match
      const distanceInKm = geofire.distanceBetween([lat, lng], center);
      const distanceInM = distanceInKm * 1000;
      if (distanceInM <= radiusInM) {
        matchingDocs.push(doc);
      }
    }
  }

  return matchingDocs;
}).then((matchingDocs) => {
  // Process the matching documents
  // ...
});

तीव्र

नोट: यह उत्पाद watchOS और ऐप क्लिप लक्ष्य पर उपलब्ध नहीं है।
// Find cities within 50km of London
let center = CLLocationCoordinate2D(latitude: 51.5074, longitude: 0.1278)
let radiusInM: Double = 50 * 1000

// Each item in 'bounds' represents a startAt/endAt pair. We have to issue
// a separate query for each pair. There can be up to 9 pairs of bounds
// depending on overlap, but in most cases there are 4.
let queryBounds = GFUtils.queryBounds(forLocation: center,
                                      withRadius: radiusInM)
let queries = queryBounds.map { bound -> Query in
    return db.collection("cities")
        .order(by: "geohash")
        .start(at: [bound.startValue])
        .end(at: [bound.endValue])
}

var matchingDocs = [QueryDocumentSnapshot]()
// Collect all the query results together into a single list
func getDocumentsCompletion(snapshot: QuerySnapshot?, error: Error?) -> () {
    guard let documents = snapshot?.documents else {
        print("Unable to fetch snapshot data. \(String(describing: error))")
        return
    }

    for document in documents {
        let lat = document.data()["lat"] as? Double ?? 0
        let lng = document.data()["lng"] as? Double ?? 0
        let coordinates = CLLocation(latitude: lat, longitude: lng)
        let centerPoint = CLLocation(latitude: center.latitude, longitude: center.longitude)

        // We have to filter out a few false positives due to GeoHash accuracy, but
        // most will match
        let distance = GFUtils.distance(from: centerPoint, to: coordinates)
        if distance <= radiusInM {
            matchingDocs.append(document)
        }
    }
}

// After all callbacks have executed, matchingDocs contains the result. Note that this
// sample does not demonstrate how to wait on all callbacks to complete.
for query in queries {
    query.getDocuments(completion: getDocumentsCompletion)
}

Java

// Find cities within 50km of London
final GeoLocation center = new GeoLocation(51.5074, 0.1278);
final double radiusInM = 50 * 1000;

// Each item in 'bounds' represents a startAt/endAt pair. We have to issue
// a separate query for each pair. There can be up to 9 pairs of bounds
// depending on overlap, but in most cases there are 4.
List<GeoQueryBounds> bounds = GeoFireUtils.getGeoHashQueryBounds(center, radiusInM);
final List<Task<QuerySnapshot>> tasks = new ArrayList<>();
for (GeoQueryBounds b : bounds) {
    Query q = db.collection("cities")
            .orderBy("geohash")
            .startAt(b.startHash)
            .endAt(b.endHash);

    tasks.add(q.get());
}

// Collect all the query results together into a single list
Tasks.whenAllComplete(tasks)
        .addOnCompleteListener(new OnCompleteListener<List<Task<?>>>() {
            @Override
            public void onComplete(@NonNull Task<List<Task<?>>> t) {
                List<DocumentSnapshot> matchingDocs = new ArrayList<>();

                for (Task<QuerySnapshot> task : tasks) {
                    QuerySnapshot snap = task.getResult();
                    for (DocumentSnapshot doc : snap.getDocuments()) {
                        double lat = doc.getDouble("lat");
                        double lng = doc.getDouble("lng");

                        // We have to filter out a few false positives due to GeoHash
                        // accuracy, but most will match
                        GeoLocation docLocation = new GeoLocation(lat, lng);
                        double distanceInM = GeoFireUtils.getDistanceBetween(docLocation, center);
                        if (distanceInM <= radiusInM) {
                            matchingDocs.add(doc);
                        }
                    }
                }

                // matchingDocs contains the results
                // ...
            }
        });

सीमाओं

स्थानों को क्वेरी करने के लिए जियोहैश का उपयोग करने से हमें नई क्षमताएं मिलती हैं, लेकिन इसकी अपनी सीमाएं हैं:

  • झूठी सकारात्मक - जियोहाश द्वारा पूछताछ सटीक नहीं है, और आपको क्लाइंट साइड पर झूठे-सकारात्मक परिणामों को फ़िल्टर करना होगा। ये अतिरिक्त रीड आपके ऐप में लागत और विलंबता जोड़ते हैं।
  • एज केस - यह क्वेरी विधि देशांतर/अक्षांश की रेखाओं के बीच की दूरी का अनुमान लगाने पर निर्भर करती है। इस अनुमान की सटीकता कम हो जाती है क्योंकि अंक उत्तरी या दक्षिणी ध्रुव के करीब आते हैं, जिसका अर्थ है कि चरम अक्षांशों पर जियोश प्रश्नों में अधिक झूठी सकारात्मकता होती है।