Redis는 주변 사람, 흔들기 등의 기능을 완성할 수 있는 지리적 위치 정보(GEO) 기능을 제공합니다. 먼저 GEO 관련 API를 소개하겠습니다.
GEO API
주소 위치 정보 추가
geoadd 키 경도 위도 멤버 [경도 멤버 ...]
경도 : 경도
-
위도: 위도
member: member
이 명령은 한 번에 한 명 이상의 구성원을 추가할 수 있습니다.
모두 Hefei에 거주하는 일부 사용자는 이제 Redis에 지리적 좌표를 저장합니다.
리틀A는 집에서 TV를 보고 있습니다. 집의 좌표는 117.230279, 31.81676
리틀B는 회사에서 야근을 하고 있습니다. 회사의 좌표는 117.229704, 31.824676
입니다. 조금 C는 출장 중입니다. 주소 좌표는 117.300419, 31.696095
리틀 D가 집에서 아기를 돌보고 있습니다. 117.192909, 31.732465
Little E는 아직 학교에 있습니다. 그의 학교 주소 좌표는 117.189604, 31.838297
127.0.0.1:6379> geoadd location 117.230279 31.81676 a 117.229704 31.824676 b (integer) 2 127.0.0.1:6379> geoadd location 117.300419 31.696095 c (integer) 1 127.0.0.1:6379> geoadd location 117.192909 31.732465 d (integer) 1 127.0.0.1:6379> geoadd location 117.189604 31.838297 e (integer) 1
두 위치 사이의 거리를 알아보세요
geodist key member1 member2 [unit]
unit에는 4개의 유닛이 있습니다
'm' => 미터
'km' => 킬로미터
'mi' => 마일
'ft' => 피트
주로 미터와 킬로미터를 사용합니다. .
이제 작은 A와 작은 B 사이의 거리를 살펴보겠습니다
127.0.0.1:6379> GEODIST location a b km "0.8821"
작은 A와 작은 B 사이의 거리가 0.88km라는 것을 알 수 있습니다
작은 C와 작은 E 사이의 거리를 살펴보겠습니다
127.0.0.1:6379> GEODIST location c e km "18.9728"
거의 19km예요.
주소 위치 정보 얻기
geopos 핵심멤버 [멤버...]
샤오디 주소의 경도, 위도 정보를 살펴보자
127.0.0.1:6379> geopos location d 1) 1) "117.19290822744369507" 2) "31.73246441933707018"
지리정보 위치 알아내기 지정된 위치 범위 설정
georadius 키 경도 위도 반경 m km|ft|mi [withcoord] [withdist] [withhash] [COUNT count] [asc|desc] [store key] [storedist key] georadiusbymember 키 멤버 radiusm km|ft| mi [withcoord] [withdist] [withhash] [COUNT count] [asc|desc] [store key] [storedist key]
이 두 명령은 다른 명령보다 약간 더 복잡합니다. 이 두 명령을 함께 살펴보겠습니다.
이 두 명령의 기능은 기본적으로 유사합니다. 주요 차이점은 첫 번째 명령은 특정 경도와 위도를 제공하는 반면 두 번째 명령은 구성원 이름만 제공한다는 것입니다. 예를 들어, 허페이에 있는 회원들과 Dashu Mountain 사이의 거리를 알고 싶습니다. Dashu Mountain의 경도와 위도 정보가 Redis에 저장되어 있지 않기 때문에 Dashu Mountain의 경도와 위도를 입력하려면 첫 번째 명령을 사용해야 합니다. 또 다른 예로, 다른 멤버 간의 거리와 Little A의 좌표를 확인하고 싶다면 두 번째 명령을 사용하여 멤버 Little A를 직접 입력하면 됩니다.
radiusm 및 다음 단위는 검색할 반경 거리를 지정하는 필수 정보입니다.
허페이 다슈산 좌표는 117.175571,31.846746
# 查看离大蜀山10km的成员有哪些 127.0.0.1:6379> GEORADIUS location 117.175571 31.846746 10 km 1) "e" 2) "a" 3) "b"
Small e, Small a, Small b가 다슈산과 10km 이내로 상대적으로 가깝다는 것을 알 수 있습니다.
WITHCOORD: 위치 요소의 경도, 위도도 반환합니다
127.0.0.1:6379> GEORADIUS location 117.175571 31.846746 10 km withcoord 1) 1) "e" 2) 1) "117.18960374593734741" 2) "31.83829663190295634" 2) 1) "a" 2) 1) "117.23027676343917847" 2) "31.81675910621205361" 3) 1) "b" 2) 1) "117.22970277070999146" 2) "31.8246750403926697"
회원 외에 해당 회원의 위치 정보 페이지도 제공되는 것을 볼 수 있습니다
withdist: 반환된 결과에는 다음과 같은 거리가 포함됩니다. 중앙 노드 위치
127.0.0.1:6379> GEORADIUS location 117.175571 31.846746 10 km withcoord withdist 1) 1) "e" 2) "1.6252" 3) 1) "117.18960374593734741" 2) "31.83829663190295634" 2) 1) "a" 2) "6.1522" 3) 1) "117.23027676343917847" 2) "31.81675910621205361" 3) 1) "b" 2) "5.6737" 3) 1) "117.22970277070999146" 2) "31.8246750403926697"
를 보면 작은 E는 Dashu산에서 1.62km 떨어져 있고, 작은 A는 Dashu산에서 6.15km 떨어져 있으며, 작은 B는 Dashu산에서 5.67km 떨어져 있음을 알 수 있습니다.
withhash: 이 명령은 무시할 수 있으며 기본적으로 사용되지 않습니다.
COUNT count: 반환되는 결과 수를 지정합니다.
asc|desc: 반환된 결과는 중심 노드로부터의 거리에 따라 오름차순 또는 내림차순으로 표시됩니다.
storedist 키: 중앙 노드에서 지정된 키까지 반환된 결과의 거리를 저장합니다.
# 获取离大蜀山100km内范围的成员,按距离的升序,只需给出最近的4个成员即可 127.0.0.1:6379> GEORADIUS location 117.175571 31.846746 100 km withdist count 4 asc 1) 1) "e" 2) "1.6252" 2) 1) "b" 2) "5.6737" 3) 1) "a" 2) "6.1522" 4) 1) "d" 2) "12.8164"
실전 전투
위의 지식을 소개한 후, redis와 결합된 PHP를 사용하여 근처에 있는 사람을 찾기 위한 흔들기 기능을 완성할 수 있습니다. 먼저, 회원들의 위치정보를 저장하세요.
伪代码如下:
function addLocation ($key,$member, $lng, $lat) { $redis->geoadd($key, $lng, $lat, $member); }
然后,获取附近的人的信息
function near ( $key, $member, $radius, $unit = 'km', $count = 0, $withDist = false, $withcoord = false, $orderby = 'ASC' ) { $redis = new Redis(); $redis->connect('localhost', 6379); $options = [$orderby]; if ($count > 0) { $options['count'] = $count; } if ($withDist) { $options[] = 'WITHDIST'; } if ($withcoord) { $options[] = 'WITHCOORD'; } $result = $redis->geoRadiusByMember($key, $member, $radius, $unit, $options); return $result; }
使用redis可以大大方便开发人员,丰富的API可以完成各种各样的需求,Redis的使用已经成为程序员必备的技能了。
위 내용은 Redis를 사용하여 WeChat 흔들기 기능 완성의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

Redis는 주로 데이터베이스, 캐시 및 메시지 중개인으로 사용되는 메모리 데이터 구조 스토리지 시스템입니다. 핵심 기능에는 단일 스레드 모델, I/O 멀티플렉싱, 지속 메커니즘, 복제 및 클러스터링 기능이 포함됩니다. Redis는 일반적으로 캐싱, 세션 저장 및 메시지 대기열을위한 실제 응용 프로그램에 사용됩니다. 올바른 데이터 구조를 선택하고 파이프 라인 및 트랜잭션을 사용하여 모니터링 및 튜닝을 통해 성능을 크게 향상시킬 수 있습니다.

Redis와 SQL 데이터베이스의 주요 차이점은 Redis가 고성능 및 유연성 요구 사항에 적합한 메모리 데이터베이스라는 것입니다. SQL 데이터베이스는 관계형 데이터베이스로 복잡한 쿼리 및 데이터 일관성 요구 사항에 적합합니다. 구체적으로, 1) Redis는 고속 데이터 액세스 및 캐싱 서비스를 제공하고 캐싱 및 실시간 데이터 처리에 적합한 여러 데이터 유형을 지원합니다. 2) SQL 데이터베이스는 테이블 구조를 통한 데이터를 관리하고 복잡한 쿼리 및 트랜잭션 처리를 지원하며 데이터 일관성이 필요한 전자 상거래 및 금융 시스템과 같은 시나리오에 적합합니다.

redisactsasbothadatastoreandaservice.1) asadatastore, itusesin-memorystorageforfastoperations, 지원을 지원합니다

redis 与其他数据库相比 与其他数据库相比, 与其他数据库相比 : 1) 速度极快 速度极快 速度极快, 读写操作通常在微秒级别; 2) 支持丰富的数据结构和操作; 3) 灵活的使用场景 3) 灵活的使用场景 灵活的使用场景 灵活的使用场景 灵活的使用场景 灵活的使用场景 灵活的使用场景 灵活的使用场景 灵活的使用场景 灵活的使用场景 灵活的使用场景 灵活的使用场景 灵活的使用场景 灵活的使用场景 灵活的使用场景 灵活的使用场景 灵活的使用场景 灵活的使用场景 灵活的使用场景 灵活的使用场景 灵活的使用场景 3) redis 또는 기타 데이터베이스를 선택할 때 특정 요구 사항과 시나리오에 따라 다릅니다. Redis는 고성능 및 저도가 낮은 응용 프로그램에서 잘 수행됩니다.

Redis는 데이터 저장 및 관리에서 핵심적인 역할을하며 여러 데이터 구조 및 지속 메커니즘을 통해 현대 애플리케이션의 핵심이되었습니다. 1) Redis는 문자열, 목록, 컬렉션, 주문 컬렉션 및 해시 테이블과 같은 데이터 구조를 지원하며 캐시 및 복잡한 비즈니스 로직에 적합합니다. 2) RDB와 AOF의 두 가지 지속 방법을 통해 Redis는 신뢰할 수있는 스토리지 및 데이터의 빠른 복구를 보장합니다.

Redis는 대규모 데이터의 효율적인 저장 및 액세스에 적합한 NOSQL 데이터베이스입니다. 1.Redis는 여러 데이터 구조를 지원하는 오픈 소스 메모리 데이터 구조 스토리지 시스템입니다. 2. 캐싱, 세션 관리 등에 적합한 매우 빠른 읽기 및 쓰기 속도를 제공합니다. 3. REDIS는 RDB 및 AOF를 통해 지속성을 지원하고 데이터 보안을 보장합니다. 4. 사용 예제에는 기본 키 값 쌍 작업 및 고급 수집 중복 제거 기능이 포함됩니다. 5. 일반적인 오류에는 연결 문제, 데이터 유형 불일치 및 메모리 오버플로가 포함되므로 디버깅에주의를 기울여야합니다. 6. 성능 최적화 제안에는 적절한 데이터 구조 선택 및 메모리 제거 전략 설정이 포함됩니다.

실제 세계에서 Redis의 애플리케이션에는 다음이 포함됩니다. 1. 캐시 시스템으로서 데이터베이스 쿼리를 가속화, 2. 웹 응용 프로그램의 세션 데이터를 저장하려면 3. 실시간 순위를 구현하려면 메시지 전달을 메시지 큐로 단순화합니다. Redis의 다목적 성과 고성능은 이러한 시나리오에서 빛을 발합니다.

Redis는 고속, 다양성 및 풍부한 데이터 구조로 인해 두드러집니다. 1) Redis는 문자열, 목록, 컬렉션, 해시 및 주문 컬렉션과 같은 데이터 구조를 지원합니다. 2) 메모리를 통해 데이터를 저장하고 RDB 및 AOF 지속성을 지원합니다. 3) Redis 6.0에서 시작하여 멀티 스레드 I/O 작업이 도입되어 동시 동시성 시나리오에서 성능이 향상되었습니다.


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