Redis GeoHash 详解

Redis 提供了 Geo（地理位置） 模块，其中 GeoHash 是一种用于存储和查询地理位置信息的数据结构。它能够高效地进行地理位置存储、查询、计算距离和查找附近地点等操作。

GeoHash 是一种将经纬度坐标转换为字符串编码的方式，它具有：

• 空间映射：将 2D 坐标（纬度 + 经度） 转换成 1D 字符串。
• 前缀匹配：相邻的地点会有相似的编码 （前缀相同，位置接近）。
• 高效存储：只需用短字符串表示一个地点，减少存储空间。
• 快速查询：可以基于 GeoHash 前缀进行快速附近查找。

Redis 的 Geo 采用 Sorted Set（有序集合） 来存储地理位置信息：

• Member（成员）：地点名称（如 restaurant_1）。
• Score（分数）：经纬度被编码为 52 位整数，作为排序依据。

GEOADD key longitude latitude member 

GEOADD cities 116.40 39.90 "Beijing" GEOADD cities 121.47 31.23 "Shanghai" GEOADD cities 114.05 22.54 "Shenzhen" 

📌 作用：将 Beijing、Shanghai 和 Shenzhen 的经纬度存入 cities 集合中。

GEOPOS key member [member ...] 

GEOPOS cities "Beijing" "Shanghai" 

📌 返回

[ [116.40, 39.90],  [121.47, 31.23]  ] 

GEODIST key member1 member2 [unit] 

• 单位（unit）：
  • m（米）
  • km（千米）
  • mi（英里）
  • ft（英尺）

GEODIST cities "Beijing" "Shanghai" km 

📌 返回

1067.5711 

表示 北京到上海直线距离 ≈ 1067.57 km。

⚠️ Redis 6.2 以后，GEORADIUS 被 GEOSEARCH 取代！

GEOSEARCH key FROMMEMBER member BYRADIUS radius unit 

示例：查找北京 1000 km 内的城市

GEOSEARCH cities FROMMEMBER "Beijing" BYRADIUS 1000 km 

📌 返回

1) "Beijing" 2) "Shanghai" 

GEOSEARCHSTORE nearby_cities cities FROMMEMBER "Beijing" BYRADIUS 1000 km 

📌 作用：将 Beijing 附近 1000 km 内的城市 存入 nearby_cities 集合。

GEOHASH key member [member ...] 

GEOHASH cities "Beijing" "Shanghai" 

📌 返回

1) "wx4g09z" 2) "wtw3sj5" 

解析：

• “wx4g09z” 代表 北京 的 GeoHash 编码
• “wtw3sj5” 代表 上海 的 GeoHash 编码

💡 GeoHash 编码规则：

• 编码越长，精度越高
• 相邻位置的前缀相似
• 可以用前缀匹配进行快速区域查询

📌 示例

• "wx4g09z" → 代表 北京
• "wx4g" → 代表北京的 大范围
• "wx4" → 代表北京的 省级范围

✅ LBS（位置服务）

• 查找附近的商家、外卖、快递配送点
• 查找附近的用户（如社交软件）

✅ 共享出行

• 计算司机与乘客的距离
• 查找最近的车辆

✅ 物流配送

• 计算配送范围
• 规划最优配送路径

✅ 线下商店推荐

• 查找最近的门店

✅ Redis GeoHash 通过 Sorted Set 存储地理位置数据，支持快速查询和计算距离。
✅ 常用命令：

• GEOADD（添加地点）
• GEOPOS（获取经纬度）
• GEODIST（计算两点距离）
• GEOSEARCH（查找附近地点）
• GEOHASH（获取 GeoHash 编码）

💡 适用于 LBS、物流、共享出行、门店推荐等场景，查询速度快，内存占用少！

原文链接：https://blog.csdn.net/qq_45638953/article/details/146371753?ops_request_misc=%257B%2522request%255Fid%2522%253A%2522f79cd7047d89a2a7476788e1e3636f86%2522%252C%2522scm%2522%253A%252220140713.130102334.pc%255Fblog.%2522%257D&request_id=f79cd7047d89a2a7476788e1e3636f86&biz_id=0&utm_medium=distribute.pc_search_result.none-task-blog-2~blog~first_rank_ecpm_v1~times_rank-10-146371753-null-null.nonecase&utm_term=geo%E6%98%AF%E4%BB%80%E4%B9%88