Redis特殊数据类型Geospatial地理空间

目录
  • Redis特殊数据类型Geospatial地理空间
    • 一、geoadd
    • 二、geopos
    • 三、geodist
    • 四、georadius
    • 五、georadiusbymember
    • 六、geohash

Redis特殊数据类型Geospatial地理空间

这是在redis 3.2版本推出的，推算地理位置的信息，两地之间的距离，周围方圆的人等等场景都可以用它实现。

一、geoadd

将指定的地理空间位置(纬度、经度、名称)添加到指定的key中。

这里可以借助网上的一些查询经纬度的工具来获取数据。

geoadd china:city 121.472644 31.231706 shanghai
geoadd china:city 120.619585 31.299379 suzhou
geoadd china:city 116.405285 39.904989 beijing
geoadd china:city 113.280637 23.125178 guangzhou 113.26197 23.10379 haizhuqu

往china:city这个key里，添加了5个地方的经纬度：上海、苏州、北京、广州、广州海珠区。

二、geopos

从key里返回所有给定位置元素的位置(经度和纬度)。

geopos china:city suzhou shanghai

返回位置的坐标。

三、geodist

返回两个给定位置之间的距离。

如果两个位置之间的其中一个不存在， 那么命令返回空值。

指定单位的参数 unit 必须是以下单位的其中一个：

  • m 表示单位为米(默认)。
  • km 表示单位为千米。
  • mi 表示单位为英里。
  • ft 表示单位为英尺。
geodist china:city suzhou shanghai km

四、georadius

以给定的经纬度为中心， 返回键包含的位置元素当中， 与中心的距离不超过给定最大距离的所有位置元素。

georadius china:city 121.49295 31.22337 30 km

我以 上海黄浦区的坐标121.49295 31.22337为中心，寻找30km之内的城市。

再远点，100km之内，还可以找到suzhou，加上withdist显示出距离。

加上withcoord可以返回经纬度。

再加上count，只返回我指定的数量。

georadius china:city 121.49295 31.22337 100 km withdist withcoord count 1

五、georadiusbymember

这个命令和 georadius命令一样， 都可以找出位于指定范围内的元素。

但是这里不是指定中心点坐标，而是指定以哪个元素为中心点。

georadiusbymember china:city suzhou 100 km withdist

这里以元素suzhou为中心点，找周五100km内的其他元素。

六、geohash

一个或多个位置元素，用hash表示。

geohash china:city suzhou shanghai

返回11个字符的Geohash字符串，代表当前经纬度的字符串，就是换了个形式，将二维的经纬度转化成了一个一维的字符串。

如果上图结构里的2个字符串越接近，则2个位置距离也越近，这些了解即可。

geo的底层原理还是zset，我们可以使用zset命令操作geo，比如移除geo里的城市。

zrem china:city haizhuqu

更多的操作，可以自己亲自试试。

以上就是Redis特殊数据类型Geospatial地理空间的详细内容，更多关于Redis Geospatial地理空间的资料请关注我们其它相关文章！

赞 (0)

相关推荐

  • Redis数据类型string和Hash详解

    Redis数据类型string和Hash详解

    目录 String类型命令操作 设置指定key的值 获取指定key的值 返回key中字符串值的子串 获取多个给定key的值 返回key所对应的字符串的长度 设置一个或多个键值对 将key中所存储的数值加一 将key中所存储的数值减一 字符串追加 Hash类型 设置一个Hash数据 获取指定哈希表中所有的字段和值 获取存储在哈希表中指定字段的值 删除一个或多个哈希表字段 获取哈希表中字段的数量 获取哈希表中的所有字段 获取哈希表中所有的值 摘要:Redis中有五大数据类型,分别是String.Li

  • Redis三种特殊数据类型的具体使用

    目录 一.HyperLogLog基数统计 1.1什么是基数? 1.2使用基数统计的好处 1.3应用场景 1.4注意事项 1.5基本命令 1.6使用 二.Geospatial地理位置 2.1介绍 2.2使用场景 2.3基本命令 2.4详细讲解 2.4.1GEOADD 2.4.2GEOPOS 2.4.3GEODIST 2.4.4GEORADIUS 2.4.5GEORADIUSBYMEMBER 2.4.6GEOHASH 2.4.7ZRANGE 2.4.8ZREM 三.BitMap 介绍 小结 一.Hy

  • Redis特殊数据类型bitmap位图

    Redis特殊数据类型bitmap位图

    目录 Redis数据类型bitmap位图 一.setbit 二.getbit 三.bitcount Redis数据类型bitmap位图 bitmap数据结构,是基于二进制位来进行操作记录的,只有0 和 1两个状态.可以想象成一个数组,里面只有0或者1. 能干嘛呢? 现实中会有这些场景,比如统计用户信息,活跃用户和非活跃用户.登录的.未登录的用户,打卡的.未打卡的,像这种只有2个状态,并且数据量非常大的,就适合使用bitmap. 网上找了一个对比,可以帮助记忆下bitmap的优点. 一.setbi

  • redis部署及各种数据类型使用命令详解

    redis部署及各种数据类型使用命令详解

    目录 编译安装redis 开始部署 报错gcc命令没有找到: #解决编译安装所需的依赖环境继续部署 redis服务端运行和客户端连接 redis配置 redis简单配置并启动 set.get命令 简单配置文件介绍 redis基础数据类型 redis命令 redis简单命令 字符串类型命令 list类型,双向队列 redis的集合,是一种无序的集合,集合中的元素没有先后顺序. 哈希数据结构 发布订阅 编译安装redis 开始部署 [root@mcw01 ~]$ ls anaconda-ks.cfg

  • Redis特殊数据类型HyperLogLog基数统计算法讲解

    Redis特殊数据类型HyperLogLog基数统计算法讲解

    目录 Redis HyperLogLog基数统计 一.pfadd 二.pfcount 三.pfmerge Redis HyperLogLog基数统计 HyperLogLog 是用来做基数统计的算法. 先了解下什么是基数. 比如数据集{1, 3, 5, 7, 5, 7, 8},那么这个数据集的基数集为{1, 3, 5 ,7, 8},基数(不重复元素)为5. 如果,现在需要统计一下网页的UV,那么就会涉及到去重了,这种场景就很适合用HyperLogLog. 这不就是set集合嘛?我用set来得出不重

  • Redis特殊数据类型Geospatial地理空间

    Redis特殊数据类型Geospatial地理空间

    目录 Redis特殊数据类型Geospatial地理空间 一.geoadd 二.geopos 三.geodist 四.georadius 五.georadiusbymember 六.geohash Redis特殊数据类型Geospatial地理空间 这是在redis 3.2版本推出的,推算地理位置的信息,两地之间的距离,周围方圆的人等等场景都可以用它实现. 一.geoadd 将指定的地理空间位置(纬度.经度.名称)添加到指定的key中. 这里可以借助网上的一些查询经纬度的工具来获取数据. geo

  • Redis高级数据类型Hyperloglog、Bitmap的使用

    Redis高级数据类型Hyperloglog、Bitmap的使用

    前言 很多小伙伴在面试中都会被问道 Redis的常用数据结构有哪些? 可能很大一部分回答都是 string.hash.list.set.zset.当然啦,这个答案肯定是没有错的,但是相信这个答案,面试官已经听的耳朵都起茧了. 本身我们选择的这个行业竞争就极强,学历拼不过难道还要知识都拼不过吗??? 希望进来的小伙伴能好好看完这篇文章,也希望你以后的回答能是 常用的数据结构有string.hash.list.set.zset,但我平时可能还会用到 Hyperloglog和Bitmap.相信面试官听

  • 聊一聊redis奇葩数据类型与集群知识

    目录 多样的数据类型 搞懂集群 复制过程的细节 需要一个管理者 更强的横向伸缩性 总结 多样的数据类型 string 类型简单方便,支持空间预分配,也就是每次会多分配点空间,这样 string 如果下次变长的话,就不需要额外的申请空了,当然前提是剩余的空间够用. List 类型可以实现简单的消息队列,但是注意可能存在消息丢失哦,它并不持 ACK 模式. Hash 表有点像关系型数据库,但是当 hash 表越来越大的时候,请注意,避免使用 hgetall 之类的语句,因为请求大量的数据会导致red

  • python 基本数据类型占用内存空间大小的实例

    python中基本数据类型和其他的语言占用的内存空间大小有很大差别 import sys a = 100 b = True c = 100L d = 1.1 e ="" f = [] g =() h = {} i = set([]) print " %s size is %d "%(type(a),sys.getsizeof(a)) print " %s size is %d "%(type(b),sys.getsizeof(b)) print

  • redis中数据类型命令整理

    redis是键值对的数据库,有5中主要数据类型: 字符串类型(string),散列类型(hash),列表类型(list),集合类型(set),有序集合类型(zset) 几个基本的命令: 函数 说明 keys * 获得当前数据库的所有键 
exists key [key ...] 判断键是否存在,返回个数,如果key有一样的也是叠加数 del key [key ...] 删除键,返回删除的个数 
type key 获取减值的数据类型(string,hash,list,set,zset) flush

  • 浅谈Redis存储数据类型及存取值方法

    浅谈Redis存储数据类型及存取值方法

    Redis支持五种数据类型:string(字符串),hash(哈希),list(列表),set(集合)及zset(sorted set:有序集合) String存取值: 是 redis 最基本的类型 一个 key 对应一个 value.value其实不仅是String,也可以是数字.string 类型是二进制安全的.意思是 redis 的 string 可以包含任何数据.比如jpg图片或者序列化的对象.string 类型是 Redis 最基本的数据类型,string 类型的值最大能存储 512M

  • Redis基本数据类型Zset有序集合常用操作

    Redis基本数据类型Zset有序集合常用操作

    目录 Redis数据类型Zset有序集合 一.zadd 二.zrange 三.zrevrange 四.zrangebyscore 五. zrem 六.zcard 七.zcount Redis数据类型Zset有序集合 有序集合和集合一样也是 string 类型元素的集合,且不允许重复的成员. 不同的是有序集合每个元素都会关联一个 double 类型的分数.redis 正是通过分数来为集合中的成员进行从小到大的排序. 有序集合的成员是唯一的,但分数(score)却可以重复. 集合是通过哈希表实现的,

  • Redis基本数据类型哈希Hash常用操作

    Redis基本数据类型哈希Hash常用操作

    目录 Redis数据类型Hash常用操作 一.hset 二.hget 三.hmset 四.hmget 五.hgetall 六.hdel 七.hlen 八.hexists 九.hkeys 十.hvals 十一.hincrby 十二.hsetnx Redis数据类型Hash常用操作 redis里的hash是一个string类型的field(字段)和value(值)的映射表.特别适合用于存储对象,每个hash可以存储40多亿键值对. 熟悉python的童鞋可以想象成字典dict.之前的数据类型存储都是

随机推荐