事实上，「查找附近的人」和「检索相关的网页」这两个功能的本质是非常相似的。在这两个功能的实现中，我们都没有明确的检索目标，也就都不需要非常精准的检索结果，只需要保证质量足够高的结果包含在 Top K 个结果中就够了。所以，非精准 Top K 检索也可以作为优化方案，来实现「查找附近的人」功能。那具体是如何实现的呢？
我们可以通过限定「附近」的范围来减少检索空间。一般来说，同一个城市的人往往会比不同城市的人距离更近。所以，我们不需要去查询所有的人，只需要去查询自己所在城市的人，然后计算出自己和他们的距离就可以了，这样就能大大缩小检索范围了。那在同一个城市中，我们也可以优先检索同一个区的用户，来再次缩小检索范围。这就是 非精准检索的思路了。
在这种限定「附近」区域的检索方案中，为了进一步提高检索效率，我们可以将所有的检索空间划分为多个区域并做好编号，然后以区域编号为 key 做好索引。这样，当我们需要查询附近的人时，先快速查询到自己所属的区域，然后再将该区域中所有人的位置取出，计算和每一个人的距离就可以了。在这个过程中，划分检索空间以及对其编号是最关键的一步，那具体怎么操作呢？我们接着往下看。
