Parlons du module de localisation géographique GEO dans Redis

GEO est un nouveau module de localisation géographique ajouté à Redis après la version 3.2. Cet article vous fera découvrir le module de localisation géographique GEO. J'espère qu'il vous sera utile !

GEO est un nouveau module de localisation géographique ajouté à Redis après la version 3.2, ce qui signifie que Redis peut être utilisé pour implémenter des fonctions de localisation à proximité. [Recommandations associées : Tutoriel vidéo Redis]

Calculer avec la base de données

La méthode générale consiste à limiter le nombre d'éléments à travers une zone rectangulaire, puis à calculer la distance totale des éléments dans la zone et puis triez-les. Cela peut réduire considérablement la quantité de calcul.

select id from positions where x0-r < x < x0+r and y0-r < y < y0+r

Afin d'augmenter les performances, le SQL ci-dessus doit ajouter un index composite bidirectionnel aux coordonnées de latitude et de longitude. Cependant, les performances des requêtes de base de données sont après tout limitées. Si elles sont utilisées dans des situations de concurrence élevée, cela n'est peut-être pas une bonne solution.

Algorithme GEO

• L'algorithme de tri par distance géographique le plus courant du secteur est l'algorithme GeoHash, et Redis utilise également l'algorithme GeoHash.
GeoHash 算法，Redis 也使用 GeoHash 算法。
• GeoHash 算法将 二维的经纬度数据映射到一维的整数，这样所有的元素都将在挂载到一条线上，距离靠近的二维坐标映射到一维后的点之间距离也会很接近。当我们想要计算「附近的人时」，首先将目标位置映射到这条线上，然后在这个一维的线上获取附近的点就行了。
• 算法实现，它将整个地球看成一个 二维平面，然后划分成了一系列正方形的方格，就好比围棋棋盘。所有的地图元素坐标都将放置于唯一的方格中。方格越小，坐标越精确。然后对这些方格进行整数编码，越是靠近的方格编码越是接近。
• 编码之后，每个地图元素的坐标都将变成一个整数，通过这个整数可以还原出元素的坐标，整数越长，还原出来的坐标值的损失程度就越小。
• GeoHash 算法会继续对这个整数做一次 base32 编码 (0-9,a-z 去掉 a,i,l,o 四个字母) 变成一个字符串。
• 在 Redis 里面，经纬度使用 52 位的整数进行编码，放进了 zset 里面，zset 的 value 是元素的 key ，score 是 GeoHash 的 52 位整数值。
• 在使用 Redis 进行 Geo 查询时，我们要时刻想到它的内部结构实际上只是一个 zset(skiplist)。通过 zset 的 score 排序就可以得到坐标附近的其它元素 (实际情况要复杂一些，不过这样理解足够了)，通过将 score 还原成坐标值就可以得到元素的原始坐标。

Redis GEO指令

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

删除用 zset 的 zrem 即可

2. 距离 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"

距离单位可以是 m、km、ml、ft，分别代表米、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"

经纬度字符串编码是 base32 编码，可以通过 http://geohash.org/wx4g0gfwqk0 直接查找经纬度

5. 附近地点 georadiusbymember

1、查询 ireader 范围 20 公里以内最多 3 个元素按距离正排，它不会排除自身（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、三个可选参数 withcoord withdist withhash 用来携带附加参数, withdist 很有用，它可以用来显示距离

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、根据坐标值来查询附近的元素

 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"

注意事项

实际应用中数据可能会有百万千万条，我们知道 Redis Geo 将全部放在一个 zset 集合中。在 Redis 的集群环境中，集合可能会从一个节点迁移到另一个节点，如果单个 key 的数据过大，会对集群的迁移工作造成较大的影响，在集群环境中单个 key 对应的数据量不宜超过 1ML'algorithme GeoHash mappe

les données bidimensionnelles de longitude et de latitude en entiers unidimensionnels🎜, de sorte que tous les éléments soient montés sur une ligne et mappés à des coordonnées bidimensionnelles proches. ensemble La distance entre les points après une dimension sera également très proche. Lorsque nous voulons calculer les « personnes à proximité », nous mappons d'abord la position cible sur cette ligne, puis obtenons les points proches sur cette ligne unidimensionnelle. 🎜Mise en œuvre de l'algorithme, il traite la terre entière comme un 🎜plan bidimensionnel🎜, puis la divise en une série de grilles carrées, tout comme un plateau de Go. Toutes les coordonnées des éléments de la carte seront placées dans des carrés uniques. Plus le carré est petit, plus les coordonnées sont précises. Effectuez ensuite un codage entier sur ces carrés, plus les carrés sont proches, plus le codage est proche. 🎜Après l'encodage, les coordonnées de chaque élément de la carte deviendront un entier. Grâce à cet entier, les coordonnées de l'élément peuvent être restaurées. Plus l'entier est long, plus la perte de la valeur de coordonnée restaurée est faible. 🎜GeoHash L'algorithme continuera à effectuer un encodage base32 sur cet entier (0-9,a-z pour supprimer les quatre lettres a,i,l ,o ) devient une chaîne. 🎜Dans Redis, la latitude et la longitude sont codées à l'aide d'entiers de 52 bits et placées dans zset. La valeur de zset est la. L'élément key et score sont les valeurs entières de 52 bits du GeoHash. 🎜Lorsque nous utilisons Redis pour la requête Geo, nous devons toujours nous rappeler que sa structure interne n'est en fait qu'un zset(skiplist). En triant score de zset, vous pouvez obtenir d'autres éléments proches des coordonnées (la situation réelle est plus compliquée, mais cela suffit pour comprendre), en triant score Revenir aux valeurs de coordonnées pour obtenir les coordonnées d'origine de l'élément.

🎜Commande Redis GEO🎜🎜🎜🎜🎜🎜1. Ajouter un géoajout🎜🎜rrreeerrreee🎜 Supprimez simplement zrem en utilisant zset🎜🎜🎜2. Géodiste de distance🎜🎜rrreeerrreee🎜L'unité de distance peut être m, km, ml. et ft représentent respectivement les mètres, les kilomètres, les miles et les pieds. 🎜🎜🎜3. Géopos de localisation🎜🎜rrreeerrreee🎜🎜4. >🎜🎜rrreeerrreee🎜Le codage de la chaîne de longitude et de latitude est un codage base32. Vous pouvez trouver directement la longitude et la latitude via http://geohash.org/wx4g0gfwqk0 🎜🎜🎜. 5. Emplacements à proximité georadiusbymember🎜🎜🎜1. Interrogez ireader dans un rayon de 20 kilomètres à la plupart des éléments 3 sont disposés en avant par distance, ils ne s'excluront pas (utilisez desc pour un arrangement inversé)🎜rrreee🎜2 Trois paramètres facultatifs withcoord withdist withhash<.> sont utilisés pour transporter des paramètres supplémentaires, <code>withdist est très utile, il peut être utilisé pour afficher la distance🎜rrreeerrreee🎜3 Interroger les éléments à proximité en fonction des valeurs de coordonnées🎜rrreeerrreee

🎜Notes🎜 🎜🎜Dans les applications réelles, il peut y avoir des millions de données. Nous savons que Redis Geo les placera toutes dans un zset collection. Dans l'environnement de cluster Redis, la collection peut être migrée d'un nœud à un autre nœud. Si les données d'une seule clé sont trop volumineuses, cela aura un impact plus important sur le travail de migration du cluster. environnement de cluster La quantité de données correspondant à une seule clé ne doit pas dépasser 1M, sinon cela entraînerait des retards dans la migration du cluster et affecterait le fonctionnement normal des services en ligne. 🎜

Il est donc recommandé que les données de Geo soient déployées à l'aide d'une instance Redis distincte au lieu d'un environnement de cluster. 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

Si la quantité de données dépasse 100 millions ou plus, les données Géo doivent être divisées, divisées par pays, province, ville et même district dans les villes très peuplées. Cela peut réduire considérablement la taille d'une seule collection zset.

Pour plus de connaissances sur la programmation, veuillez visiter : Vidéos de programmation

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