寫在前面
大家好，我是 LINE Taiwan DevRel 團隊的 Evan Lin。很開心在這裡跟各位分享本年度的第三場開發者小聚中，由 LINE SPOT Team – Julian Shen 帶來分享他在處理地理資料 (location-based data) 時候所遇到的一些問題與經驗分享。關於LINE SPOT 可以參考 Julian 在 TECHPULSE 2019 的會場有介紹過關於 LINE SPOT 服務介紹。。更多的 LINE SPOT 服務介紹與 LINE SPOT 架構介紹可以參考這篇文章 「LINE TAIWAN TECHPULSE 2019 科技盛會精彩回顧」。
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地理資訊服務 Location-Based Services
這次主要介紹 LBS: Location-Based Serivice 的內容，關於 LBS 相關的遊戲或是服務我們經常可以看到，舉凡打卡，地圖，導航都會用到。那麼要尋找兩個點之間距離上，可以使用的技術也相當的多。
找出距離幾公里的景點
處理上面經常是拿到 GPS 座標，或是直接拿到地址。 地址是可以方便人類來閱讀的，但是真正要電腦能夠處理的就是經緯度的座標位置。 如果要對某一個座標找尋出距離三公里距離的所有座標，那是不是需要把資料庫裡面的地點全部拿來計算呢？ 這裡介紹了一種方式叫做 K-D Tree 。
K-D Tree 的方法就是將地圖平面透過二分法的方式來切割，將每兩個點找出距離後作為一個區塊。透過這樣的方式可以很快速地找出兩個最相近的距離點。
如何將搜尋結果作 Caching
如果有一群人同時開 LINE SPOT 需要尋找三公里內所有座標，那麼有方式可以快速的暫存起來資料，並且快速的回覆使用者的需求嗎？ 這時候可以考量使用 Hashing 的方式來將經緯度數值直接轉換成一串文字，透過這個方式可以快速找到上一次搜尋的結果。如果沒有搜尋過才去跑 K-D Tree 的搜尋，這樣一來就可以在不經過複雜的運算就可以快速的回覆使用者。
這個方式雖然可以快速地知道有沒有搜尋過，但是有一些問題如下：
- 由於採取 zig zag travesal 的方式來 hashing ，可能不同的經緯到有相當相似的結果。
- 可能相當的接近，由於在邊界上可能造成 geohashing 結果不同。
其他的方式
Google 也有提出 S2 Cell ID 的方式來區分地理資訊。而 Uber 也有提出 H3 的方式，透過六角形的方塊來切分整個地理資訊。也因為使用六角形，才能更精確地將地球球形的地理狀況表現出來。
「LINE 熱點」美食推薦
別再說新竹市美食沙漠， LINE 熱點也是有精選「十家新竹在地美食店家」。
活動小結
希望同學們了解地理資訊的處理經驗分享後。也都可以來 LINE 熱點來分享你的新竹美食地圖。
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關於「LINE開發社群計畫」
LINE今年年初在台灣啟動「LINE開發社群計畫」，將長期投入人力與資源在台灣舉辦對內對外、線上線下的開發者社群聚會、徵才日、開發者大會等，已經舉辦30場以上的活動。歡迎讀者們能夠持續回來察看最新的狀況。詳情請看:
