附近商户-GEO数据结构的基本用法

10、附近商户

10.1、附近商户-GEO数据结构的基本用法

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

10.2、 附近商户-导入店铺数据到GEO

具体场景说明:

外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传

当我们点击美食之后,会出现一系列的商家,商家中可以按照多种排序方式,我们此时关注的是距离,这个地方就需要使用到我们的GEO,向后台传入当前app收集的地址(我们此处是写死的) ,以当前坐标作为圆心,同时绑定相同的店家类型type,以及分页信息,把这几个条件传入后台,后台查询出对应的数据再返回。

外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传

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

代码

HmDianPingApplicationTests

@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);
    }
}

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