本文将继续介绍基于Solr的地理位置搜索的第二种实现方案： CartesianTiers+GeoHash。从上文可以看到完全基于GeoHash的查询过滤，将完全遍历整个docment文档，从效率上来看并不太合适，所以结合笛卡尔层后，能有效缩减少过滤范围，从性能上能很大程度的提高。

     本文将继续围绕Solr+Lucene使用Cartesian Tiers 笛卡尔层和GeoHash的构建索引和查询的细节进行介绍。 在Solr中其实支持很多默认距离函数，但是基于坐标构建索引和查询的主要会基于2种方案： (1)GeoHash； (2)Cartesian Tiers+GeoHash； 而这块的源码实现都在lucene-spatial.jar中可以找到。接下来我将根据这2种方案展开关于构建索引和查询细节进行阐述，都是代码分析，感兴趣的看官可以继续往下看。

    在Solr中基于空间地址查询主要围绕2个概念实现： Cartesian 、Tiers 、笛卡尔层。 Cartesian Tiers是通过将一个平面地图的根据设定的层次数，将每层的分解成若干个网格。