Redis之GEO数据结构

Redis GEO 是 Redis 3.2 版本引入的一种用于处理地理空间数据的数据结构。它基于有序集合（Sorted Set）实现，通过 GeoHash 算法将二维的经纬度坐标转换为一维的整数值，并存储在有序集合中。这种设计使得 Redis GEO 能够高效地执行地理空间查询，如查找附近的地点、计算两点之间的距离等。

Redis GEO 在多种需要处理地理位置数据的场景中具有广泛的应用，以下是一些典型场景：

附近的人或事物：通过 GEORADIUS 或 GEORADIUSBYMEMBER 命令，可以查找给定位置一定范围内的所有用户或商家。
地理围栏：定义一个虚拟的地理边界，当用户或物体进入或离开该区域时触发特定动作，如发送通知。
物流轨迹：实时记录车辆位置，快速查找附近的充电桩或配送点，计算路线距离。
社交网络：发现附近的朋友或兴趣相似的人。
电子商务：为用户提供基于位置的优惠和服务。
导航系统：提供实时路线规划和导航功能。

Redis GEO 的底层实现基于有序集合（Sorted Set），通过 GeoHash 算法将经纬度坐标转换为一维的 52 位整数值作为有序集合的分数（score）。GeoHash 算法的核心思想是将地球划分为多个网格，每个网格用一个字符串表示，相邻的地点往往具有相似的编码。

数据存储：每个地理位置被表示为有序集合中的一个元素，其分数是通过 GeoHash 算法计算得到的 52 位整数，值是该位置的名称。
范围查询：通过有序集合的特性，Redis GEO 能够快速查找给定范围内的所有位置，时间复杂度为 O(logN)。
距离计算：Redis 提供了 GEODIST 命令，用于计算两个位置之间的距离。

以下是 Redis GEO 的一些常用命令及其使用示例：

GEOADD：向 GEO 键中添加一个或多个位置。

GEOADD locations 116.397428 39.90923 "Beijing" 121.473701 31.230416 "Shanghai"

GEORADIUS：查找给定经纬度坐标一定范围内的所有位置。
```
GEORADIUS locations 116.397428 39.90923 100 km WITHDIST WITHCOORD
```
GEORADIUSBYMEMBER：查找给定位置一定范围内的所有位置。
```
GEORADIUSBYMEMBER locations Beijing 100 km WITHDIST
```
GEODIST：计算两个位置之间的距离。
```
GEODIST locations Beijing Shanghai km
```
GEOPOS：获取位置的经纬度坐标。
```
GEOPOS locations Beijing
```
GEOHASH：获取位置的 GeoHash 编码。
```
GEOHASH locations Beijing
```

以下是一个使用 Java 和 Jedis 客户端实现 Redis GEO 的示例：

import redis.clients.jedis.Jedis; import redis.clients.jedis.GeoCoordinate; import redis.clients.jedis.GeoRadiusResponse; import redis.clients.jedis.GeoUnit; import java.util.List; public class RedisGeoExample { public static void main(String[] args) { Jedis jedis = new Jedis("localhost", 6379); // 添加地理位置信息 jedis.geoadd("locations", 116.397428, 39.90923, "Beijing"); jedis.geoadd("locations", 121.473701, 31.230416, "Shanghai"); // 查询北京附近的地点（1000公里范围内） List<GeoRadiusResponse> nearbyPlaces = jedis.georadius("locations", 116.397428, 39.90923, 1000, GeoUnit.KM); for (GeoRadiusResponse response : nearbyPlaces) { GeoCoordinate coordinate = response.getGeoCoordinate(); String place = response.getMemberByString(); double distance = response.getDistance().getDistance(); System.out.println(place + " - 距离: " + distance + " 公里"); } // 计算北京和上海之间的距离 double distance = jedis.geodist("locations", "Beijing", "Shanghai", GeoUnit.KM); System.out.println("北京和上海之间的距离: " + distance + " 公里"); jedis.close(); } }

当单个实例存储超过 500 万位置点时，建议采用分片集群。此外，可以结合其他 Redis 数据类型（如列表、哈希表）实现更复杂的应用。

Redis GEO 提供了一种轻量级且高效的地理空间数据处理方案，适用于多种需要快速地理位置查询和计算的场景

原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_44984196/article/details/148513887?ops_request_misc=%257B%2522request%255Fid%2522%253A%2522ec1125581553d1a943737cc6736c66e9%2522%252C%2522scm%2522%253A%252220140713.130102334.pc%255Fblog.%2522%257D&request_id=ec1125581553d1a943737cc6736c66e9&biz_id=0&utm_medium=distribute.pc_search_result.none-task-blog-2~blog~first_rank_ecpm_v1~times_rank-10-148513887-null-null.nonecase&utm_term=geo%E6%98%AF%E4%BB%80%E4%B9%88