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這篇文章主要介紹了redis中的GEO地理位置模塊怎么用，具有一定借鑒價值，感興趣的朋友可以參考下，希望大家閱讀完這篇文章之后大有收獲，下面讓小編帶著大家一起了解一下。
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GEO是 Redis 在3.2版本之后新增的地理位置模塊，意味可以用 Redis 來實現(xiàn)附近的地點功能。【相關(guān)推薦：Redis視頻教程】
用數(shù)據(jù)庫計算
一般的方法都是通過矩形區(qū)域來限定元素的數(shù)量，然后對區(qū)域內(nèi)的元素進行全量距離計算再排序。這樣可以明顯減少計算量。
select id from positions where x0-r < x < x0+r and y0-r < y < y0+r
以上SQL為了增加性能，需要在經(jīng)緯度坐標加上雙向復合索引。 但是數(shù)據(jù)庫查詢性能畢竟有限，如果在高并發(fā)場合，這可能并不是一個很好的方案。
GEO算法
業(yè)界比較通用的地理位置距離排序算法是
GeoHash算法，Redis 也使用GeoHash算法。GeoHash算法將 二維的經(jīng)緯度數(shù)據(jù)映射到一維的整數(shù)，這樣所有的元素都將在掛載到一條線上，距離靠近的二維坐標映射到一維后的點之間距離也會很接近。當我們想要計算「附近的人時」，首先將目標位置映射到這條線上，然后在這個一維的線上獲取附近的點就行了。算法實現(xiàn)，它將整個地球看成一個 二維平面，然后劃分成了一系列正方形的方格，就好比圍棋棋盤。所有的地圖元素坐標都將放置于唯一的方格中。方格越小，坐標越精確。然后對這些方格進行整數(shù)編碼，越是靠近的方格編碼越是接近。
編碼之后，每個地圖元素的坐標都將變成一個整數(shù)，通過這個整數(shù)可以還原出元素的坐標，整數(shù)越長，還原出來的坐標值的損失程度就越小。
GeoHash算法會繼續(xù)對這個整數(shù)做一次base32編碼(0-9,a-z 去掉 a,i,l,o 四個字母)變成一個字符串。在 Redis 里面，經(jīng)緯度使用 52 位的整數(shù)進行編碼，放進了
zset里面，zset的value是元素的key，score是GeoHash的 52 位整數(shù)值。在使用 Redis 進行 Geo 查詢時，我們要時刻想到它的內(nèi)部結(jié)構(gòu)實際上只是一個
zset(skiplist)。通過zset的score排序就可以得到坐標附近的其它元素 (實際情況要復雜一些，不過這樣理解足夠了)，通過將score還原成坐標值就可以得到元素的原始坐標。
Redis GEO指令
1. 增加 geoadd
geoadd key longitude latitude member [longitude latitude member ...]
127.0.0.1:6379> geoadd beijing 116.403856 39.924043 gugong (integer) 1 127.0.0.1:6379> geoadd beijing 116.343620 39.947633 dongwuyuan (integer) 1 127.0.0.1:6379> geoadd beijing 116.328643 39.900272 xizhan 116.415324 39.931231 meishuguan 116.416852 39.887607 tiantan (integer) 3
刪除用 zset 的 zrem 即可
2. 距離 geodist
geodist key member1 member2 [unit]
127.0.0.1:6379> geodist beijing gugong xizhan km "6.9402" 127.0.0.1:6379> geodist beijing gugong dongwuyuan # 默認單位m "5768.5737" 127.0.0.1:6379> geodist beijing xizhan xizhan "0.0000"
距離單位可以是 m、km、ml、ft，分別代表米、千米、英里和尺。
3. 位置 geopos
geopos key member [member ...]
127.0.0.1:6379> geopos beijing gugong 1) 1) "116.4038559794426" 2) "39.92404192186725" 127.0.0.1:6379> geopos beijing tiantan xizhan 1) 1) "116.41685396432877" 2) "39.887607839922914" 2) 1) "116.32864147424698" 2) "39.900271306834973"
4. hash值 geohash
geohash key member [member ...]
127.0.0.1:6379> geohash beijing gugong 1) "wx4g0gfwqk0"
經(jīng)緯度字符串編碼是 base32 編碼，可以通過 http://geohash.org/wx4g0gfwqk0 直接查找經(jīng)緯度
5. 附近地點 georadiusbymember
1、查詢 ireader 范圍 20 公里以內(nèi)最多 3 個元素按距離正排，它不會排除自身（倒排使用用 desc ）
127.0.0.1:6379> georadiusbymember company ireader 20 km count 3 asc 1) "ireader" 2) "juejin" 3) "meituan"
2、三個可選參數(shù) withcoord withdist withhash 用來攜帶附加參數(shù), withdist 很有用，它可以用來顯示距離
georadiusbymember key member radius m|km|ft|mi [WITHCOORD] [WITHDIST] [WITHHASH] [COUNT count] [ASC|DES]
127.0.0.1:6379> georadiusbymember beijing gugong 5 km withcoord withdist withhash count 3 asc 1) 1) "gugong" 2) "0.0000" 3) (integer) 4069885568932443 4) 1) "116.4038559794426" 2) "39.92404192186725" 2) 1) "meishuguan" 2) "1.2634" 3) (integer) 4069885710390435 4) 1) "116.41532510519028" 2) "39.93123039107514" 3) 1) "tiantan" 2) "4.2014" 3) (integer) 4069885398502557 4) 1) "116.41685396432877" 2) "39.887607839922914"
3、根據(jù)坐標值來查詢附近的元素
georadius key longitude latitude radius m|km|ft|mi [WITHCOORD] [WITHDIST] [WITHHASH] [COUNT count] [ASC|DES]
127.0.0.1:6379> georadius beijing 116.383882 39.922061 5 km withcoord withdist withhash count 3 asc 1) 1) "gugong" 2) "1.7180" 3) (integer) 4069885568932443 4) 1) "116.4038559794426" 2) "39.92404192186725" 2) 1) "meishuguan" 2) "2.8693" 3) (integer) 4069885710390435 4) 1) "116.41532510519028" 2) "39.93123039107514" 3) 1) "dongwuyuan" 2) "4.4588" 3) (integer) 4069879836419688 4) 1) "116.34361892938614" 2) "39.94763257169722"
注意事項
實際應用中數(shù)據(jù)可能會有百萬千萬條，我們知道 Redis Geo 將全部放在一個 zset 集合中。在 Redis 的集群環(huán)境中，集合可能會從一個節(jié)點遷移到另一個節(jié)點，如果單個 key 的數(shù)據(jù)過大，會對集群的遷移工作造成較大的影響，在集群環(huán)境中單個 key 對應的數(shù)據(jù)量不宜超過 1M，否則會導致集群遷移出現(xiàn)卡頓現(xiàn)象，影響線上服務的正常運行。
所以，這里建議 Geo 的數(shù)據(jù)使用單獨的 Redis 實例部署，不使用集群環(huán)境。
如果數(shù)據(jù)量過億甚至更大，就需要對 Geo 數(shù)據(jù)進行拆分，按國家拆分、按省拆分，按市拆分，在人口特大城市甚至可以按區(qū)拆分。這樣就可以顯著降低單個 zset 集合的大小。
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