文章目录
- ☃️概述
- ☃️命令演示
- ☃️API将数据库表中的数据导入到redis中去
- ☃️实现附近功能
☃️概述
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：
- GEOADD：添加一个地理空间信息，包含：经度（longitude）、纬度（latitude）、值（member）
- GEODIST：计算指定的两个点之间的距离并返回
- GEOHASH：将指定member的坐标转为hash字符串形式并返回
- GEOPOS：返回指定member的坐标
- 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.以后已废弃
- 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
- 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
☃️命令演示
-
我们先来看看
GEOADD命令，它用于添加地理空间信息。
我会以一个简单的例子来演示：GEOADD places 13.361389 38.115556 "Palermo" 15.087269 37.502669 "Catania"
这个命令将在名为 places 的地理空间集合中添加两个地点，分别是 “Palermo” 和 “Catania”。它们的经纬度分别是 (13.361389, 38.115556) 和 (15.087269, 37.502669)。 -
接下来是
GEODIST命令，它用于计算两个地点之间的距离。我们可以这样演示：GEODIST places "Palermo" "Catania" km
这个命令将计算 “Palermo” 和 “Catania” 之间的距离，并以千米为单位返回距离值。 -
接着是
GEOHASH命令，它将地点的坐标转换为哈希字符串形式：GEOHASH places "Palermo"
这个命令会返回 “Palermo” 的坐标哈希字符串。 -
下一个是
GEOPOS命令，它返回指定地点的坐标：GEOPOS places "Palermo"
这个命令会返回 “Palermo” 的经纬度坐标。 -
然后是
GEORADIUS命令，不过请注意这个命令在 Redis 6 版本后已经废弃了，我们可以使用 GEOSEARCH 来替代：GEOSEARCH places FROMMEMBER "Palermo" BYRADIUS 100 km SORT ASC
这个命令会在以 “Palermo” 为圆心、100 千米为半径的范围内搜索，并按照与 “Palermo” 之间的距离升序排序。 -
最后是
GEOSEARCHSTORE命令，它与 GEOSEARCH 功能类似，但可以将结果存储到指定的键中：GEOSEARCHSTORE places_results places FROMMEMBER "Palermo" BYRADIUS 100 km SORT ASC STORE myresults
这个命令会将搜索结果存储到名为 myresults 的键中。
☃️API将数据库表中的数据导入到redis中去
将数据库表中的数据导入到redis中去，redis中的GEO，GEO在redis中就一个menber和一个经纬度，我们把x和y轴传入到redis做的经纬度位置去，但我们不能把所有的数据都放入到menber中去，毕竟作为redis是一个内存级数据库，如果存海量数据，redis还是力不从心，所以我们在这个地方存储他的id即可。
但是这个时候还有一个问题，就是在redis中并没有存储type，所以我们无法根据type来对数据进行筛选，所以我们可以按照商户类型做分组，类型相同的商户作为同一组，以typeId为key存入同一个GEO集合中即可
@Test
void loadShopData() {
// 1.查询店铺信息
List<Shop> list = shopService.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>> map = list.stream().collect(Collectors.groupingBy(Shop::getTypeId));
// 3.分批完成写入Redis
for (Map.Entry<Long, List<Shop>> 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> value = entry.getValue();
List<RedisGeoCommands.GeoLocation<String>> locations = new ArrayList<>(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<>(
shop.getId().toString(),
new Point(shop.getX(), shop.getY())
));
}
stringRedisTemplate.opsForGeo().add(key, locations);
}
}
☃️实现附近功能
SpringDataRedis的2.3.9版本并不支持Redis 6.2提供的GEOSEARCH命令，因此我们需要提示其版本，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>
实现
@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> page = query()
.eq("type_id", typeId)
.page(new Page<>(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>> 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) {
// 没有下一页了，结束
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.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> 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);
}
![[pdf，epub]《软件方法》2024版电子书共290页（202405更新）](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/047c7d61f74f8d134e49076132efe389.png)
![[RK3588-Andoird12] 关于LED灯控芯片is31fl3216和is31fl3236调试](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/ec1edc7718054b26bca4d8702c708623.png)
