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移动互联网时代LBS应用越来越多，交友软件中附近的小姐姐、外卖软件中附近的美食店铺、打车软件附近的车辆等等，那这种附近各种形形色色的XX是如何实现的呢，

我么你都知道地球上的地理位置是使用二维的经纬度表示，经度范围 (-180, 180]，纬度范围 (-90, 90]，只要我们确定一个点的经纬度就可以名曲他在地球的位置

例如打车，最直观的操作就是实时记录更新各个车的位置，然后去我们要找车时，在数据库中查找距离我们(坐标x0,y0)附近r公里的车辆,使用如下SQL即可：

select cart from position where x0-r < x < x0+r and y0-r < y < y0+r

但是这样会有什么问题呢？

1.查询性能问题，如果并发高，数据量大这种查询是要搞垮数据库的
2.这个查询的是一个矩形访问，而不是以我为中心r公里为半径的圆形访问。
3.精准度的问题，我们知道地球不是平面坐标系，而是一个圆球，这种矩形计算在长距离计算时会有很大误差

今天我们讲的是使用Redis来解决附近的问题。

Redis 地理位置

命令

Redis在3.2版本以后增加了地理位置的处理，其提供了6个地理位置相关的命令

GEOADD 将给定的空间元素（纬度、经度、名字）添加到指定的键里面
GEOPOS 从键里面返回所有给定位置元素的位置（经度和纬度）
GEODIST 返回两个给定位置之间的距离。
GEORADIUS 以给定的经纬度为中心，返回与中心的距离不超过给定最大距离的所有位置元素。
GEORADIUSBYMEMBER 跟GEORADIUS类似
GEOHASH 返回一个或多个位置元素的 Geohash 表示。

使用

添加地理位置

geo add key longitude latitude member [longitude latitude member ...]
如添加杭州北京上海的地理位置
127.0.0.1:6379> geoadd city 120.20000 30.26667 hangzhou  116.41667 39.91667 beijing 121.47 31.23 shanghai

获取地理位置信息

geopos 指令可以获取集合中任意元素的经纬度坐标，可以一次获取多个。

127.0.0.1:6379> geopos city hangzhou  beijing shanghai
1) 1) "120.15000075101852417"
   2) "30.2800007575645509"
2) 1) "116.39999896287918091"
   2) "39.90000009167092543"
3) 1) "121.47000163793563843"
   2) "31.22999903975783553"
127.0.0.1:6379> geopos city hangzhou
1) 1) "120.15000075101852417"
   2) "30.2800007575645509"

计算距离

距离单位可以是 m、km、ml、ft，分别代表米、千米、英里和尺。

127.0.0.1:6379> geodist city shanghai hangzhou  km
"164.5694"
127.0.0.1:6379> geodist city beijing  hangzhou  km
"1122.7998"

获取指定元素范围的地理信息位置集合

使用GEORADIUSBYMEMBER命令即可查询附近的位置

GEORADIUSBYMEMBER key member radius m|km|ft|mi [WITHCOORD] [WITHDIST] [WITHHASH] [ASC|DESC] [COUNT count]

例如查找距离杭州300km以内的城市的10个城市按距离排序

127.0.0.1:6379> GEORADIUSBYMEMBER city hangzhou 300 km WITHCOORD WITHDIST WITHHASH  ASC COUNT 10
1) 1) "hangzhou"
   2) "0.0000"
   3) (integer) 4054134257390783
   4) 1) "120.15000075101852417"
      2) "30.2800007575645509"
2) 1) "shanghai"
   2) "164.5694"
   3) (integer) 4054803462927619
   4) 1) "121.47000163793563843"
      2) "31.22999903975783553"

在给定以下可选项时，命令会返回额外的信息：

WITHDIST ：在返回位置元素的同时，将位置元素与中心之间的距离也一并返回。距离的单位和用户给定的范围单位保持一致。
WITHCOORD ：将位置元素的经度和维度也一并返回。
WITHHASH ：以 52 位有符号整数的形式，返回位置元素经过原始 geohash 编码的有序集合分值。
ASC ：根据中心的位置，按照从近到远的方式返回位置元素。DESC ：根据中心的位置，按照从远到近的方式返回位置元素。

获取元素的 hash 值

可能你还注意到有一个命令GEOHASH,那他是做什么的呢

127.0.0.1:6379> geohash city hangzhou
1) "wtmkq069cc0"
127.0.0.1:6379> geohash city beijing
1) "wx4fbxxfke0"

返回的其实是元素的经纬度经过goehash计算后的base32编码字符串。可以通过连接 http://geohash.org/${hash}中进行直接定位，它是 geohash 的标准编码值。

RedisGeo的原理

RedisGeo的存储结构

其存储结构主要使用的是Redis的有序结构，其score是GeoHash的52位整数值

127.0.0.1:6379> ZRANGE city 0 -1 WITHSCORES
1) "hangzhou"
2) "4054134257390783"
3) "shanghai"
4) "4054803462927619"
5) "beijing"
6) "4069885360207904"

Geohash原理

其原理比较容易理解，核心思想就是将球体转换为球面，区块转换为一点

主要分为三步

将三维的地球变为二维的坐标
在将二维的坐标转换为一维的点块
最后将一维的点块转换为二进制在通过base32编码

详细原理解析可以参考这边文章GeoHash核心原理解析

其他Geo处理

目前很多数据存储引擎都支持Geo的处理，如MongoDB、MySql、PgSql、Elasticsearch等。感兴趣的读者可以去研究一下。

参考文章

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