redis的GEO实战

codecraft

本文主要研究一下redis的GEO的使用

相关命令

geoadd

时间复杂度为O(log(N))

geoadd cityGeo 116.405285 39.904989 "北京"
geoadd cityGeo 121.472644 31.231706 "上海"
  • 添加经纬度信息

geopos

时间复杂度为O(log(N))

127.0.0.1:6379> geopos cityGeo 北京
1) 1) "116.40528291463851929"
   2) "39.9049884229125027"
  • 查找指定key的经纬度信息,可以指定多个key,批量返回

geodist

时间复杂度为O(log(N))

127.0.0.1:6379> geodist cityGeo 北京 上海
"1067597.9668"
127.0.0.1:6379> geodist cityGeo 北京 上海 km
"1067.5980"
  • 返回两个地方的距离,可以指定单位,比如米m,千米km,英里mi,英尺ft

georadius

时间复杂度为O(N+log(M)),N为指定半径范围内的元素个数,M为要返回的个数

georadius cityGeo 116.405285 39.904989 100 km WITHDIST WITHCOORD ASC COUNT 5
  • 根据给定的经纬度,返回半径不超过指定距离的元素
  • 可以指定WITHDIST返回距离,WITHCOORD返回经纬度,WITHHASH返回geohash值
  • 可以指定ASC或DESC,根据距离来排序
  • 可以指定COUNT限定返回的记录数

georadiusbymember

时间复杂度为O(log(N)+M),N为指定半径范围内的元素个数,M为要返回的个数

georadiusbymember cityGeo 北京 100 km WITHDIST WITHCOORD ASC COUNT 5
  • 根据指定的地点查询半径在指定范围内的位置
  • 可以指定WITHDIST返回距离,WITHCOORD返回经纬度,WITHHASH返回geohash值
  • 可以指定ASC或DESC,根据距离来排序
  • 可以指定COUNT限定返回的记录数

geohash

查找一个位置的时间复杂度为O(log(N))

127.0.0.1:6379> geohash cityGeo 北京
1) "wx4g0b7xrt0"
  • 返回的是geohash值

RedisTemplate的GEO使用实例

    @Test
    public void testAdd(){
        Long addedNum = redisTemplate.opsForGeo()
                .add(cityGeoKey,new Point(116.405285,39.904989),"北京");
        System.out.println(addedNum);
    }

    @Test
    public void testGeoGet(){
        List<Point> points = redisTemplate.opsForGeo().position(cityGeoKey,"北京","上海","深圳");
        System.out.println(points);
    }

    @Test
    public void testDist(){
        Distance distance = redisTemplate.opsForGeo()
                .distance(cityGeoKey,"北京","上海", RedisGeoCommands.DistanceUnit.KILOMETERS);
        System.out.println(distance);
    }

    @Test
    public void testNearByXY(){
        //longitude,latitude
        Circle circle = new Circle(116.405285,39.904989, Metrics.KILOMETERS.getMultiplier());
        RedisGeoCommands.GeoRadiusCommandArgs args = RedisGeoCommands.GeoRadiusCommandArgs.newGeoRadiusArgs().includeDistance().includeCoordinates().sortAscending().limit(5);
        GeoResults<RedisGeoCommands.GeoLocation<String>>  results = redisTemplate.opsForGeo()
                .radius(cityGeoKey,circle,args);
        System.out.println(results);
    }

    @Test
    public void testNearByPlace(){
        Distance distance = new Distance(5,Metrics.KILOMETERS);
        RedisGeoCommands.GeoRadiusCommandArgs args = RedisGeoCommands.GeoRadiusCommandArgs.newGeoRadiusArgs().includeDistance().includeCoordinates().sortAscending().limit(5);
        GeoResults<RedisGeoCommands.GeoLocation<String>>  results = redisTemplate.opsForGeo()
                .radius(cityGeoKey,"北京",distance,args);
        System.out.println(results);
    }

    @Test
    public void testGeoHash(){
        List<String> results = redisTemplate.opsForGeo()
                .hash(cityGeoKey,"北京","上海","深圳");
        System.out.println(results);
    }
  • 上面分别展示了使用RedisTemplate进行geoadd、geopos、geodist、georadius、georadiusbymember、geohash操作
  • Point的属性值,x轴是经度longitude,y轴是纬度latitude

小结

redis为GEO提供了丰富的操作,RedisTemplate也封装了对应的api,使用起来非常方便。

doc

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当一个代码的工匠回首往事时,不因虚度年华而悔恨,也不因碌碌无为而羞愧,这样,当他老的时候,可以很...

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