基于Redis实现查找附近的人

忘是亡心i 2023-03-13 05:47 37阅读 0赞

之前分享过一篇《使用geohash实现查找附近的人》，其实redis在3.2版本之后也提供了地理位置的能力。

# geoadd命令 #

该命令是添加地理位置信息，基本格式是：

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3UwMTA4Mzc2MTI_size_16_color_FFFFFF_t_70]

基于Redis实现查找附近的人  
key：键名  
longitude：经度  
latitude：纬度  
member：该位置名字  
举个例子，我现在要添加福州的软件园的地理位置。

首先我通过某歌地图搜索到软件园，右键地点，点击“这儿有什么”，就会弹出经纬度小卡片，如图：

![在这里插入图片描述][20200511172723819.png]

基于Redis实现查找附近的人  
redis中执行，如图：

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3UwMTA4Mzc2MTI_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]

基于Redis实现查找附近的人  
要注意的是，某歌地图搜出来的坐标，纬度在前，经度在后，而redis命令是相反的。

如果要一次添加多个位置，直接在后面追加经纬度和member即可。

# geodist命令 #

该命令是计算两个位置的距离，为了演示效果，我再添加一个位置

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3UwMTA4Mzc2MTI_size_16_color_FFFFFF_t_70 2]

基于Redis实现查找附近的人  
计算两点之间的距离：

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3UwMTA4Mzc2MTI_size_16_color_FFFFFF_t_70 3]

基于Redis实现查找附近的人  
默认单位是米，同时也支持其他单位：

m：米  
km：公里  
mi：英里  
ft：英尺  
直接将单位加在命令后面即可，如图：

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3UwMTA4Mzc2MTI_size_16_color_FFFFFF_t_70 4]

基于Redis实现查找附近的人

# georadius命令 #

该命令是找出指定坐标点一定距离内的位置，基本格式是：

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3UwMTA4Mzc2MTI_size_16_color_FFFFFF_t_70 5]

基于Redis实现查找附近的人  
这条命令比较长，后半部分用“\[\]”包裹的参数都是可选参数，非必填，可以先不看。

例如，找出“119.270673 26.114479” 附近1km和400m内的点：

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3UwMTA4Mzc2MTI_size_16_color_FFFFFF_t_70 6]

基于Redis实现查找附近的人  
后面可选参数主要是针对查询结果做一些处理：

WITHCOORD：返回目标位置的经纬度  
WITHDIST：返回与目标位置之间具体距离  
ASC|DESC：按距离排序，ASC是从近到远，DESC相反  
WITHHASH：返回目标位置的hash值  
COUNT count： 指定返回数量  
这些参数不一一演示，仅举其中三个例子：

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3UwMTA4Mzc2MTI_size_16_color_FFFFFF_t_70 7]

基于Redis实现查找附近的人  
看到这里，相信你已经可以使用redis实现“查到附近的人”了。

# georadiusbymember命令 #

该命令同样是找出距离指定位置n米距离内的点位，与georadius的区别是：georadius是指定坐标点来搜索，而georadiusbymember是指定member来搜索，如：

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3UwMTA4Mzc2MTI_size_16_color_FFFFFF_t_70 8]

基于Redis实现查找附近的人  
其他参数都一样

# geohash命令 #

该命令是计算某位置的hash值，基本格式如下：

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3UwMTA4Mzc2MTI_size_16_color_FFFFFF_t_70 9]

基于Redis实现查找附近的人  
例如：

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3UwMTA4Mzc2MTI_size_16_color_FFFFFF_t_70 10]

基于Redis实现查找附近的人  
所谓的hash值，其实就是一个字符串，它的计算方法就是我之前那篇《使用geohash实现查找附近的人》提到的算法，有兴趣的可以翻一翻那篇文章。

# geopos命令 #

获取指定位置的坐标：

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3UwMTA4Mzc2MTI_size_16_color_FFFFFF_t_70 11]

基于Redis实现查找附近的人

[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3UwMTA4Mzc2MTI_size_16_color_FFFFFF_t_70]: /images/20230312/2077a69de1df4e6bbea9e4c5ddbedc76.png
[20200511172723819.png]: /images/20230312/9399fa537b1a49ba9cc13d5bc0ba1eed.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3UwMTA4Mzc2MTI_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]: /images/20230312/e0ab27941d6d41c081d5b5032e6f2b1f.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3UwMTA4Mzc2MTI_size_16_color_FFFFFF_t_70 2]: /images/20230312/70c4d5b194a84675ad83c7a7b1ca29e2.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3UwMTA4Mzc2MTI_size_16_color_FFFFFF_t_70 3]: /images/20230312/b333e00e8267422e94374b55c1e9ec46.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3UwMTA4Mzc2MTI_size_16_color_FFFFFF_t_70 4]: /images/20230312/dc10499ec63b4e22a0f9351775176244.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3UwMTA4Mzc2MTI_size_16_color_FFFFFF_t_70 5]: /images/20230312/88a1ff9c23674729b8426e9c1adf415c.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3UwMTA4Mzc2MTI_size_16_color_FFFFFF_t_70 6]: /images/20230312/c7ba1b04ef4a4bddbfc3442745f8bb5d.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3UwMTA4Mzc2MTI_size_16_color_FFFFFF_t_70 7]: /images/20230312/b6a2fd04c6d5447aac783db1d2071207.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3UwMTA4Mzc2MTI_size_16_color_FFFFFF_t_70 8]: /images/20230312/ad047cbf664b4ff98b8227fd2877d13a.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3UwMTA4Mzc2MTI_size_16_color_FFFFFF_t_70 9]: /images/20230312/f269a6fa110647a38d62209220fe5b7e.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3UwMTA4Mzc2MTI_size_16_color_FFFFFF_t_70 10]: /images/20230312/7389eaccf84a499e85caefc86ad009f0.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3UwMTA4Mzc2MTI_size_16_color_FFFFFF_t_70 11]: /images/20230312/3ea385049467476caa73c466ecc8f47e.png