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【戴嘉樂】基于IPFS和GeoHash構(gòu)建具有地理位置價值服務(wù)的DDApp(理論篇)

lmxdawn / 1755人閱讀

摘要:數(shù)據(jù)將具有如下個特點將二維的經(jīng)緯度轉(zhuǎn)換成字符串,比如下圖展示了北京個區(qū)域的字符串,分別是,等等,每一個字符串代表了某一矩形區(qū)域。例如,坐標(biāo)對,位于北京安定門附近,后形成的值為。

作者簡介:戴嘉樂( Mr.Maple ) | 前百度高級研發(fā)工程師 | IPFS應(yīng)用實踐者&布道師|
個人網(wǎng)站:https://www.daijiale.cn
聯(lián)系方式:微信號:daijiale6239。

一、概述 1.1 項目意義

打造地理位置信息與區(qū)塊鏈的關(guān)系對象模型,建立一套 人->位置->真實世界->傳遞信任->價值轉(zhuǎn)移->位置->人?的生態(tài)模型,實現(xiàn)用區(qū)塊鏈來索引真實世界的愿景。

通過GeoHash算法可以大幅度提高在龐大位置數(shù)據(jù)中的檢索效率,同時為應(yīng)用提供便捷的緩存機制。

IPFS&Filecoin技術(shù)則可以保證在一個可信的區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)中去大規(guī)模傳遞與海量位置信息相關(guān)聯(lián)的海量文件、數(shù)據(jù)集合,并保證傳遞過程中數(shù)據(jù)的產(chǎn)權(quán)價值。

1.2 名詞解釋

DDApp
DDApp ( Data Decentered Application ):是一個數(shù)據(jù)去中心化應(yīng)用的概念,介于傳統(tǒng)應(yīng)用和去中心化應(yīng)用之間,解決了DApp不能依賴中心化的API的問題,又保證部分需要去中心化場景下的數(shù)據(jù),在與應(yīng)用交互之外,還可以獨立分布部署、P2P傳輸。

IPFS
IPFS全稱InterPlanetary File System,中文名:星際文件系統(tǒng),是一個旨在創(chuàng)建持久且分布式存儲和共享文件的網(wǎng)絡(luò)傳輸協(xié)議。它是一種內(nèi)容可尋址的對等超媒體分發(fā)協(xié)議可以讓網(wǎng)絡(luò)更快、更安全、更開放。它是一個面向全球的、是一個點對點的分布式版本文件系統(tǒng),試圖將所有具有相同文件系統(tǒng)的計算設(shè)備連接在一起。

GeoHash
Geohash是由Gustavo Niemeyer發(fā)明的公共域地理編碼系統(tǒng),它將一個地理位置編碼成一串字母和數(shù)字。它是一種層次化的空間數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),將空間細分為網(wǎng)格形狀的桶,是一種被稱為z -階空間填充曲線的應(yīng)用,下圖中就是GeoHash算法中常用的Peano曲線,一種四叉樹線性編碼方式。

GeoHash數(shù)據(jù)將具有如下3個特點:

1 GeoHash將二維的經(jīng)緯度轉(zhuǎn)換成字符串,比如下圖展示了北京9個區(qū)域的GeoHash字符串,分別是WX4ER,WX4G2、WX4G3等等,每一個字符串代表了某一矩形區(qū)域。也就是說,這個矩形區(qū)域內(nèi)所有的點(經(jīng)緯度坐標(biāo))都共享相同的GeoHash字符串,這樣既可以保護隱私(只表示大概區(qū)域位置而不是具體的點),又比較容易做緩存,比如左上角這個區(qū)域內(nèi)的用戶不斷發(fā)送位置信息請求餐館數(shù)據(jù),由于這些用戶的GeoHash字符串都是WX4ER,所以可以把WX4ER當(dāng)作key,把該區(qū)域的餐館信息當(dāng)作value來進行緩存,而如果不使用GeoHash的話,由于區(qū)域內(nèi)的用戶傳來的經(jīng)緯度是各不相同的,很難做緩存。

2)字符串越長,表示的范圍越精確。如圖所示,5位的編碼能表示10平方千米范圍的矩形區(qū)域,而6位編碼能表示更精細的區(qū)域(約0.34平方千米)。

3)字符串相似的表示距離相近(特殊情況后文闡述),這樣可以利用字符串的前綴匹配來查詢附近的POI信息。如下兩個圖所示,一個在城區(qū),一個在郊區(qū),城區(qū)的GeoHash字符串之間比較相似,郊區(qū)的字符串之間也比較相似,而城區(qū)和郊區(qū)的GeoHash字符串相似程度要低些。

例如,坐標(biāo)對(116.414597,39.955441),位于北京安定門附近,GeoHash后形成的值為WX4G2。

我們已經(jīng)知道現(xiàn)有的GeoHash算法使用的是Peano空間填充曲線,這種曲線會產(chǎn)生突變,造成了編碼雖然相似但距離可能相差很大的問題,因此在基于個人位置查詢附近Poi信息時,首先篩選GeoHash編碼相似的POI點,然后進行實際距離計算,來規(guī)避算法突變所造成的誤差。

當(dāng)然Geohash只是空間索引的一種方式,特別適合POI點數(shù)據(jù),而對線Link、面數(shù)據(jù)采用R樹索引更有優(yōu)勢。

二、系統(tǒng)設(shè)計 2.1 架構(gòu)設(shè)計

2.2 對象模型設(shè)計

Geo Object Model

屬性 類型 備注
geo_id INT 唯一標(biāo)識
geo_address STRING 地址名
geo_lng FLOAT 位置經(jīng)度
geo_lat FLOAT 位置緯度
geo_hash STRING 位置生成的GeoHash值
ipfs_hash STRING 所存數(shù)據(jù)的IpfsHash值
addGeoInfoByParam() FUNCTION 添加位置信息方法
getGeoInfoByParam() FUNCTION 獲取位置信息方法
mixGeoHashByParam() FUNCTION GeoHash生成算法
addIpfsDataByParam() FUNCTION 添加Ipfs數(shù)據(jù)方法
mixIpfsHashByParam() FUNCTION 關(guān)聯(lián)Ipfs數(shù)據(jù)方法
2.3 數(shù)據(jù)庫對象映射 2.3.1 數(shù)據(jù)庫選型
這是網(wǎng)友以 100萬 poi 數(shù)據(jù)查詢范圍 3km 內(nèi)的點(最多取100條)的性能測試統(tǒng)計:

以下是各數(shù)據(jù)庫的對比情況:

數(shù)據(jù)庫 耗時 區(qū)域查詢 多條件支持
redis(3.2.8) 1-10ms 支持 不支持
mongo(3.4.4) 10-50ms 支持 支持
postgreSQL(9.6.2) 3-8ms 支持 支持
mysql(5.7.18) 8-15ms 支持 支持

綜合比較后,個人選擇了MySql 來進行后文Demo的支撐數(shù)據(jù)庫:

MySql在5.7.4以前版本的童鞋可以通過myISAM引擎提供的Geom內(nèi)置函數(shù)來實現(xiàn)

MySql在5.7.4以后版本的童鞋可以舒服的繼續(xù)使用InnoDB引擎,官方對其添加了對空間索引的支持,感興趣的朋友也可以對比下性能。

PS:

數(shù)據(jù)庫沒有哪個一定好,只要適合場景即可。

在研究IPFS存儲性能的過程中,由于測試網(wǎng)絡(luò)節(jié)點問題,有很嚴(yán)重的數(shù)據(jù)傳輸瓶頸,且不穩(wěn)定,短期內(nèi),很難將需要頻繁更新以及百萬級別數(shù)據(jù)的檢索邏輯事務(wù)放在IPFS這一層中來做。

在IPFS節(jié)點網(wǎng)絡(luò)性能目前并不樂觀的情況下,嘗試去尋找能實現(xiàn)具有商業(yè)級別能力IPFS應(yīng)用的過渡方案。

2.3.2 對象模型映射成表結(jié)構(gòu)
-- 表的結(jié)構(gòu) `geo_object`--CREATE TABLE `geo_object` (`geo_id` bigint(20) NOT NULL ?AUTO_INCREMENT,`geo_loc` point NOT NULL,`geo_address` varchar(255) NOT NULL,`ipfs_hash` varchar(255) NOT NULL) ENGINE=MyISAM DEFAULT CHARSET=utf8 COMMENT="geo對象模型";-- Indexes for table `geo_object`ALTER TABLE `geo_object`ADD PRIMARY KEY (`geo_id`),ADD SPATIAL KEY `geo_loc` (`geo_loc`);
三、Demo

有了以上的概念和設(shè)計模型,接下來,給大家看一個簡單的Demo實現(xiàn):

3.1 通過IPFS上傳位置數(shù)據(jù)

IPFS單節(jié)點的部署就不詳細介紹了,這邊可以參考文章 [利用IPFS構(gòu)建自己的去中心化分布式Wiki系統(tǒng)]()?的實現(xiàn)過程.

官方提供了Curl的API方式,我們可以通過addIpfsDataByParam()方法實現(xiàn)RPC調(diào)用。

curl -F file=@myGeoFile "http://localhost:5001/api/v0/add?recursive=false&quiet=false&hash=sha2-256"

PS:這邊Demo采用的是本地單節(jié)點的數(shù)據(jù)上傳,為了保障服務(wù)的穩(wěn)定性,建議使用ipfs-cluster的節(jié)點集群解決方案,具體方案可以參考IPFS資深大牛(飛向未來)的文章《IPFS家族二》。

3.2 獲取IPFS網(wǎng)絡(luò)返回值,并關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)

響應(yīng)體為 ‘multipart/form-data’格式,成功,會返回如下Body數(shù)據(jù):

{"Name":"myGeoFile""Hash":"QmYftndCvcEiuSZRX7njywX2AGSeHY21Sa7VryCq1mK1Ew""Bytes":"2428803""Size": ""}

拿到Hash值后,再通過mixIpfsDataByParam()方法關(guān)聯(lián)到我們的Geo位置數(shù)據(jù)上。

3.3 Geo模型預(yù)演

選取第一個基準(zhǔn)位置點(模擬用戶所在定位):

維度lat:39.989049
經(jīng)度lng:116.313658
INSERT INTO `geo_object`(`geo_loc`, `geo_address`, `ipfs_hash`) VALUES (GeomFromText("POINT(39.989049 116.313658)"),"3W咖啡館","QmYftndCvcEiuSZRX7njywX2A21Sa7VryCq1mK1Ew21")

選取第二個Geo位置點(模擬近點):

維度lat:39.988878
經(jīng)度lng:116.313352
INSERT INTO `geo_object`(`geo_loc`, `geo_address`, `ipfs_hash`) VALUES (GeomFromText("POINT(39.988878 116.313352)"),"中關(guān)村創(chuàng)業(yè)大街南廣場","WCJIEFSCvcE231233HY21Sa7Vr1Cq1mK1Ew")

選取第三個Geo位置點(模擬遠點):

維度lat:40.005466
經(jīng)度lng:116.315938
INSERT INTO `geo_object`(`geo_loc`, `geo_address`, `ipfs_hash`) VALUES (GeomFromText("POINT(40.005466 116.315938)"),"圓明園","KBYftndCvcEiuSZRX7njyw1332Y21Sa723mKASDED")
球面距離圍欄算法

假設(shè)球面圍欄對角點坐標(biāo)A1(x1,y1),B1(x2,y2):

x1 = lat + distance / ( 111.1 / COS(RADIANS(lng))), ?
y1 = lng + distance / 111.1 ?
x1 = lat - distance / ( 111.1 / COS(RADIANS(lng))), ?
y1 = lng - distance / 111.1 ?
//構(gòu)建一階空間填充曲線
LineString(A1,B1) ?

PS:

赤道上經(jīng)度的每個度大約相當(dāng)于111.1km,經(jīng)度的每個度的距離從0km到111.1km;

RADIANS()為弧度計算內(nèi)置函數(shù);

LineString() 為構(gòu)建一階空間填充曲線內(nèi)置函數(shù)。

3.4 獲取地理區(qū)域內(nèi)的IPFS數(shù)據(jù)服務(wù)

獲取1km以內(nèi)的IPFS數(shù)據(jù):

SELECT ?* ?FROM ? ?geo_object ?WHERE ? MBRContains ?
( ?
LineString ?
( ?
Point ?
( ?39.989049 + 1 / ( 111.1 / COS(RADIANS(116.313658))), ?116.313658 + 1 / 111.1 ?), ?
Point ?
( ?39.989049 - 1 / ( 111.1 / COS(RADIANS(116.313658))), ?116.313658 - 1 / 111.1 ?) ? 
), ?
geo_loc ?
) ?

如下圖所示,我們拿到了距離3W咖啡館1Km以內(nèi)中關(guān)村大街南廣場附近相關(guān)聯(lián)的IPFS數(shù)據(jù):

獲取10km以內(nèi)的IPFS數(shù)據(jù):

SELECT ?* ?FROM ? ?geo_object ?WHERE ? MBRContains ?
( ?
LineString ?
( ?
Point ?
( ?39.989049 + 10 / ( 111.1 / COS(RADIANS(116.313658))), ?116.313658 + 10 / 111.1 ?), ?
Point ?
( ?39.989049 - 10 / ( 111.1 / COS(RADIANS(116.313658))), ?116.313658 - 10 / 111.1 ?) ? 
), ?
geo_loc ?
) ?

如下圖所示,我們拿到了距離3W咖啡館10Km以內(nèi)中關(guān)村大街南廣場附近相關(guān)聯(lián)的IPFS數(shù)據(jù):

PS:
關(guān)于Demo這塊,后續(xù)會另外新開一篇實戰(zhàn)文章【應(yīng)用】基于IPFS和GeoHash構(gòu)建具有地理位置價值服務(wù)的DDApp(實戰(zhàn)篇)來做專門介紹,讓大家也能自己動手編寫一個功能相對完善(可視化界面)DDApp 。

四、應(yīng)用場景

Vevue:一個在選定的區(qū)域內(nèi)街拍可獲得代幣獎勵的DApp,鼓勵用戶分享原創(chuàng)內(nèi)容,激勵場景化廣告。

地理位置簽到:只有到達指定位置坐標(biāo)點,才可取得可信簽到密碼憑證,進行核對,確認地理位置信任問題。(滴滴加班公司打車報銷場景)

到店紅包(糖果):,吸引用戶到達指定實體店鋪位置,通過位置可信核對,分發(fā)代幣糖果憑證/快照,激勵用戶到店消費,體驗現(xiàn)場活動。

車主停車位產(chǎn)權(quán)保護:經(jīng)過購買的專用停車位實為車主用戶的資產(chǎn),應(yīng)受到產(chǎn)權(quán)保護,且車位的轉(zhuǎn)移、交易需要在一套依賴地理位置的信任體系中進行。

景區(qū)、名勝古跡、歷史遺跡信息保護:滄海桑田,地轉(zhuǎn)星移,也許有一天名勝古跡不復(fù)存在,但它們的電子信息(地理位置、圖像、所屬國家、歷史文化、視頻、VR全景等信息)將永遠被保存在區(qū)塊鏈上,真實且不被篡改,源遠流長。

與位置AR游戲結(jié)合:之前很火的Pokémon Go如果再加上Filecoin的獎勵機制會是一種什么樣的場面?也可以參考MANA區(qū)塊鏈項目的價值。

物聯(lián)網(wǎng)結(jié)合:?充電樁,ETC這些具有支付屬性、位置屬性的智能設(shè)備創(chuàng)新等等。

五、開源計劃

初衷:期望能讓大家看到區(qū)塊鏈的實際應(yīng)用場景,為區(qū)塊鏈和傳統(tǒng)技術(shù)的結(jié)合做更多預(yù)演、布道、分享,不去聽幣圈熙熙攘攘的聲音,用技術(shù)創(chuàng)造真實的價值,也期待更多和我一樣想法的朋友加入,帶一些正能量給這個圈子。

IPFS-Geo
意義:是一個具有地理位置特征的IPFS智能對象,其元數(shù)據(jù)具備Geo相關(guān)特性,支持千萬級別空間數(shù)據(jù)的快速索引,對象內(nèi)還提供LBS相關(guān)功能的接口服務(wù)。


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