Redis实战——附近商家(GEO的使用)
创始人
2024-04-26 18:26:51
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1. 什么是Geo?

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

小练习: 

1. 添加数据 

2. 计算距离:

 

3.搜索天安门附近10公里的火车站

2. 导入数据到Redis中 

我们要做的事情是: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店铺的id即可。

 

但是还有一个问题,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。

我们在测试类中进行实现

@Test
void loadShopData() {// 1.查询店铺信息List 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> map = list.stream().collect(Collectors.groupingBy(Shop::getTypeId));// 3.分批完成写入Redisfor (Map.Entry> entry : map.entrySet()) {// 3.1.获取类型idLong typeId = entry.getKey();String key = SHOP_GEO_KEY + typeId;// 3.2.获取同类型的店铺的集合List value = entry.getValue();List> locations = new ArrayList<>(value.size());// 3.3.写入redis GEOADD key 经度 纬度 memberfor (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);}
}

运行测试类,就可以在Redis中看到存放地址信息的商铺啦~

 

3. 实现附近商铺的功能 

1. 先在原本的店铺查询的方法上加上两个非必要的参数,分别是X,Y。

如果前端没有传地理位置X、Y,我们就使用原本的去数据库查询店铺(根据店铺类型查询)

如果有,就去Redis里查附带了地理信息位置的商铺信息。(required 非必要)

@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);
}

业务层代码:

@Overridepublic 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 page = query().eq("type_id", typeId).page(new Page<>(current, SystemConstants.DEFAULT_PAGE_SIZE));//常量,size=5// 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、distanceString key = SHOP_GEO_KEY + typeId;GeoResults> 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idif (results == null) {return Result.ok(Collections.emptyList());}List>> 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 ids = new ArrayList<>(list.size());Map distanceMap = new HashMap<>(list.size());list.stream().skip(from).forEach(result -> {// 4.2.获取店铺idString 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ShopString idStr = StrUtil.join(",", ids);List 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);}

 

 

 

 

 

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