使用H3使最近的车辆到达地理位置

Question

我正在开发一个系统，其中我有一个包含100000个地理位置和10000个正在移动的汽车地理位置的列表，每隔X秒，车辆的位置更新就会发生，也就是说，我可以接收到N个车辆位置更新。

我的问题是，每隔X秒，系统就需要搜索接近L位置的所有车辆，目前，该系统通过地理位置列表查找所有在特定半径范围内的车辆，并在此过程中应用一些搜索过滤器。

但是，我注意到，计算直线距离的距离计算系统在这个过滤过程中消耗的时间最多，由于系统中有几种方法执行这些搜索，包括L点和N个车辆之间的距离，在半径范围内，这个过程变得越来越慢，因为对于每一个L点，我需要遍历整个车辆列表。

因此，我开始寻找系统来索引地理位置，并且我也可以搜索这些索引，例如，使用规则，使所有车辆从地理位置X的半径在N公里以内。

H3对我来说似乎很有趣，但是，我在他们的文档中找不到它，我如何做到这一点，或者，如何在地图上添加N个车辆的过程。

Answer 1

您可以在这里看到关于如何使用H3进行radius搜索的教程：https://observablehq.com/@nrabinowitz/h3-radius-lookup

基本步骤如下：

• 用H3索引所有数据。根据系统的不同，您可以将结果保存在内存中作为散列表，或者保存在K/V存储中，其中H3索引是键，值是该单元格中的车辆列表。
• 若要进行搜索，请从感兴趣的L点计算k环。K环的大小取决于用于索引的H3分辨率和要搜索的半径。
• 在索引中查找k环中的每个单元格，并将结果附加到某个输出数组中。如果你关心的是精确的距离，而不是近似的距离，你可以使k环比需要的更大，并在此时用真正的距离进行过滤。

这应该是更有效的-你以前的方法与车辆的数量，这与k环的大小，这是恒定的。

你仍然需要在车辆移动时将它们编入索引。粗略地说，每次你为一辆车找到一个新的位置，你需要检查它是否在一个新的单元格中，如果是的话，重新索引它。这意味着您需要将当前单元格存储在每个车辆上，或者存储在每个车辆记录上，或者存储在一个单独的索引中，以及每个单元中的车辆索引。