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Consultas geográficas

Organiza tus páginas con colecciones Guarda y categoriza el contenido según tus preferencias.

Muchas aplicaciones tienen documentos indexados por ubicaciones físicas. Por ejemplo, su aplicación podría permitir a los usuarios buscar tiendas cerca de su ubicación actual.

Cloud Firestore solo permite una única cláusula de rango por consulta compuesta , lo que significa que no podemos realizar consultas geográficas simplemente almacenando la latitud y la longitud como campos separados y consultando un cuadro delimitador.

Solución: Geohashes

Geohash es un sistema para codificar un par (latitude, longitude) en una sola cadena Base32. En el sistema Geohash, el mundo está dividido en una cuadrícula rectangular. Cada carácter de una cadena Geohash especifica una de las 32 subdivisiones del prefijo hash. Por ejemplo, el Geohash abcd es uno de los 32 hashes de cuatro caracteres contenidos completamente dentro del Geohash abc más grande.

Cuanto más largo sea el prefijo compartido entre dos hashes, más cerca estarán entre sí. Por ejemplo, abcdef está más cerca de abcdeg que de abcdff . Sin embargo, lo contrario no es cierto! Dos áreas pueden estar muy cerca una de la otra y tener Geohashes muy diferentes:

Geohashes muy separados

Podemos usar Geohashes para almacenar y consultar documentos por posición en Cloud Firestore con una eficiencia razonable y solo requiere un único campo indexado.

Instalar biblioteca de ayuda

La creación y el análisis de Geohashes implica algunas matemáticas complicadas, por lo que creamos bibliotecas auxiliares para abstraer las partes más difíciles en Android, Apple y la Web:

Web

// 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

Rápido

Nota: este producto no está disponible en los objetivos watchOS y App Clip.
// Agregue esto a su pod de Podfile 'GeoFire/Utils'

Java

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

Almacenar geohashes

Para cada documento que desee indexar por ubicación, deberá almacenar un campo Geohash:

Web

// 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(() => {
  // ...
});

Rápido

Nota: este producto no está disponible en los objetivos watchOS y App Clip.
// 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) {
                // ...
            }
        });

Geohashes de consulta

Los geohashes nos permiten aproximar consultas de área uniendo un conjunto de consultas en el campo Geohash y luego filtrando algunos falsos positivos:

Web

// 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
  // ...
});

Rápido

Nota: este producto no está disponible en los objetivos watchOS y App Clip.
// 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
                // ...
            }
        });

Limitaciones

El uso de Geohashes para consultar ubicaciones nos brinda nuevas capacidades, pero viene con su propio conjunto de limitaciones:

  • Falsos positivos : la consulta de Geohash no es exacta y debe filtrar los resultados falsos positivos en el lado del cliente. Estas lecturas adicionales agregan costo y latencia a su aplicación.
  • Casos de borde : este método de consulta se basa en estimar la distancia entre líneas de longitud/latitud. La precisión de esta estimación disminuye a medida que los puntos se acercan al Polo Norte o Sur, lo que significa que las consultas de Geohash tienen más falsos positivos en latitudes extremas.