Google app engine 位置查询的应用程序引擎全文搜索与地理哈希

我正在考虑将一个应用程序从RoR移植到Python应用程序引擎，该应用程序在很大程度上以地理搜索为中心。我一直在使用一个开源的geomedel（即geohashing）库来允许应用程序处理查询，这些查询可以回答诸如“这一点附近有什么餐馆（lat/lng对）”之类的问题 GeoModel使用了一个ListProperty，它创建了一个沉重的索引，这让我担心定价问题，因为我有大约1000万个实体需要加载到生产中

我今天早上发现的这篇文章在成本方面似乎相当可怕：

所以我的问题是——既然谷歌已经发布了支持地理搜索的全文搜索，那么地理哈希是一个没有实际意义的概念吗？现在还不清楚这个新API的幕后运作情况，我担心索引的大小可能和我使用的geomedel方法一样大

搜索API的另一个问题是，似乎我不仅要在数据存储中创建模型，还要将其中的一些数据（GeoPtProperty和它所表示的模型的entity_键）复制到文档中，这大大增加了我的数据集

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有什么想法吗？目前，我正在考虑取消这个端口，因为它太贵了，尽管到目前为止我真的很喜欢在应用程序引擎环境中工作，并且希望在我的一些应用程序中远离EC2

你在这里问了很多问题：

• geohashing是一个没有实际意义的概念吗：可能不是，我怀疑搜索API使用geohashing，或者类似的东西来进行位置搜索

• 你能使用搜索API而不是自己实现它吗：是的，但我不知道这样或那样的代价

• geohashing在app engine上是否昂贵：在消息线程中，由于高索引写入成本，成本很低。您必须对地理哈希数据进行工程设计，以最小化索引。如果geomedel在列表中放置了大量索引值，您可能会遇到麻烦-如果不知道索引是如何工作的，我不会直接使用它。我的猜测是，如果降低定位精度，可以减少索引项的数量，这可以节省大量成本

• 正如线程中提到的，您可以在CloudSQL中运行geohashing