Redis用GEO實現(xiàn)附近的人功能
??概述
GEO就是Geolocation的簡寫形式,代表地理坐標。Redis在3.2版本中加入了對GEO的支持,允許存儲地理坐標信息,幫助我們根據(jù)經(jīng)緯度來檢索數(shù)據(jù)。常見的命令有:
- GEOADD:添加一個地理空間信息,包含:經(jīng)度(longitude)、緯度(latitude)、值(member)
- GEODIST:計算指定的兩個點之間的距離并返回
- GEOHASH:將指定member的坐標轉(zhuǎn)為hash字符串形式并返回
- GEOPOS:返回指定member的坐標
- GEORADIUS:指定圓心、半徑,找到該圓內(nèi)包含的所有member,并按照與圓心之間的距離排序后返回。6.以后已廢棄
- GEOSEARCH:在指定范圍內(nèi)搜索member,并按照與指定點之間的距離排序后返回。范圍可以是圓形或矩形。6.2.新功能
- GEOSEARCHSTORE:與GEOSEARCH功能一致,不過可以把結(jié)果存儲到一個指定的key。 6.2.新功能
??命令演示
- 我們先來看看
GEOADD命令,它用于添加地理空間信息。
我會以一個簡單的例子來演示:
GEOADD places 13.361389 38.115556 "Palermo" 15.087269 37.502669 "Catania"
這個命令將在名為 places 的地理空間集合中添加兩個地點,分別是 “Palermo” 和 “Catania”。它們的經(jīng)緯度分別是 (13.361389, 38.115556) 和 (15.087269, 37.502669)。
- 接下來是
GEODIST命令,它用于計算兩個地點之間的距離。我們可以這樣演示:
GEODIST places "Palermo" "Catania" km
這個命令將計算 “Palermo” 和 “Catania” 之間的距離,并以千米為單位返回距離值。
- 接著是
GEOHASH命令,它將地點的坐標轉(zhuǎn)換為哈希字符串形式:
GEOHASH places "Palermo"
這個命令會返回 “Palermo” 的坐標哈希字符串。
- 下一個是
GEOPOS命令,它返回指定地點的坐標:
GEOPOS places "Palermo"
這個命令會返回 “Palermo” 的經(jīng)緯度坐標。
- 然后是
GEORADIUS命令,不過請注意這個命令在 Redis 6 版本后已經(jīng)廢棄了,我們可以使用 GEOSEARCH 來替代:
GEOSEARCH places FROMMEMBER "Palermo" BYRADIUS 100 km SORT ASC
這個命令會在以 “Palermo” 為圓心、100 千米為半徑的范圍內(nèi)搜索,并按照與 “Palermo” 之間的距離升序排序。
- 最后是
GEOSEARCHSTORE命令,它與 GEOSEARCH 功能類似,但可以將結(jié)果存儲到指定的鍵中:
GEOSEARCHSTORE places_results places FROMMEMBER "Palermo" BYRADIUS 100 km SORT ASC STORE myresults
這個命令會將搜索結(jié)果存儲到名為 myresults 的鍵中。
??API將數(shù)據(jù)庫表中的數(shù)據(jù)導入到redis中去
將數(shù)據(jù)庫表中的數(shù)據(jù)導入到redis中去,redis中的GEO,GEO在redis中就一個menber和一個經(jīng)緯度,我們把x和y軸傳入到redis做的經(jīng)緯度位置去,但我們不能把所有的數(shù)據(jù)都放入到menber中去,畢竟作為redis是一個內(nèi)存級數(shù)據(jù)庫,如果存海量數(shù)據(jù),redis還是力不從心,所以我們在這個地方存儲他的id即可。
但是這個時候還有一個問題,就是在redis中并沒有存儲type,所以我們無法根據(jù)type來對數(shù)據(jù)進行篩選,所以我們可以按照商戶類型做分組,類型相同的商戶作為同一組,以typeId為key存入同一個GEO集合中即可
@Test
void loadShopData() {
// 1.查詢店鋪信息
List<Shop> list = shopService.list();
// 2.把店鋪分組,按照typeId分組,typeId一致的放到一個集合
Map<Long, List<Shop>> map = list.stream().collect(Collectors.groupingBy(Shop::getTypeId));
// 3.分批完成寫入Redis
for (Map.Entry<Long, List<Shop>> entry : map.entrySet()) {
// 3.1.獲取類型id
Long typeId = entry.getKey();
String key = SHOP_GEO_KEY + typeId;
// 3.2.獲取同類型的店鋪的集合
List<Shop> value = entry.getValue();
List<RedisGeoCommands.GeoLocation<String>> locations = new ArrayList<>(value.size());
// 3.3.寫入redis GEOADD key 經(jīng)度 緯度 member
for (Shop shop : value) {
// stringRedisTemplate.opsForGeo().add(key, new Point(shop.getX(), shop.getY()), shop.getId().toString());
locations.add(new RedisGeoCommands.GeoLocation<>(
shop.getId().toString(),
new Point(shop.getX(), shop.getY())
));
}
stringRedisTemplate.opsForGeo().add(key, locations);
}
}??實現(xiàn)附近功能
SpringDataRedis的2.3.9版本并不支持Redis 6.2提供的GEOSEARCH命令,因此我們需要提示其版本,修改自己的POM
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
<exclusions>
<exclusion>
<artifactId>spring-data-redis</artifactId>
<groupId>org.springframework.data</groupId>
</exclusion>
<exclusion>
<artifactId>lettuce-core</artifactId>
<groupId>io.lettuce</groupId>
</exclusion>
</exclusions>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.springframework.data</groupId>
<artifactId>spring-data-redis</artifactId>
<version>2.6.2</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>io.lettuce</groupId>
<artifactId>lettuce-core</artifactId>
<version>6.1.6.RELEASE</version>
</dependency>實現(xiàn)
@GetMapping("/of/type")
public Result queryShopByType(
@RequestParam("typeId") Integer typeId,
@RequestParam(value = "current", defaultValue = "1") Integer current,
@RequestParam(value = "x", required = false) Double x,
@RequestParam(value = "y", required = false) Double y
) {
return shopService.queryShopByType(typeId, current, x, y);
}@Override
public Result queryShopByType(Integer typeId, Integer current, Double x, Double y) {
// 1.判斷是否需要根據(jù)坐標查詢
if (x == null || y == null) {
// 不需要坐標查詢,按數(shù)據(jù)庫查詢
Page<Shop> page = query()
.eq("type_id", typeId)
.page(new Page<>(current, SystemConstants.DEFAULT_PAGE_SIZE));
// 返回數(shù)據(jù)
return Result.ok(page.getRecords());
}
// 2.計算分頁參數(shù)
int from = (current - 1) * SystemConstants.DEFAULT_PAGE_SIZE;
int end = current * SystemConstants.DEFAULT_PAGE_SIZE;
// 3.查詢redis、按照距離排序、分頁。結(jié)果:shopId、distance
String key = SHOP_GEO_KEY + typeId;
GeoResults<RedisGeoCommands.GeoLocation<String>> results = stringRedisTemplate.opsForGeo() // GEOSEARCH key BYLONLAT x y BYRADIUS 10 WITHDISTANCE
.search(
key,
GeoReference.fromCoordinate(x, y),
new Distance(5000),
RedisGeoCommands.GeoSearchCommandArgs.newGeoSearchArgs().includeDistance().limit(end)
);
// 4.解析出id
if (results == null) {
return Result.ok(Collections.emptyList());
}
List<GeoResult<RedisGeoCommands.GeoLocation<String>>> list = results.getContent();
if (list.size() <= from) {
// 沒有下一頁了,結(jié)束
return Result.ok(Collections.emptyList());
}
// 4.1.截取 from ~ end的部分
List<Long> ids = new ArrayList<>(list.size());
Map<String, Distance> distanceMap = new HashMap<>(list.size());
list.stream().skip(from).forEach(result -> {
// 4.2.獲取店鋪id
String shopIdStr = result.getContent().getName();
ids.add(Long.valueOf(shopIdStr));
// 4.3.獲取距離
Distance distance = result.getDistance();
distanceMap.put(shopIdStr, distance);
});
// 5.根據(jù)id查詢Shop
String idStr = StrUtil.join(",", ids);
List<Shop> shops = query().in("id", ids).last("ORDER BY FIELD(id," + idStr + ")").list();
for (Shop shop : shops) {
shop.setDistance(distanceMap.get(shop.getId().toString()).getValue());
}
// 6.返回
return Result.ok(shops);
}到此這篇關(guān)于Redis用GEO實現(xiàn)附近的人功能的文章就介紹到這了,更多相關(guān)redis geo附近的人內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家!
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