搜索“附近的餐館”、在打車軟件上叫車，這些都離不開基于位置信息服務(wù)（Location-Based Service，LBS）的應(yīng)用。LBS 應(yīng)用訪問的數(shù)據(jù)是和人或物關(guān)聯(lián)的一組經(jīng)緯度信息，而且要能查詢相鄰的經(jīng)緯度范圍

• 以叫車服務(wù)為例，來分析下 LBS 應(yīng)用中經(jīng)緯度的存取特點(diǎn)。

每一輛網(wǎng)約車都有一個(gè)編號(hào)（例如 33），網(wǎng)約車需要將自己的經(jīng)度信息（例如 116.034579）和緯度信息（例如 39.000452 ）發(fā)給叫車應(yīng)用。

用戶在叫車的時(shí)候，叫車應(yīng)用會(huì)根據(jù)用戶的經(jīng)緯度位置（例如經(jīng)度 116.054579，緯度 39.030452），查找用戶的附近車輛，并進(jìn)行匹配。

等把位置相近的用戶和車輛匹配上以后，叫車應(yīng)用就會(huì)根據(jù)車輛的編號(hào)，獲取車輛的信息，并返回給用戶。

可以看到，一輛車（或一個(gè)用戶）對(duì)應(yīng)一組經(jīng)緯度，并且隨著車（或用戶）的位置移動(dòng)，相應(yīng)的經(jīng)緯度也會(huì)變化。

使用hash進(jìn)行key：車輛ID，value：車輛經(jīng)緯度

這種數(shù)據(jù)記錄模式屬于一個(gè) key（例如車 ID）對(duì)應(yīng)一個(gè) value（一組經(jīng)緯度）。當(dāng)有很多車輛信息要保存時(shí)，就需要有一個(gè)集合來保存一系列的 key 和 value。Hash 集合類型可以快速存取一系列的 key 和 value，正好可以用來記錄一系列車輛 ID 和經(jīng)緯度的對(duì)應(yīng)關(guān)系，所以，我們可以把不同車輛的 ID 和它們對(duì)應(yīng)的經(jīng)緯度信息存在 Hash 集合中，如下圖所示：

Hash 類型的 HSET 操作命令，會(huì)根據(jù) key 來設(shè)置相應(yīng)的 value 值，所以，我們可以用它來快速地更新車輛變化的經(jīng)緯度信息。

問題：

對(duì)于一個(gè) LBS 應(yīng)用來說，除了記錄經(jīng)緯度信息，還需要根據(jù)用戶的經(jīng)緯度信息在車輛的 Hash 集合中進(jìn)行范圍查詢。一旦涉及到范圍查詢，就意味著集合中的元素需要有序，但 Hash 類型的元素是無序的，顯然不能滿足我們的要求。

Sorted Set類型進(jìn)行記錄

GEO 類型的底層數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)就是用 Sorted Set 來實(shí)現(xiàn)的

Sorted Set 類型也支持一個(gè) key 對(duì)應(yīng)一個(gè) value 的記錄模式，其中，key 就是 Sorted Set 中的元素，而 value 則是元素的權(quán)重分?jǐn)?shù)。更重要的是，Sorted Set 可以根據(jù)元素的權(quán)重分?jǐn)?shù)排序，支持范圍查詢。這就能滿足 LBS 服務(wù)中查找相鄰位置的需求了。

用 Sorted Set 來保存車輛的經(jīng)緯度信息時(shí)，Sorted Set 的元素是車輛 ID，元素的權(quán)重分?jǐn)?shù)是經(jīng)緯度信息，如下圖所示：

Sorted Set 元素的權(quán)重分?jǐn)?shù)是一個(gè)浮點(diǎn)數(shù)（float 類型），而一組經(jīng)緯度包含的是經(jīng)度和緯度兩個(gè)值，是沒法直接保存為一個(gè)浮點(diǎn)數(shù)的，那具體該怎么進(jìn)行保存呢？

• GEO 類型中的 GeoHash 編碼

Redis 采用了業(yè)界廣泛使用的 GeoHash 編碼方法，這個(gè)方法的基本原理就是“二分區(qū)間，區(qū)間編碼”。

對(duì)于一個(gè)地理位置信息來說，它的經(jīng)度范圍是[-180,180]。GeoHash 編碼會(huì)把一個(gè)經(jīng)度值編碼成一個(gè) N 位的二進(jìn)制值，我們來對(duì)經(jīng)度范圍[-180,180]做 N 次的二分區(qū)操作，其中 N 可以自定義。

在進(jìn)行第一次二分區(qū)時(shí)，經(jīng)度范圍[-180,180]會(huì)被分成兩個(gè)子區(qū)間：[-180,0) 和[0,180]（我稱之為左、右分區(qū)）。此時(shí)，我們可以查看一下要編碼的經(jīng)度值落在了左分區(qū)還是右分區(qū)。如果是落在左分區(qū)，我們就用 0 表示；如果落在右分區(qū)，就用 1 表示。這樣一來，每做完一次二分區(qū)，我們就可以得到 1 位編碼值。

然后，我們?cè)賹?duì)經(jīng)度值所屬的分區(qū)再做一次二分區(qū)，同時(shí)再次查看經(jīng)度值落在了二分區(qū)后的左分區(qū)還是右分區(qū)，按照剛才的規(guī)則再做 1 位編碼。當(dāng)做完 N 次的二分區(qū)后，經(jīng)度值就可以用一個(gè) N bit 的數(shù)來表示了。

舉個(gè)例子，假設(shè)我們要編碼的經(jīng)度值是 116.37，我們用 5 位編碼值（也就是 N=5，做 5 次分區(qū)）。

我們先做第一次二分區(qū)操作，把經(jīng)度區(qū)間[-180,180]分成了左分區(qū)[-180,0) 和右分區(qū)[0,180]，此時(shí)，經(jīng)度值 116.37 是屬于右分區(qū)[0,180]，所以，我們用 1 表示第一次二分區(qū)后的編碼值。

接下來，我們做第二次二分區(qū)：把經(jīng)度值 116.37 所屬的[0,180]區(qū)間，分成[0,90) 和[90, 180]。此時(shí)，經(jīng)度值 116.37 還是屬于右分區(qū)[90,180]，所以，第二次分區(qū)后的編碼值仍然為 1。等到第三次對(duì)[90,180]進(jìn)行二分區(qū)，經(jīng)度值 116.37 落在了分區(qū)后的左分區(qū)[90, 135) 中，所以，第三次分區(qū)后的編碼值就是 0。

按照這種方法，做完 5 次分區(qū)后，我們把經(jīng)度值 116.37 定位在[112.5, 123.75]這個(gè)區(qū)間，并且得到了經(jīng)度值的 5 位編碼值，即 11010。這個(gè)編碼過程如下表所示：

對(duì)緯度的編碼方式，和對(duì)經(jīng)度的一樣，只是緯度的范圍是[-90，90]，下面這張表顯示了對(duì)緯度值 39.86 的編碼過程。

當(dāng)一組經(jīng)緯度值都編完碼后，我們?cè)侔阉鼈兊母髯跃幋a值組合在一起，組合的規(guī)則是：最終編碼值的偶數(shù)位上依次是經(jīng)度的編碼值，奇數(shù)位上依次是緯度的編碼值，其中，偶數(shù)位從 0 開始，奇數(shù)位從 1 開始。

我們剛剛計(jì)算的經(jīng)緯度（116.37，39.86）的各自編碼值是 11010 和 10111，組合之后，第 0 位是經(jīng)度的第 0 位 1，第 1 位是緯度的第 0 位 1，第 2 位是經(jīng)度的第 1 位 1，第 3 位是緯度的第 1 位 0，以此類推，就能得到最終編碼值 1110011101，如下圖所示：

當(dāng)然，使用 GeoHash 編碼后，我們相當(dāng)于把整個(gè)地理空間劃分成了一個(gè)個(gè)方格，每個(gè)方格對(duì)應(yīng)了 GeoHash 中的一個(gè)分區(qū)。

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的【Redis】数据结构的应用——GEO 【搜索“附近的餐馆”、在打车软件上叫车】的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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