必应地图图片系统（Tile System）之二

【坐标系和地图图片编码】

为了优化地图系统性能，提高地图下载和显示速度，所有地图都被分割成256 x 256像素大小的正方形小块。由于在每个放大级别下的像素数量都不一样，因此地图图片（Tile）的数量也不一样：

map width = map height = 2^ level tiles

每个tile都有一个XY坐标值，从左上角的(0, 0)至右下角的(2^level –1, 2^level –1)。例如在3级放大级别下，所有tile的坐标值范围为(0, 0)至(7, 7)，如下图：

已知一个像素的XY坐标值时，我们很容易得到这个像素所在的Tile的XY坐标值：

tileX = floor(pixelX / 256)

tileY = floor(pixelY / 256)

为了简化索引和存储地图图片，每个tile的二维XY值被转换成一维字串，即四叉树键值（quardtree key，简称quadkey）。每个quadkey独立对应某个放大级别下的一个tile，并且它可以被用作数据库中B-tree索引值。为了将坐标值转 换成quadkey，需要将Y和X坐标二进制值交错组合，并转换成4进制值及对应的字符串。例如，假设在放大级别为3时，tile的XY坐标值为 （3，5），quadkey计算如下:

tileX = 3 = 011（二进制）

tileY = 5 = 101（二进制）

quadkey = 100111（二进制） = 213（四进制） = “213”

Quadkey还有其他一些有意思的特性。第一，quadkey的长度等于该tile所对应的放大级别；第二，每个tile的 quadkey的前几位和其父tile（上一放大级别所对应的tile）的quadkey相同；下图中，tile 2是tile 20至23的父tile，tile 13是tile 130至133的父tile：

最后，quadkey提供的一维索引值通常显示了两个tile在XY坐标系中的相似性。换句话说，两个相邻的tile对应的quadkey非常接 近。这对于优化数据库的性能非常重要，因为相邻的tile通常被同时请求显示，因此可以将这些tile存放在相同的磁盘区域中，以减少磁盘的读取次数。

实战应用一下，如果大家用过httpWatch的话，可以发现获取必应地图tile的URL如下：

http://r3.tiles.ditu.live.com/tiles/r13023.png?g=47

关于这个URL的详细解释我在以后的博客中加以阐述，我们看到其中r13023.png，r表示道路图片，13023就是tile所对应的quadkey。显然这个tile所在的地图放大级别为5，其祖父tile为上图黑框中130。