很早就有意向写一篇记录范围内检索的摸索过程，这里以数据量为主线展开三个方面，自己在项目以及demo过程中先后实践过。
范围内检索，一个文本的地址，想要实现空间范围的检索，必须具有一个属性，就是经纬度，这里默认的数据格式如下：
经纬度信息，特定的属性信息
应用场景是我们给定一个地址A，在上面的数据库中检索出地址A周围的信息，用于满足业务场景。
（1）数据量在十万以内
此时的数据量非常少，经纬度存储可以分为两个字段来搞，X和Y分别代表经度和纬度，直接存储在mysql中即可
地址A---地址A的经纬度信息---通过具体的范围信息划定一个矩形--获取矩形的对角线两个点（A1，B1）和（A2，B2）
通过简单的矩形内部计算就可以满足范围内检索，sql形式如下：
A1<X<A2
B1<Y<B2
（2）数据量在100W到300W左右
这时候数据存储还在mysql中，只不过不用上面的办法了，而是利用mysql对于空间数据的扩展来满足需求。
例如下面的sql，用来创建空间数据point的一张表，注意engine需要使用MyISAM（因为这个引擎才能加上空间索引），还有就是需要加索引的那个字段必须为非空。
id bigint not null auto_increment,
biz_order_id bigint(32),
county_id int ,
address varchar(256),
gmt date ,
latlng point not null,
primary key(id)
)engine=MyISAM default charset=gbk;
添加空间索引，添加索引后才能使用空间函数进行索引。
下面通过空间函数来实现检索，百万级别的数据，返回结果基本在毫秒级别
例如下面的ibatis函数
select biz_order_id,county_id,address,AsText(latlng)
from lg_search_point
where
MBRContains(GeomFromText('POLYGON((
$swlat$ $swlng$,
$selat$ $selng$,
$nelat$ $nelng$,
$nwlat$ $nwlng$,
$swlat$ $swlng$
))'),latlng)
and gmt=#selectdate#
</select>
（3）数据量在1亿+左右
这个级别的数据量就不是mysql能够解决的了，分库分别暂时没有一个分库分别的主键，所以要通过nosql来搞定，在尝试过程中用到了hbase来作为数据存储。
大体思路是：通过对经纬度信息进行geohash编码，把二维的空间问题转化为一维的代数问题。
经纬度---geohash编码
然后geohash编码作为hbase的rowkey来设计，geohash编码值有个特定就是前缀相同的位数越多，越相近。
此时正好利用hbase中rowkey的prefixfilter来满足需求。
上述为空间数据检索的三个实践，数据量不同，可以选择不同的场景。