Redis의 GEO 지리적 위치 모듈에 대해 이야기해 보겠습니다.

GEO는 버전 3.2 이후 Redis에 추가된 새로운 지리적 위치 모듈입니다. 이 기사에서는 GEO 지리적 위치 모듈에 대해 설명하겠습니다.

GEO는 버전 3.2 이후 Redis에 추가된 새로운 지리적 위치 모듈입니다. 즉, Redis를 사용하여 주변 위치 기능을 구현할 수 있습니다. [관련 권장사항: Redis 동영상 튜토리얼]

Calculate with Database

일반적인 방법은 직사각형 영역을 통해 요소 수를 제한한 다음 해당 영역에 있는 요소의 전체 거리를 계산하고 그런 다음 정렬하십시오. 이렇게 하면 계산량을 크게 줄일 수 있습니다.

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

성능을 향상시키기 위해 위의 SQL은 위도 및 경도 좌표에 양방향 복합 인덱스를 추가해야 합니다. 그러나 결국 데이터베이스 쿼리 성능은 제한적이므로 동시성이 높은 상황에서 사용되는 경우 이는 좋은 솔루션이 아닐 수 있습니다.

GEO 알고리즘

• 업계에서 가장 일반적인 지리적 거리 정렬 알고리즘은 GeoHash 알고리즘이며 Redis도 GeoHash 알고리즘을 사용합니다.
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 1MGeoHash 알고리즘은

2차원 경도 및 위도 데이터를 1차원 정수로 매핑🎜하여 모든 요소가 선에 탑재되고 각 요소에 가까운 2차원 좌표가 매핑됩니다. 기타 한 차원 이후의 점 사이의 거리도 매우 가깝습니다. "주변 사람"을 계산하려면 먼저 대상 위치를 이 선에 매핑한 다음 이 1차원 선에서 주변 지점을 구합니다. 🎜알고리즘 구현으로 지구 전체를 🎜2차원 평면🎜으로 처리한 다음 바둑판처럼 일련의 정사각형 격자로 나눕니다. 모든 지도 요소 좌표는 고유한 사각형에 배치됩니다. 정사각형이 작을수록 좌표가 더 정확해집니다. 그런 다음 이 사각형에 대해 정수 코딩을 수행합니다. 사각형이 가까울수록 코딩이 더 가까워집니다. 🎜인코딩 후에는 각 지도 요소의 좌표가 정수가 됩니다. 이 정수를 통해 요소의 좌표를 복원할 수 있습니다. 정수가 길수록 복원된 좌표 값의 손실이 줄어듭니다. 🎜GeoHash 알고리즘은 이 정수 (0-9,a-z에 대해 <code>base32 인코딩을 계속 수행하여 a,i,l 4개 문자를 제거합니다. ,o )는 문자열이 됩니다. 🎜Redis에서는 위도와 경도가 52비트 정수를 사용하여 인코딩되어 zset에 입력됩니다. zset의 값은 key 및 score는 GeoHash의 52비트 정수 값입니다. 🎜Geo 쿼리용 Redis를 사용할 때 내부 구조가 실제로 zset(skiplist)라는 점을 항상 기억해야 합니다. zset의 score를 정렬하면 좌표 근처의 다른 요소를 얻을 수 있습니다(실제 상황은 더 복잡하지만 이해하기에는 충분합니다). 요소의 원래 좌표를 얻으려면 좌표 값으로 되돌립니다.

🎜Redis GEO 명령🎜🎜🎜🎜🎜🎜1. 위치정보 추가🎜🎜rrreeerrreee🎜 zset🎜🎜🎜2. 거리 측지선🎜🎜rrreeerrreee🎜 거리 단위는 m, km, ml를 사용하여 zrem을 삭제하세요. ft는 각각 미터, 킬로미터, 마일, 피트를 나타냅니다. 🎜🎜🎜3. 위치 위치🎜🎜rrreeerrreee🎜🎜4. 해시 값 >🎜🎜rrreeerrreee🎜위도 및 경도 문자열 인코딩은 base32 인코딩입니다. 위도와 경도는 http://geohash.org/wx4g0gfwqk0를 통해 직접 확인할 수 있습니다. 🎜🎜🎜 5. 주변 위치 georadiusbymember🎜🎜🎜1. 20km 범위 내에서 ireader를 쿼리하세요. 대부분의 3 요소는 거리를 기준으로 앞으로 정렬되며 자체적으로 제외되지 않습니다(역방향 정렬에는 desc 사용)🎜rrreee🎜2. 세 가지 선택적 매개변수 withcoord withdist withhash는 추가 매개변수를 전달하는 데 사용됩니다. <code>withdist는 매우 유용하며 거리를 표시하는 데 사용할 수 있습니다🎜rrreeerrreee🎜3. 좌표 값을 기준으로 주변 요소를 쿼리합니다🎜rrreeerrreee

🎜Notes🎜 🎜🎜실제 애플리케이션에는 수백만 개의 데이터가 있을 수 있습니다. 우리는 Redis Geo가 모든 데이터를 zset에 저장한다는 것을 알고 있습니다. 수집. Redis 클러스터 환경에서는 컬렉션이 한 노드에서 다른 노드로 마이그레이션될 수 있습니다. 단일 키의 데이터가 너무 크면 클러스터 마이그레이션 작업에 더 큰 영향을 미칩니다. 클러스터 환경 단일 키에 해당하는 데이터의 양은 1M를 초과해서는 안 됩니다. 그렇지 않으면 클러스터 마이그레이션이 지연되고 온라인 서비스의 정상적인 작동에 영향을 미칠 수 있습니다. 🎜

그래서 Geo의 데이터는 클러스터 환경이 아닌 별도의 Redis 인스턴스를 사용하여 배포하는 것이 좋습니다. 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

데이터 양이 1억 개 이상을 초과하는 경우 지역 데이터를 국가, 지방, 시, 심지어 인구가 많은 도시의 구역별로 분할해야 합니다. 이렇게 하면 단일 zset 컬렉션의 크기를 크게 줄일 수 있습니다.

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