Redis 地图数据结构 Redis地图数据结构详解与应用实践

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Redis基础

• 内存数据库 🚀：高性能键值存储，支持多种数据结构。
• 持久化 💾：RDB快照 + AOF日志，保障数据安全。
• 集群模式 🌐：横向扩展，支持高并发场景。

地图数据结构核心

• Geohash 🌍：将经纬度编码为字符串，支持邻近查询。
• GeoJSON 📌：JSON格式的地理数据表示（点、线、面）。
• 四叉树/网格索引 🗺️：优化空间查询效率。

Redis地理数据结构（GEO）

• GEOADD ➕：添加经纬度坐标（如GEOADD cities 116.40 39.90 Beijing）。
• GEODIST 📏：计算两地距离（单位：米/千米）。
• GEORADIUS 🔍：查询某半径内的地点（支持按距离排序）。
• 底层实现 ⚙️：基于有序集合（ZSET），Score存储Geohash值。

应用实践场景

• 附近的人 👥：社交APP实时匹配用户位置。
• 配送优化 🚚：计算骑手与商家的最短路径。
• 地理围栏 🛑：触发进入特定区域的通知（如共享单车禁停区）。

性能优化技巧

• 合理分片 ✂️：避免单个GEO集合过大。
• 缓存热点数据 🔥：减少频繁查询的IO压力。
• 混合索引 🧠：结合Redis GEO + 外部空间数据库（如PostGIS）。

📅 信息参考：2025年8月行业技术文档及开源社区实践案例。