GEO是 Redis 在3.2版本之後新增的地理位置模組,以下這篇文章帶大家了解GEO地理位置模組,希望對大家有幫助!
GEO是 Redis 在3.2版本之後新增的地理位置模組,意義可以用 Redis 來實現附近的地點功能。 【相關推薦:Redis影片教學】
一般的方法都是透過矩形區域來限定元素的數量,然後對區域內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為了增加效能,需要在經緯度座標加上雙向複合索引。 但是資料庫查詢效能畢竟有限,如果在高並發場合,這可能不是一個很好的方案。
GeoHash
演算法,Redis 也使用GeoHash
演算法. GeoHash
演算法將二維的經緯度資料映射到一維的整數,這樣所有的元素都會在掛載到一條線上,距離靠近的二維座標映射到一維後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,然後在這個一維的線上獲取附近的點就行了。 GeoHash
演算法會繼續對這個整數做一次base32
編碼(0-9,a-z 去掉a,i,l,o 四個字母)
變成一個字串。 zset
裡面,zset
的value
是元素的key
,score
是GeoHash
的52 位元整數值。 zset(skiplist)
。透過zset
的score
排序就可以得到座標附近的其它元素(實際情況要複雜一些,不過這樣理解足夠了),透過將score
還原成座標值就可以得到元素的原始座標。 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 # 默认单位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"經緯度字串編碼是
base32 編碼,可以透過
http://geohash.org/wx4g0gfwqk0 直接找出經緯度
#5 . 附近地點georadiusbymember
1、查詢ireader 範圍
20 公里以內最多
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
withcoord withdist withhash 用來攜帶附加參數,
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、根據座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"
Geo 將全部放在一個
zset 集合中。在Redis 的叢集環境中,集合可能會從一個節點遷移到另一個節點,如果單一
key 的資料過大,會對叢集的遷移工作造成較大的影響,在叢集環境中單一
key 對應的資料量不宜超過
1M,否則會導致叢集遷移出現卡頓現象,影響線上服務的正常運作。
所以,这里建议 Geo
的数据使用单独的 Redis 实例部署,不使用集群环境。
如果数据量过亿甚至更大,就需要对 Geo
数据进行拆分,按国家拆分、按省拆分,按市拆分,在人口特大城市甚至可以按区拆分。这样就可以显著降低单个 zset
集合的大小。
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