微信公众号访问地址：基于Redis的Geo实现附近商铺搜索(含源码)
一、GEO常用命令及使用示范
1.1、GEO的数据结构
GEO 就是 Geolocation 的简写形式，代表地理坐标。Redis 在 3.2 版本中加入了对 GEO 的支持，允许存储地理坐标信息，帮助我们根据经纬度来检索数据。
常见的命令有：
1、GEOADD：添加一个地理空间信息，包含：经度（longitude）、纬度（latitude）、值（member）。
案例：添加下面几条数据：
北京南站（116.378248 39.865275)
北京站(116.42803 39.903738)
北京西站（116.322287 39.893729)
0" data-textnode-index-1692415428936="29" data-index-1692415428936="509" data-index-len-1692415428936="509" class="character" style="margin: 0px; padding: 0px; box-sizing: border-box; max-width: 100%; display: inline-block; text-indent: initial;">>geoadd g1 116.378248 39.865275 bjnz 116.42803 39.903738 bjz 116.322287 39.893729 bjxz
"3"2、GEODIST：计算指定的两个点之间的距离并返回。
案例：计算北京西站到北京站的距离
redis6.3:0" data-textnode-index-1692415428936="59" data-index-1692415428936="653" data-index-len-1692415428936="653" class="character" style="margin: 0px; padding: 0px; box-sizing: border-box; max-width: 100%; display: inline-block; text-indent: initial;">>geodist g1 bjxz bjz km
"9.0916"
redis6.3:0" data-textnode-index-1692415428936="76" data-index-1692415428936="695" data-index-len-1692415428936="695" class="character" style="margin: 0px; padding: 0px; box-sizing: border-box; max-width: 100%; display: inline-block; text-indent: initial;">>3、GEOHASH：将指定 member 的坐标转为 hash 字符串形式并返回.
redis6.3:0" data-textnode-index-1692415428936="83" data-index-1692415428936="747" data-index-len-1692415428936="747" class="character" style="margin: 0px; padding: 0px; box-sizing: border-box; max-width: 100%; display: inline-block; text-indent: initial;">>geohash g1 bjz
1) "wx4g12k21s0"4、GEOPOS：返回指定member的坐标
redis6.3:0" data-textnode-index-1692415428936="97" data-index-1692415428936="810" data-index-len-1692415428936="810" class="character" style="margin: 0px; padding: 0px; box-sizing: border-box; max-width: 100%; display: inline-block; text-indent: initial;">>GEOPOS g1 bjz
1) 1) "116.42802804708480835"
2) "39.90373880538094653"5、GEORADIUS：指定圆心、半径，找到该圆内包含的所有 member，并按照与圆心之间的距离排序后返回。(6.2 以后已废弃)
6、GEOSEARCH：在指定范围内搜索 member，并按照与指定点之间的距离排序后返回。范围可以是圆形或矩形。(6.2 新功能)。在Redis中，GEOSEARCH命令用于在地理位置的有序集合中，根据给定的位置信息搜索符合条件的成员。
GEOSEARCH命令的语法如下：
GEOSEARCH key
[FROMMEMBER member]
[FROMLONLAT longitude latitude]
[BYRADIUS radius unit]
[WITHCOORDINATES]
[WITHDISTANCES]
[WITHHASH]
[COUNT count]
[ASC|DESC]
[STORE key]
[STOREDIST key]参数说明：
key：地理位置的有序集合的key名称。
FROMMEMBER member：从指定成员开始搜索，返回符合条件的成员。
FROMLONLAT longitude latitude：从给定的经度和纬度开始搜索，返回符合条件的成员。
BYRADIUS radius unit：根据指定的半径和单位搜索符合条件的成员。
WITHCOORD：返回成员的经纬度坐标。
WITHDIST：返回成员与中心位置的距离。
WITHHASH：返回成员的地理哈希值。
COUNT count：限制返回的成员数量。
ASC|DESC：指定返回结果的排序方式，默认为升序。
STORE key：将搜索结果存储到指定的键名中。
STOREDIST key：将搜索结果存储到指定的键名中，并返回成员与中心位置的距离。
案例：搜索天安门(116.397904 39.909005)附近10km内的所有火车站，并按照距离升序排序。
redis6.3:0" data-textnode-index-1692415428936="201" data-index-1692415428936="1745" data-index-len-1692415428936="1745" class="character" style="margin: 0px; padding: 0px; box-sizing: border-box; max-width: 100%; display: inline-block; text-indent: initial;">>geosearch g1 fromlonlat 116.397904 39.909005 byradius 10 km withdist
1) 1) "bjz"
2) "2.6361"
2) 1) "bjnz"
2) "5.1452"
3) 1) "bjxz"
2) "6.6723"7、GEOSEARCHSTORE：与 GEOSEARCH 功能一致，不过可以把结果存储到一个指定的 key。(6.2.新功能)
二、应用案例
1、将店铺信息添加到缓存中
核心代码：
public void shopDataToRedis() {
// 1.查询店铺信息
List<Shop" data-textnode-index-1692415428936="249" data-index-1692415428936="2048" data-index-len-1692415428936="2048" class="character" style="margin: 0px; padding: 0px; box-sizing: border-box; max-width: 100%; display: inline-block; text-indent: initial;">> list = query().list();
// 2.把店铺分组，按照typeId分组，typeId一致的放到一个集合
Map<Long, List<Shop" data-textnode-index-1692415428936="258" data-index-1692415428936="2144" data-index-len-1692415428936="2144" class="character" style="margin: 0px; padding: 0px; box-sizing: border-box; max-width: 100%; display: inline-block; text-indent: initial;">>" data-textnode-index-1692415428936="258" data-index-1692415428936="2145" data-index-len-1692415428936="2145" class="character" style="margin: 0px; padding: 0px; box-sizing: border-box; max-width: 100%; display: inline-block; text-indent: initial;">> map = list.stream().collect(Collectors.groupingBy(Shop::getTypeId));
// 3.分批完成写入Redis
for (Map.Entry<Long, List<Shop" data-textnode-index-1692415428936="267" data-index-1692415428936="2277" data-index-len-1692415428936="2277" class="character" style="margin: 0px; padding: 0px; box-sizing: border-box; max-width: 100%; display: inline-block; text-indent: initial;">>" data-textnode-index-1692415428936="267" data-index-1692415428936="2278" data-index-len-1692415428936="2278" class="character" style="margin: 0px; padding: 0px; box-sizing: border-box; max-width: 100%; display: inline-block; text-indent: initial;">> entry : map.entrySet()) {
// 3.1.获取类型id
Long typeId = entry.getKey();
String key = SHOP_GEO_KEY + typeId;
// 3.2.获取同类型的店铺的集合
List<Shop" data-textnode-index-1692415428936="276" data-index-1692415428936="2469" data-index-len-1692415428936="2469" class="character" style="margin: 0px; padding: 0px; box-sizing: border-box; max-width: 100%; display: inline-block; text-indent: initial;">> value = entry.getValue();
List<RedisGeoCommands.GeoLocation<String" data-textnode-index-1692415428936="279" data-index-1692415428936="2548" data-index-len-1692415428936="2548" class="character" style="margin: 0px; padding: 0px; box-sizing: border-box; max-width: 100%; display: inline-block; text-indent: initial;">>" data-textnode-index-1692415428936="279" data-index-1692415428936="2549" data-index-len-1692415428936="2549" class="character" style="margin: 0px; padding: 0px; box-sizing: border-box; max-width: 100%; display: inline-block; text-indent: initial;">> locations = new ArrayList<" data-textnode-index-1692415428936="281" data-index-1692415428936="2577" data-index-len-1692415428936="2577" class="character" style="margin: 0px; padding: 0px; box-sizing: border-box; max-width: 100%; display: inline-block; text-indent: initial;">>(value.size());
// 3.3.写入redis GEOADD key 经度 纬度 member
for (Shop shop : value) {
// stringRedisTemplate.opsForGeo().add(key, new Point(shop.getX(), shop.getY()), shop.getId().toString());
locations.add(new RedisGeoCommands.GeoLocation<" data-textnode-index-1692415428936="291" data-index-1692415428936="2865" data-index-len-1692415428936="2865" class="character" style="margin: 0px; padding: 0px; box-sizing: border-box; max-width: 100%; display: inline-block; text-indent: initial;">>(
shop.getId().toString(),
new Point(shop.getX(), shop.getY())
));
}
stringRedisTemplate.opsForGeo().add(key, locations);
}
}接口调用及结果：
2、根据商铺类型基于Geo实现附近商铺分页滚动查询
业务流程：
核心代码：
public Result queryShopByType(Integer typeId, Integer current, Double x, Double y) {
// 1.判断是否需要根据坐标查询
if (x == null || y == null) {
// 不需要坐标查询，按数据库查询
Page<Shop" data-textnode-index-1692415428936="324" data-index-1692415428936="3324" data-index-len-1692415428936="3324" class="character" style="margin: 0px; padding: 0px; box-sizing: border-box; max-width: 100%; display: inline-block; text-indent: initial;">> page = query()
.eq("type_id", typeId)
.page(new Page<" data-textnode-index-1692415428936="330" data-index-1692415428936="3417" data-index-len-1692415428936="3417" class="character" style="margin: 0px; padding: 0px; box-sizing: border-box; max-width: 100%; display: inline-block; text-indent: initial;">>(current, SystemConstants.DEFAULT_PAGE_SIZE));
// 返回数据
return Result.ok(page.getRecords());
}
// 2.计算分页参数
int from = (current - 1) * SystemConstants.DEFAULT_PAGE_SIZE;
int end = current * SystemConstants.DEFAULT_PAGE_SIZE;
// 3.查询redis、按照距离排序、分页。结果：shopId、distance
String key = SHOP_GEO_KEY + typeId;
GeoResults<RedisGeoCommands.GeoLocation<String" data-textnode-index-1692415428936="352" data-index-1692415428936="3836" data-index-len-1692415428936="3836" class="character" style="margin: 0px; padding: 0px; box-sizing: border-box; max-width: 100%; display: inline-block; text-indent: initial;">>" data-textnode-index-1692415428936="352" data-index-1692415428936="3837" data-index-len-1692415428936="3837" class="character" style="margin: 0px; padding: 0px; box-sizing: border-box; max-width: 100%; display: inline-block; text-indent: initial;">> 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" data-textnode-index-1692415428936="375" data-index-1692415428936="4389" data-index-len-1692415428936="4389" class="character" style="margin: 0px; padding: 0px; box-sizing: border-box; max-width: 100%; display: inline-block; text-indent: initial;">>" data-textnode-index-1692415428936="375" data-index-1692415428936="4390" data-index-len-1692415428936="4390" class="character" style="margin: 0px; padding: 0px; box-sizing: border-box; max-width: 100%; display: inline-block; text-indent: initial;">>" data-textnode-index-1692415428936="375" data-index-1692415428936="4391" data-index-len-1692415428936="4391" class="character" style="margin: 0px; padding: 0px; box-sizing: border-box; max-width: 100%; display: inline-block; text-indent: initial;">> list = results.getContent();
if (list.size() <= from) {
// 没有下一页了，结束
return Result.ok(Collections.emptyList());
}
// 4.1.截取 from ~ end的部分
List<Long" data-textnode-index-1692415428936="389" data-index-1692415428936="4590" data-index-len-1692415428936="4590" class="character" style="margin: 0px; padding: 0px; box-sizing: border-box; max-width: 100%; display: inline-block; text-indent: initial;">> ids = new ArrayList<" data-textnode-index-1692415428936="391" data-index-1692415428936="4612" data-index-len-1692415428936="4612" class="character" style="margin: 0px; padding: 0px; box-sizing: border-box; max-width: 100%; display: inline-block; text-indent: initial;">>(list.size());
Map<String, Distance" data-textnode-index-1692415428936="392" data-index-1692415428936="4655" data-index-len-1692415428936="4655" class="character" style="margin: 0px; padding: 0px; box-sizing: border-box; max-width: 100%; display: inline-block; text-indent: initial;">> distanceMap = new HashMap<" data-textnode-index-1692415428936="394" data-index-1692415428936="4683" data-index-len-1692415428936="4683" class="character" style="margin: 0px; padding: 0px; box-sizing: border-box; max-width: 100%; display: inline-block; text-indent: initial;">>(list.size());
list.stream().skip(from).forEach(result -" data-textnode-index-1692415428936="397" data-index-1692415428936="4747" data-index-len-1692415428936="4747" class="character" style="margin: 0px; padding: 0px; box-sizing: border-box; max-width: 100%; display: inline-block; text-indent: initial;">> {
// 4.2.获取店铺id
String shopIdStr = result.getContent().getName();
ids.add(Long.valueOf(shopIdStr));
// 4.3.获取距离
Distance distance = result.getDistance();
distanceMap.put(shopIdStr, distance);
});
// 5.根据id查询Shop
String idStr = StrUtil.join(",", ids);
List<Shop" data-textnode-index-1692415428936="416" data-index-1692415428936="5103" data-index-len-1692415428936="5103" class="character" style="margin: 0px; padding: 0px; box-sizing: border-box; max-width: 100%; display: inline-block; text-indent: initial;">> 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);
}接口调用及展示：
注意事项：
SpringDataRedis 的 2.3.9 版本并不支持 Redis 6.2 提供的 GEOSEARCH 命令因此我们需要提示其版本，修改自己的 pom.xml，内容如下：
最终结果展示：
三、源码获取方式
说明：后面redis相关操作的功能都会放在此文件夹中，需要相关功能的，只需要获取最新的资源，替换项目即可。
