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面向 LBS 应用的 GEO 数据类型
在日常生活中，我们越来越依赖搜索“附近的餐馆”、在打车软件上叫车，这些都离不开基于位置信息服务（Location-Based Service，LBS）的应用。LBS 应用访问的数据是和人或物关联的一组经纬度信息，而且要能查询相邻的经纬度范围，GEO 就非常适合应用在 LBS 服务的场景中，我们来看一下它的底层结构。
GEO 的底层结构
一般来说，在设计一个数据类型的底层结构时，我们首先需要知道，要处理的数据有什么访问特点。所以，我们需要先搞清楚位置信息到底是怎么被存取的。
这种数据记录模式属于一个 key（例如车 ID）对应一个 value（一组经纬度）。当有很多车辆信息要保存时，就需要有一个集合来保存一系列的 key 和 value。Hash 集合类型可以快速存取一系列的 key 和 value，正好可以用来记录一系列车辆 ID 和经纬度的对应关系，所以，我们可以把不同车辆的 ID 和它们对应的经纬度信息存在 Hash 集合中，如下图所示：
我们再来看看使用 Sorted Set 类型是不是合适。
Sorted Set 类型也支持一个 key 对应一个 value 的记录模式，其中，key 就是 Sorted Set 中的元素，而 value 则是元素的权重分数。更重要的是，Sorted Set 可以根据元素的权重分数排序，支持范围查询。这就能满足 LBS 服务中查找相邻位置的需求了。
实际上，GEO 类型的底层数据结构就是用 Sorted Set 来实现的。咱们还是借着叫车应用的例子来加深下理解。用 Sorted Set 来保存车辆的经纬度信息时，Sorted Set 的元素是车辆 ID，元素的权重分数是经纬度信息，如下图所示：
Redis 的基本对象结构
RedisObject 的内部组成包括了 type、encoding、lru 和 refcount 4 个元数据，以及 1 个*ptr指针。
- type：表示值的类型，涵盖了我们前面学习的五大基本类型；
- encoding：是值的编码方式，用来表示 Redis 中实现各个基本类型的底层数据结构，例如 SDS、压缩列表、哈希表、跳表等；
- lru：记录了这个对象最后一次被访问的时间，用于淘汰过期的键值对；
- refcount：记录了对象的引用计数；
- *ptr：是指向数据的指针。
