geohash有以下几个特点：首先，geohash用一个字符串表示经度和纬度两个坐标。某些情况下无法在两列上同时应用索引 （例如MySQL 4之前的版本，Google App Engine的数据层等），利用geohash，只需在一列上应用索引即可。其次，geohash表示的并不是一个点，而是一个矩形区域。比如编码wx4g0ec19，它表示的是一个矩形区域。 使用者可以发布地址编码，既能表明自己位于北海公园附近，又不至于暴露自己的精确坐标，有助于隐私保护。第三，编码的前缀可以表示更大的区域。例如wx4g0ec1，它的前缀wx4g0e表示包含编码wx4g0ec1在内的更大范围。 这个特性可以用于附近地点搜索。首先根据用户当前坐标计算geohash（例如wx4g0ec1）然后取其前缀进行查询 （SELECT * FROM place WHERE geohash LIKE 'wx4g0e%'），即可查询附近的所有地点。
geohash的算法 下面以(39.92324, 116.3906)为例，介绍一下geohash的编码算法。首先将纬度范围(-90, 90)平分成两个区间(-90, 0)、(0, 90)， 如果目标纬度位于前一个区间，则编码为0，否则编码为1。由于39.92324属于(0, 90)，所以取编码为1。然后再将(0, 90)分成 (0, 45), (45, 90)两个区间，而39.92324位于(0, 45)，所以编码为0。以此类推，直到精度符合要求为止，得到纬度编码为1011 1000 1100 0111 1001。
纬度范围 划分区间0 划分区间1 39.92324所属区间 (-90, 90) (-90, 0.0) (0.0, 90) 1 (0.0, 90) (0.0, 45.0) (45.0, 90) 0 (0.0, 45.0) (0.0, 22.5) (22.5, 45.0) 1 (22.5, 45.0) (22.5, 33.75) (33.75, 45.0) 1 (33.75, 45.0) (33.75, 39.375) (39.375, 45.0) 1 (39.375, 45.0) (39.375, 42.1875) (42.1875, 45.0) 0 (39.375, 42.1875) (39.375, 40.7812) (40.7812, 42.1875) 0 (39.375, 40.7812) (39.375, 40.0781) (40.0781, 40.7812) 0 (39.375, 40.0781) (39.375, 39.7265) (39.7265, 40.0781) 1 (39.7265, 40.0781) (39.7265, 39.9023) (39.9023, 40.0781) 1 (39.9023, 40.0781) (39.9023, 39.9902) (39.9902, 40.0781) 0 (39.9023, 39.9902) (39.9023, 39.9462) (39.9462, 39.9902) 0 (39.9023, 39.9462) (39.9023, 39.9243) (39.9243, 39.9462) 0 (39.9023, 39.9243) (39.9023, 39.9133) (39.9133, 39.9243) 1 (39.9133, 39.9243) (39.9133, 39.9188) (39.9188, 39.9243) 1 (39.9188, 39.9243) (39.9188, 39.9215) (39.9215, 39.9243) 1
经度也用同样的算法，对(-180, 180)依次细分，得到116.3906的编码为1101 0010 1100 0100 0100。经度范围 划分区间0 划分区间1 116.3906所属区间 (-180, 180) (-180, 0.0) (0.0, 180) 1 (0.0, 180) (0.0, 90.0) (90.0, 180) 1 (90.0, 180) (90.0, 135.0) (135.0, 180) 0 (90.0, 135.0) (90.0, 112.5) (112.5, 135.0) 1 (112.5, 135.0) (112.5, 123.75) (123.75, 135.0) 0 (112.5, 123.75) (112.5, 118.125) (118.125, 123.75) 0 (112.5, 118.125) (112.5, 115.312) (115.312, 118.125) 1 (115.312, 118.125) (115.312, 116.718) (116.718, 118.125) 0 (115.312, 116.718) (115.312, 116.015) (116.015, 116.718) 1 (116.015, 116.718) (116.015, 116.367) (116.367, 116.718) 1 (116.367, 116.718) (116.367, 116.542) (116.542, 116.718) 0 (116.367, 116.542) (116.367, 116.455) (116.455, 116.542) 0 (116.367, 116.455) (116.367, 116.411) (116.411, 116.455) 0 (116.367, 116.411) (116.367, 116.389) (116.389, 116.411) 1 (116.389, 116.411) (116.389, 116.400) (116.400, 116.411) 0 (116.389, 116.400) (116.389, 116.394) (116.394, 116.400) 0
接下来将经度和纬度的编码合并，奇数位是纬度，偶数位是经度，得到编码 11100 11101 0 0 01。最后，用0-9、b-z（去掉a, i, l, o）这32个字母进行base32编码，得到(39.92324, 116.3906)的编码为wx4g0ec1。十进制 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 base32 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 b c d e f g 十进制 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 base32 h j k m n p q r s t u v w x y z 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，这里不再赘述。 不过由于geohash表示的是区间，编码越长越精确，但不可能解码出完全一致的地址。
geohash的应用：附近地址搜索 geohash的最大用途就是附近地址搜索了。不过，从geohash的编码算法中可以看出它的一个缺点：位于格子边界两侧的两点， 虽然十分接近，但编码会完全不同。实际应用中，可以同时搜索当前格子周围的8个格子，即可解决这个问题。以geohash的python库为例，相关的geohash操作如下：
>>> import geohash>>> geohash.encode(39.92324, 116.3906, 5) # 编码，5表示编码长度'wx4g0'>>> geohash.expand('wx4g0') # 求wx4g0格子及周围8个格子的编码['wx4ep', 'wx4g1', 'wx4er', 'wx4g2', 'wx4g3', 'wx4dz', 'wx4fb', 'wx4fc', 'wx4g0']
最后，我们来看看本文开头提出的两个问题：速度慢，缓存命中率低。使用geohash查询附近地点，用的是字符串前缀匹配：SELECT * FROM place WHERE geohash LIKE 'wx4g0%';而前缀匹配可以利用geohash列上的索引，因此查询速度不会太慢。另外，即使用户坐标发生微小的变化， 也能编码成相同的geohash，这就保证了每次执行相同的SQL语句，使得缓存命中率大大提高。