0. 前言

随着移动互联网的普及,越来越多的应用需要对地理位置信息进行存储和查询,如LBS(Location-Based Service)服务、附近的人功能、地图搜索等。为了满足这些应用的需求,Redis提供了一种地理位置数据结构,称为GeoHash,可以存储和查询地理位置信息。本文将对Redis地理位置数据结构进行详细介绍。

1. 基本介绍

一、什么是Redis地理位置数据结构?

Redis地理位置数据结构是一种基于GeoHash算法实现的数据结构,用于存储和查询地理位置信息。GeoHash算法是一种将地理位置信息映射为一个字符串的算法,可以将一个经纬度坐标转换为一个字符串,这个字符串可以用来比较两个地理位置之间的距离。Redis中的地理位置数据结构支持Point和Member两种数据类型,其中Point表示一个地理位置的经纬度坐标,Member表示一个地理位置,包括名称和经纬度坐标。

二、Redis中的地理位置数据结构命令

Redis提供了以下命令来处理地理位置数据结构:

  1. GEOADD:将一个或多个地理位置添加到指定的键中。

语法:GEOADD key longitude latitude member [longitude latitude member …]

示例:GEOADD mylocations 116.48105 39.996794 “Beijing” 121.47370 31.23037 “Shanghai”

  1. GEOPOS:获取一个或多个地理位置的经纬度坐标。

语法:GEOPOS key member [member …]

示例:GEOPOS mylocations “Beijing” “Shanghai”

返回结果:1) 1) “116.48104810762405” 2) “39.99679381454699” 2) 1) “121.4737012386322” 2) “31.23037014274587”

  1. GEODIST:计算两个地理位置之间的距离。

语法:GEODIST key member1 member2 [unit]

示例:GEODIST mylocations “Beijing” “Shanghai” km

返回结果:“1068.9887”

  1. GEORADIUS:查询指定地理位置附近的其他地理位置。

语法:GEORADIUS key longitude latitude radius unit [WITHCOORD] [WITHDIST] [ASC|DESC] [COUNT count]

示例:GEORADIUS mylocations 116.405285 39.904989 10 km WITHDIST WITHCOORD

返回结果:1) 1) “Beijing” 2) “0.0000” 3) 1) “116.48104810762405” 2) “39.99679381454699” 2) 1) “Shanghai” 2) “1068.9887” 3) 1) “121.4737012386322” 2) “31.23037014274587”

  1. GEORADIUSBYMEMBER:查询指定地理位置附近的其他地理位置,以另一个地理位置为中心。

语法:GEORADIUSBYMEMBER key member radius unit [WITHCOORD] [WITHDIST] [ASC|DESC] [COUNT count]

示例:GEORADIUSBYMEMBER mylocations “Beijing” 10 km WITHDIST WITHCOORD

返回结果:1) 1) “Beijing” 2) “0.0000” 3) 1) “116.48104810762405” 2) “39.99679381454699”

三、场景示例

  1. 附近的商店:一个购物应用程序可以使用GeoHash存储商店的位置信息,并根据用户的当前位置查询附近的商店列表。
  • 存储商店位置信息:
GEOADD shops 116.397, 39.908 "商店A"
GEOADD shops 116.412, 39.908 "商店B"
GEOADD shops 116.395, 39.913 "商店C"
  • 查询附近的商店列表(以当前位置116.400, 39.910为例):
GEORADIUS shops 116.400 39.910 1000 m
  1. 出租车调度:出租车调度系统可以使用GeoHash存储出租车的当前位置,并根据乘客的请求查询附近的可用出租车。
  • 存储出租车位置信息:
GEOADD taxis 116.397, 39.908 "出租车A"
GEOADD taxis 116.412, 39.908 "出租车B"
GEOADD taxis 116.395, 39.913 "出租车C"
  • 查询附近的可用出租车(以当前位置116.400, 39.910为例):
GEORADIUS taxis 116.400 39.910 1000 m
  1. 社交媒体定位:社交媒体平台可以使用GeoHash存储用户的位置信息,并为用户提供基于位置的推荐和附近的朋友列表。
  • 存储用户位置信息:
GEOADD users 116.397, 39.908 "用户A"
GEOADD users 116.412, 39.908 "用户B"
GEOADD users 116.395, 39.913 "用户C"
  • 查询附近的朋友列表(以当前位置116.400, 39.910为例):
GEORADIUS users 116.400 39.910 1000 m
  1. 地理围栏提醒:一个提醒应用程序可以使用GeoHash存储地理围栏的位置信息,并在用户接近或离开围栏区域时发送提醒。
  • 存储地理围栏位置信息:
GEOADD geofences 116.397, 39.908 "围栏A"
GEOADD geofences 116.412, 39.908 "围栏B"
GEOADD geofences 116.395, 39.913 "围栏C"
  • 查询接近或离开围栏区域的提醒(以当前位置116.400, 39.910为例):
GEORADIUSBYMEMBER geofences "用户A" 1000 m
  1. 路线规划:一个导航应用程序可以使用GeoHash存储道路和交叉口的位置信息,并根据用户的目的地查询最佳路线。
  • 存储道路和交叉口位置信息:
GEOADD roads 116.397, 39.908 "交叉口A"
GEOADD roads 116.412, 39.908 "交叉口B"
GEOADD roads 116.395, 39.913 "交叉口C"
```bash
  • 查询最佳路线(以起点116.400, 39.910和终点116.410, 39.912为例):
GEODIST roads "交叉口A" "交叉口B"
  1. 旅游推荐:一个旅游应用程序可以使用GeoHash存储景点和酒店的位置信息,并为用户提供附近的旅游景点和推荐酒店。
  • 存储景点和酒店位置信息:
GEOADD attractions 116.397, 39.908 "景点A"
GEOADD attractions 116.412, 39.908 "景点B"
GEOADD attractions 116.395, 39.913 "景点C"

GEOADD hotels 116.397, 39.908 "酒店A"
GEOADD hotels 116.412, 39.908 "酒店B"
GEOADD hotels 116.395, 39.913 "酒店C"
  • 查询附近的旅游景点和推荐酒店(以当前位置116.400, 39.910为例):
GEORADIUS attractions 116.400 39.910 1000 m
GEORADIUS hotels 116.400 39.910 1000 m
  1. 物流管理:一个物流管理系统可以使用GeoHash存储仓库和货物的位置信息,并根据货物的目的地查询最近的仓库。
  • 存储仓库和货物位置信息:
GEOADD warehouses 116.397, 39.908 "仓库A"
GEOADD warehouses 116.412, 39.908 "仓库B"
GEOADD warehouses 116.395, 39.913 "仓库C"

GEOADD shipments 116.397, 39.908 "货物A"
GEOADD shipments 116.412, 39.908 "货物B"
GEOADD shipments 116.395, 39.913 "货物C"
  • 查询最近的仓库(以货物目的地116.410, 39.912为例):
GEORADIUSBYMEMBER warehouses "货物A" 1000 m
  1. 地理分析:一个地理数据分析应用程序可以使用GeoHash存储地理数据点的位置信息,并进行空间分析和可视化。
    以下是每个应用场景的示例代码或命令:
  • 存储地理数据点位置信息:
GEOADD data_points 116.397, 39.908 "数据点A"
GEOADD data_points 116.412, 39.908 "数据点B"
GEOADD data_points 116.395, 39.913 "数据点C"
  • 进行空间分析和可视化:
GEORADIUS data_points 116.400 39.910 1000 m

四、Redis中的地理位置数据结构应用场景

Redis中的地理位置数据结构可以用于各种地理位置相关的应用场景,如LBS(Location-Based Service)服务、附近的人功能、地图搜索等。举个例子,如果你开发了一个餐厅订餐应用,可以使用Redis地理位置数据结构来存储餐厅的地理位置信息,并使用GEORADIUS命令查询用户附近的餐厅,再根据用户的选择进行订餐。

另外,如果你开发了一个社交应用,可以使用Redis地理位置数据结构来存储用户的地理位置信息,并使用GEORADIUSBYMEMBER命令查询用户附近的其他用户,实现附近的人功能。同时,你也可以使用GEODIST命令计算两个用户之间的距离,从而方便你为用户推荐附近的好友或兴趣群组。

总之,Redis提供的地理位置数据结构是一种非常有用的数据结构,可以方便地存储和查询地理位置信息,为地理位置相关的应用提供了很好的支持。同时,通过结合其他Redis数据结构,如hash、set、list等,可以实现更多的功能和应用场景,如地理位置分布图、热门地点排行榜等。如果你正在开发一个地理位置相关的应用,不妨考虑使用Redis地理位置数据结构来实现相关功能。

2. 使用示例

假设我们要开发一个餐厅订餐应用,用户可以根据自己的位置查询附近的餐厅,并进行订餐。

  1. 数据库设计

首先,我们需要设计数据库表来存储餐厅和订单信息。其中,餐厅表包含餐厅名称、经度和纬度等信息,订单表包含订单号、餐厅名称、用户名称和下单时间等信息。

CREATE TABLE restaurant (
    id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
    name VARCHAR(255) NOT NULL,
    longitude DECIMAL(10, 7) NOT NULL,
    latitude DECIMAL(10, 7) NOT NULL
);

CREATE TABLE order (
    id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
    order_no VARCHAR(255) NOT NULL,
    restaurant_name VARCHAR(255) NOT NULL,
    user_name VARCHAR(255) NOT NULL,
    order_time TIMESTAMP NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP
);
  1. Spring Boot配置

接下来,我们需要在Spring Boot中配置Redis,包括连接信息、序列化方式等。这里我们使用Jedis客户端来访问Redis。

@Configuration
public class RedisConfig {

    @Value("${spring.redis.host}")
    private String host;

    @Value("${spring.redis.port}")
    private int port;

    @Bean
    public JedisConnectionFactory jedisConnectionFactory() {
        RedisStandaloneConfiguration config = new RedisStandaloneConfiguration(host, port);
        return new JedisConnectionFactory(config);
    }

    @Bean
    public RedisTemplate<String, Object> redisTemplate(JedisConnectionFactory jedisConnectionFactory) {
        RedisTemplate<String, Object> template = new RedisTemplate<>();
        template.setConnectionFactory(jedisConnectionFactory);
        template.setKeySerializer(new StringRedisSerializer());
        template.setValueSerializer(new Jackson2JsonRedisSerializer<>(Object.class));
        return template;
    }

}
  1. 地理位置数据操作

接下来,我们可以使用Redis的地理位置数据结构来存储餐厅的位置信息,并使用GEORADIUS命令查询用户附近的餐厅。

@Service
public class RestaurantService {

    private final RedisTemplate<String, Object> redisTemplate;

    public RestaurantService(RedisTemplate<String, Object> redisTemplate) {
        this.redisTemplate = redisTemplate;
    }

    public void addRestaurant(Restaurant restaurant) {
        Point point = new Point(restaurant.getLongitude(), restaurant.getLatitude());
        redisTemplate.opsForGeo().add("restaurants", new GeoLocation<>(restaurant.getName(), point));
    }

    public List<Restaurant> getNearbyRestaurants(double longitude, double latitude, double radius) {
        Circle circle = new Circle(longitude, latitude, new Distance(radius, Metrics.KILOMETERS));
        GeoResults<GeoLocation<Object>> results = redisTemplate.opsForGeo().radius("restaurants", circle);
        List<Restaurant> restaurants = new ArrayList<>();
        for (GeoResult<GeoLocation<Object>> result : results) {
            GeoLocation<Object> location = result.getContent();
            Point point = location.getPoint();
            Restaurant restaurant = new Restaurant();
            restaurant.setName((String) location.getName());
            restaurant.setLongitude(point.getX());
            restaurant.setLatitude(point.getY());
            restaurants.add(restaurant);
        }
        return restaurants;
    }

}
  1. 订单数据操作

最后,我们可以使用Redis的字符串数据结构来存储订单信息,并使用Redis的事务机制来保证订单号的唯一性。

@Service
public class OrderService {

    private final RedisTemplate<String, Object> redisTemplate;

    public OrderService(RedisTemplate<String, Object> redisTemplate) {
        this.redisTemplate = redisTemplate;
    }

    public void placeOrder(String restaurantName, String userName) {
        String orderNo = null;
        while (orderNo == null) {
            redisTemplate.watch("orderNo");
            String currentNo = (String) redisTemplate.opsForValue().get("orderNo");
            if (currentNo == null) {
                redisTemplate.multi();
                redisTemplate.opsForValue().set("orderNo", "1000000001");
                redisTemplate.opsForValue().setBit("orderBitmap", 1, true);
                redisTemplate.exec();
                orderNo = "1000000001";
            } else {
                long nextBit = redisTemplate.opsForValue().bitCount("orderBitmap");
                if (nextBit < 1000000000) {
                    redisTemplate.multi();
                    redisTemplate.opsForValue().set("orderNo", String.valueOf(Long.parseLong(currentNo) + 1));
                   redisTemplate.opsForValue().setBit("orderBitmap", nextBit, true);
                    redisTemplate.exec();
                    orderNo = String.valueOf(Long.parseLong(currentNo) + 1);
                }
            }
        }
        redisTemplate.opsForValue().set(orderNo, new Order(orderNo, restaurantName, userName));
    }

    public List<Order> getOrdersByRestaurant(String restaurantName) {
        List<Order> orders = new ArrayList<>();
        Set<String> keys = redisTemplate.keys("*");
        for (String key : keys) {
            Object value = redisTemplate.opsForValue().get(key);
            if (value instanceof Order) {
                Order order = (Order) value;
                if (order.getRestaurantName().equals(restaurantName)) {
                    orders.add(order);
                }
            }
        }
        return orders;
    }

}

以上就是一个简单的餐厅订餐应用的实现。通过使用Redis的地理位置数据结构和字符串数据结构,我们可以方便地存储和查询地理位置信息和订单信息,同时保证订单号的唯一性。当然,这只是一个简单的示例,实际应用中还需要考虑更多的因素,如并发访问、错误处理、安全性等。

3. 原理解析

  1. GeoHash将二维的经纬度转换成字符串,比如下图展示了北京9个区域的GeoHash字符串,分别是WX4ER,WX4G2、WX4G3等等,每一个字符串代表了某一矩形区域。也就是说,这个矩形区域内所有的点(经纬度坐标)都共享相同的GeoHash字符串,这样既可以保护隐私(只表示大概区域位置而不是具体的点),又比较容易做缓存,比如左上角这个区域内的用户不断发送位置信息请求餐馆数据,由于这些用户的GeoHash字符串都是WX4ER,所以可以把WX4ER当作key,把该区域的餐馆信息当作value来进行缓存,而如果不使用GeoHash的话,由于区域内的用户传来的经纬度是各不相同的,很难做缓存。
  2. 使用Redis geo 存取经纬度不一致_面试

  3. 字符串越长,表示的范围越精确。如图所示,5位的编码能表示10平方千米范围的矩形区域,而6位编码能表示更精细的区域(约0.34平方千米)

使用Redis geo 存取经纬度不一致_面试_02

  1. 字符串相似的表示距离相近(特殊情况后文阐述),这样可以利用字符串的前缀匹配来查询附近的POI信息。如下两个图所示,一个在城区,一个在郊区,城区的GeoHash字符串之间比较相似,郊区的字符串之间也比较相似,而城区和郊区的GeoHash字符串相似程度要低些。

使用Redis geo 存取经纬度不一致_数据结构_03

城区

使用Redis geo 存取经纬度不一致_redis_04

郊区

通过上面的介绍我们知道了GeoHash就是一种将经纬度转换成字符串的方法,并且使得在大部分情况下,字符串前缀匹配越多的距离越近,回到我们的案例,根据所在位置查询来查询附近餐馆时,只需要将所在位置经纬度转换成GeoHash字符串,并与各个餐馆的GeoHash字符串进行前缀匹配,匹配越多的距离越近。

4.Redis的GeoHash数据结构常见问题

4.1. 什么是Redis的GeoHash数据结构?

Redis的GeoHash数据结构是一种用于存储地理位置信息的数据结构。它使用GeoHash编码将地理位置转换为字符串,并采用有序集合的方式存储。每个地理位置被映射为一个唯一的GeoHash值,可以通过GeoHash值进行距离计算和位置查询。

4.2. GeoHash编码是什么?

GeoHash编码是一种将地理位置转换为字符串的编码方式。它将地球表面划分为多个网格,并用二进制编码表示每个网格。GeoHash编码越长,表示的地理位置越具体。

4.3. Redis的GeoHash数据结构如何存储地理位置信息?

Redis的GeoHash数据结构使用有序集合存储地理位置信息。每个地理位置被映射为一个GeoHash值,作为有序集合的成员。有序集合的分值表示了地理位置的经纬度信息。

4.4. 如何查询附近的地理位置?

可以使用Redis的GeoRadius命令查询附近的地理位置。该命令指定了一个中心坐标和一个半径范围,返回在该范围内的地理位置信息。

4.5. GeoRadius命令有哪些参数?

GeoRadius命令有以下参数:

  • key:表示存储地理位置信息的键名。
  • longitude:中心坐标的经度。
  • latitude:中心坐标的纬度。
  • radius:半径范围。
  • unit:半径范围的单位,可以是m、km、mi、ft之一。
  • [WITHCOORD]:返回地理位置的经纬度。
  • [WITHDIST]:返回地理位置与中心坐标的距离。
  • [ASC|DESC]:返回结果的排序方式。

4.6. 如何根据经纬度添加地理位置信息?

可以使用Redis的GeoAdd命令根据经纬度添加地理位置信息。该命令指定了一个键名、一个经度和一个纬度。

4.7. GeoAdd命令有哪些参数?

GeoAdd命令有以下参数:

  • key:表示存储地理位置信息的键名。
  • longitude:地理位置的经度。
  • latitude:地理位置的纬度。
  • member:地理位置的标识符。

4.8. Redis的GeoHash数据结构的应用场景有哪些?

Redis的GeoHash数据结构可以应用于以下场景:

  • 附近的人:查询附近的用户或商家。
  • 地理围栏:检测用户是否在指定的区域内。
  • 地理位置推荐:根据用户位置推荐附近的餐厅、景点等。
  • 出租车调度:根据乘客位置和司机位置匹配。

4.9. Redis的GeoHash数据结构相比其他数据库有哪些优点?

Redis的GeoHash数据结构具有以下优点:

  • 高效的地理位置查询:使用GeoHash编码和有序集合存储,可以快速查询附近的地理位置。
  • 灵活的数据处理:可以对地理位置信息进行排序、筛选和计算距离等操作。
  • 与其他Redis数据类型的兼容性:可以与其他数据类型(如字符串、列表)结合使用,实现更复杂的功能。

4.10. 如何实现实时更新地理位置信息?

可以使用Redis的GeoAdd命令实时更新地理位置信息。每当地理位置发生变化时,可以通过GeoAdd命令更新对应的GeoHash值。

4.11. 如何计算两个地理位置之间的距离?

可以使用Redis的GeoDist命令计算两个地理位置之间的距离。该命令指定了两个地理位置的标识符和距离单位,返回它们之间的距离。

4.12. GeoDist命令有哪些参数?

GeoDist命令有以下参数:

  • key:表示存储地理位置信息的键名。
  • member1:地理位置1的标识符。
  • member2:地理位置2的标识符。
  • unit:距离单位,可以是m、km、mi、ft之一。

4.13. GeoHash编码的精度对结果有何影响?

GeoHash编码的精度越高,表示的地理位置范围越小,查询结果越精确。但较高的精度会增加存储和计算的开销。

4.14. 如何批量查询多个地理位置的经纬度?

可以使用Redis的GeoPos命令批量查询多个地理位置的经纬度。该命令指定了存储地理位置信息的键名和多个地理位置的标识符,返回它们的经纬度信息。

4.15. GeoPos命令有哪些参数?

GeoPos命令有以下参数:

  • key:表示存储地理位置信息的键名。
  • member1:地理位置1的标识符。
  • member2:地理位置2的标识符。

4.16. 如何限制查询结果的数量?

可以使用Redis的ZCOUNT命令限制查询结果的数量。通过设置最大返回结果数量,可以控制查询结果的数量。

4.17. Redis的GeoHash数据结构支持集群模式吗?

是的,Redis的GeoHash数据结构可以在Redis集群模式下使用。GeoHash数据结构的操作与其他数据类型的操作相同。

4.18. 在Redis的GeoHash数据结构中,地理位置信息的存储是有序的吗?

是的,Redis的GeoHash数据结构使用有序集合存储地理位置信息,保持了地理位置的有序性。

4.19. Redis的GeoHash数据结构是否支持事务?

是的,Redis的GeoHash数据结构支持事务。可以在事务中执行多个GeoHash命令,保证操作的原子性。

4.20. Redis的GeoHash数据结构在大规模数据下的性能如何?

Redis的GeoHash数据结构在大规模数据下的性能表现良好。由于使用了GeoHash编码和有序集合存储,可以快速进行地理位置查询和计算距离,适用于处理大量地理位置信息的场景。