移动互联网中基于位置信息的服务(Location Based Service,LBS)越来越重要。但是,目前位置信息的使用过程中存在诸多挑战如相邻计算不准确等。由于经常面对海量数据请求,通常位置服务的计算都需要数据库来完成,Redis Geo模块因此而生,旨在提供精准而且稳定的位置服务
在位置服务的挑战中,常见的是计算两个位置是否相邻的问题。位置信息由一个四元组构成,(经度、纬度、海拔、时间),在使用过程中比较常用的是经纬度。想要进行相邻计算,需要一个二维索引。问题是现有的基于简单的一维索引和划范围搜索实现的二维索引,基本只适用于整数查询,并不适用于经纬度这种位置的相似度查询
NoSQL中,Mongodb对位置服务的支持较好,稳定地支持了foursquare等应用。而HBase也曾推出相关教程支持在应用中引入位置服务。作为优秀NoSQL数据库的典范,Redis在位置计算方面却略显薄弱。为此,意大利程序员Salvatore Sanfilippo(antirez@GitHub)维护了一个专门为Redis增加位置计算的分支。发布之后,获得领域内的一致认可,短短几个月收获多达1万3千余个星标,有人进一步贡献了Redis Geo的Docker镜像
Redis Geo的细节可以参考antirez给出的文档页面(https://matt.sh/redis-geo),其中包括了Redis Geo的基本使用,例如添加经纬度、计算经纬度相似度、计算城市之间的包含关系等多种位置计算功能。antirez还进一步解释了Redis Geo的工作原理,以及该模块在Benchmark上运行的性能表现,每秒可达近5百万次编解码,能满足大部分位置服务应用的需求