比如下图中的几款主流移动端IM中的“附近的xxx”功能： ? 那么，对于很多即时通讯（IM）的开发者初学者来说，“附近的人”或者类似功能，在技术实现上还有点摸不着头脑。...对于IM新手来说，可能对于第2步中的根据经纬度数据计算出两点距离，觉得有点难度，实际上根据数据公式（自已百度一下吧，有点复杂，哥不贴了），用代码来实现，只有短短的十来行代码。...以上命令，将给定的位置对象（纬度、经度、名字）添加到指定的key。 其中，key为集合名称，member为该经纬度所对应的对象。...在实际搜索时,首先会根据搜索半径计算geohash网格等级（即右图中网格大小等级），并确定九宫格位置（即红色九宫格位置信息）；再依次查找计算九宫格中的点（蓝点和红点）与中心点的距离，最终筛选出距离范围内的点...在多层geohash网格中，每个低等级的geohash网格都是由4个高一级的网格拼接而成（如下图）。 ? 换句话说，geohash网格等级越高，所覆盖的地理位置范围就越小。
前言：针对“附近的人”这一位置服务领域的应用场景，常见的可使用PG、MySQL和MongoDB等多种DB的空间索引进行实现。...将给定的位置对象（纬度、经度、名字）添加到指定的key。 其中，key为集合名称，member为该经纬度所对应的对象。...在实际搜索时,首先会根据搜索半径计算geohash网格等级（即右图中网格大小等级），并确定九宫格位置（即红色九宫格位置信息）；再依次查找计算九宫格中的点（蓝点和红点）与中心点的距离，最终筛选出距离范围内的点...在多层geohash网格中，每个低等级的geohash网格都是由4个高一级的网格拼接而成（如图）。 ? georadius换句话说，geohash网格等级越高，所覆盖的地理位置范围就越小。...并可推算出Redis中GEORADIUS查找附近的人功能，时间复杂度为：O(N+log(M))，其中N为指定半径范围内的位置元素数量，而M则是被九宫格圈住计算距离的元素的数量。
前言：针对“附近的人”这一位置服务领域的应用场景，常见的可使用PG、MySQL和MongoDB等多种DB的空间索引进行实现。...将给定的位置对象（纬度、经度、名字）添加到指定的key。 其中，key为集合名称，member为该经纬度所对应的对象。...在实际搜索时,首先会根据搜索半径计算geohash网格等级（即右图中网格大小等级），并确定九宫格位置（即红色九宫格位置信息）；再依次查找计算九宫格中的点（蓝点和红点）与中心点的距离，最终筛选出距离范围内的点...在多层geohash网格中，每个低等级的geohash网格都是由4个高一级的网格拼接而成（如图）。 换句话说，geohash网格等级越高，所覆盖的地理位置范围就越小。...并可推算出Redis中GEORADIUS查找附近的人功能，时间复杂度为：O(N+log(M)) 其中N为指定半径范围内的位置元素数量，而M则是被九宫格圈住计算距离的元素的数量。
将给定的位置对象（纬度、经度、名字）添加到指定的key。 其中，key为集合名称，member为该经纬度所对应的对象。...令左图的中心为搜索中心，绿色圆形区域为目标区域，所有点为待搜索的位置对象，红色点则为满足条件的位置对象。...在实际搜索时,首先会根据搜索半径计算geohash网格等级（即右图中网格大小等级），并确定九宫格位置（即红色九宫格位置信息）；再依次查找计算九宫格中的点（蓝点和红点）与中心点的距离，最终筛选出距离范围内的点...在多层geohash网格中，每个低等级的geohash网格都是由4个高一级的网格拼接而成（如图）。 ? 换句话说，geohash网格等级越高，所覆盖的地理位置范围就越小。...并可推算出Redis中GEORADIUS查找附近的人功能，时间复杂度为：O(N+log(M)) 其中N为指定半径范围内的位置元素数量，而M则是被九宫格圈住计算距离的元素的数量。
前言 针对“附近的人”这一位置服务领域的应用场景，常见的可使用PG、MySQL和MongoDB等多种DB的空间索引进行实现。...将给定的位置对象（纬度、经度、名字）添加到指定的key。 其中，key为集合名称，member为该经纬度所对应的对象。...在实际搜索时,首先会根据搜索半径计算geohash网格等级（即右图中网格大小等级），并确定九宫格位置（即红色九宫格位置信息）；再依次查找计算九宫格中的点（蓝点和红点）与中心点的距离，最终筛选出距离范围内的点...在多层geohash网格中，每个低等级的geohash网格都是由4个高一级的网格拼接而成（如图）。 ? 换句话说，geohash网格等级越高，所覆盖的地理位置范围就越小。...并可推算出Redis中GEORADIUS查找附近的人功能，时间复杂度为：O(N+log(M))，其中N为指定半径范围内的位置元素数量，而M则是被九宫格圈住计算距离的元素的数量。
DB的空间索引进行实现。...将给定的位置对象（纬度、经度、名字）添加到指定的key。 其中，key为集合名称，member为该经纬度所对应的对象。...在实际搜索时,首先会根据搜索半径计算geohash网格等级（即右图中网格大小等级），并确定九宫格位置（即红色九宫格位置信息）；再依次查找计算九宫格中的点（蓝点和红点）与中心点的距离，最终筛选出距离范围内的点...在多层geohash网格中，每个低等级的geohash网格都是由4个高一级的网格拼接而成（如图）。 ? 换句话说，geohash网格等级越高，所覆盖的地理位置范围就越小。...并可推算出Redis中GEORADIUS查找附近的人功能，时间复杂度为：O(N+log(M)) 其中N为指定半径范围内的位置元素数量，而M则是被九宫格圈住计算距离的元素的数量。
通过计算该区域的范围，通过计算所涵盖的范围，从不太重要的部分的排序集的得分，并计算得分范围为每个区域的 sorted set 中的查询。...通过计算该区域的范围，通过计算所涵盖的范围，从不太重要的部分的排序集的得分，并计算得分范围为每个区域的 sorted set 中的查询。...GeoHash，由于区域内的用户传来的经纬度各不相同的，很难做缓存。...zhangsan" 2) "4054756138736536" 2) 1) "lisi" 2) "4054756138536712" GEORADIUSBYMEMBER 找出位于指定范围内的元素...如LBS应用执行下面命令： # 根据输入的用户经纬度信息，查找以该经纬度为中心的5公里内车辆信息，返回给LBS应用 GEORADIUS cars:locations 116.054579 39.030452
针对“附近的人”这一位置服务领域的应用场景，常见的可使用PG、MySQL和MongoDB等多种DB的空间索引进行实现。...将给定的位置对象（纬度、经度、名字）添加到指定的key。 其中，key为集合名称，member为该经纬度所对应的对象。...在实际搜索时,首先会根据搜索半径计算geohash网格等级（即右图中网格大小等级），并确定九宫格位置（即红色九宫格位置信息）；再依次查找计算九宫格中的点（蓝点和红点）与中心点的距离，最终筛选出距离范围内的点...在多层geohash网格中，每个低等级的geohash网格都是由4个高一级的网格拼接而成（如图）。 ? 换句话说，geohash网格等级越高，所覆盖的地理位置范围就越小。...并可推算出Redis中GEORADIUS查找附近的人功能，时间复杂度为：O(N+log(M)) 其中N为指定半径范围内的位置元素数量，而M则是被九宫格圈住计算距离的元素的数量。
针对“附近的人”这一位置服务领域的应用场景，互联网应用几乎每天都会用到，比如搜附近的美食，周边游等等；常见的可使用PG、MySQL和MongoDB等多种DB的空间索引进行实现。...将给定的位置对象（纬度、经度、名字）添加到指定的key。其中，key为集合名称，member为该经纬度所对应的对象。...在实际搜索时,首先会根据搜索半径计算geohash网格等级（即右图中网格大小等级），并确定九宫格位置（即红色九宫格位置信息）；再依次查找计算九宫格中的点（蓝点和红点）与中心点的距离，最终筛选出距离范围内的点...在多层geohash网格中，每个低等级的geohash网格都是由4个高一级的网格拼接而成（如图）。 换句话说，geohash网格等级越高，所覆盖的地理位置范围就越小。...所以在查询时，只要找到集合中处在目标geohash网格中的第一个值，后续依次对比即可，不用多次查找。 九宫格不能一起查，要一个个遍历的原因也在于九宫格各网格对应的geohash值不具有连续性。
前言：针对“附近的人”这一位置服务领域的应用场景，常见的可使用PG、MySQL和MongoDB等多种DB的空间索引进行实现。...将给定的位置对象（纬度、经度、名字）添加到指定的key。 其中，key为集合名称，member为该经纬度所对应的对象。...在实际搜索时,首先会根据搜索半径计算geohash网格等级（即右图中网格大小等级），并确定九宫格位置（即红色九宫格位置信息）；再依次查找计算九宫格中的点（蓝点和红点）与中心点的距离，最终筛选出距离范围内的点...在多层geohash网格中，每个低等级的geohash网格都是由4个高一级的网格拼接而成（如图）。 换句话说，geohash网格等级越高，所覆盖的地理位置范围就越小。...所以在查询时，只要找到集合中处在目标geohash网格中的第一个值，后续依次对比即可，不用多次查找。 九宫格不能一起查，要一个个遍历的原因也在于九宫格各网格对应的geohash值不具有连续性。
针对“附近的人”这一位置服务领域的应用场景，常见的可使用 PG、MySQL 和 MongoDB 等多种 DB 的空间索引进行实现。...将给定的位置对象（纬度、经度、名字）添加到指定的 Key。其中，Key 为集合名称，Member 为该经纬度所对应的对象。...再依次查找计算九宫格中的点（蓝点和红点）与中心点的距离，最终筛选出距离范围内的点（红点）。 算法分析 为什么要用这种算法策略进行查询，或者说这种策略的优势在哪，让我们以问答的方式进行分析说明。...在多层 GEOHASH 网格中，每个低等级的 GEOHASH 网格都是由 4 个高一级的网格拼接而成（如图）。 ? 换句话说，GEOHASH 网格等级越高，所覆盖的地理位置范围就越小。...并可推算出 Redis 中 GEORADIUS 查找附近的人功能，时间复杂度为：O(N+log(M))。 其中 N 为指定半径范围内的位置元素数量，而 M 则是被九宫格圈住计算距离的元素的数量。
前言：针对“附近的人”这一位置服务领域的应用场景，常见的可使用PG、MySQL和MongoDB等多种DB的空间索引进行实现。...将给定的位置对象（纬度、经度、名字）添加到指定的key。 其中，key为集合名称，member为该经纬度所对应的对象。...在实际搜索时,首先会根据搜索半径计算geohash网格等级（即右图中网格大小等级），并确定九宫格位置（即红色九宫格位置信息）；再依次查找计算九宫格中的点（蓝点和红点）与中心点的距离，最终筛选出距离范围内的点...在多层geohash网格中，每个低等级的geohash网格都是由4个高一级的网格拼接而成（如图）。 图片 换句话说，geohash网格等级越高，所覆盖的地理位置范围就越小。...并可推算出Redis中GEORADIUS查找附近的人功能，时间复杂度为：O(N+log(M)) 其中N为指定半径范围内的位置元素数量，而M则是被九宫格圈住计算距离的元素的数量。
一、日常生活中遇到哪些定位的场景 我们上下班经常会用APP打车和共享单车，下图应该都很熟悉，打开定位，查找我附近的车，那么，这个是怎么实现的呢？ 我脑海中第一个实现方式是：实时上报经纬度。...在数据库里，把经纬度都标记为索引，通过查找对比经纬度的值，来找到附近1km的车子，但是这种做法第一是索引比较多，数值比较大，二是需要循环遍历经纬度，查询会很慢，效率很低。...如果2个地方距离越近，那么他们的hash值的前缀越相同。然后通过数据库中like操作符“like wtw366%”快速查找到附近的车。...（31.1688749, 121.3975184）所对应的geohash为wtw366ngz5qt。...在实际应用中，我们就可以动态的调整精度，实现更大或者更小范围内的搜索，既能精准定位，又可以隐藏住一个地点的具体区位信息。
，转换的次数越多，所表示的精度越细，标识的范围越小。...；时间复杂度： O(n+log(m))，n是圆形区域的边界框内的元素数，该元素由中心和半径定界，m是索引内的项数。...这个选项主要用于底层应用或者调试， 实际中的作用并不大。 ⑥ count 限定返回的记录数。 ⑦ asc: 查找结果根据距离从近到远排序。 ⑧ desc: 查找结果根据从远到近排序。...时间复杂度： O(n+log(m))，n是圆形区域的边界框内的元素数，该元素由中心和半径定界，m是索引内的项数。 注意事项同上面georadius指令！！！...，比如，当数据增大256倍时，耗时只增大8倍，是比线性还要低的时间复杂度)，二分查找就是O(logn)的算法，每找一次排除一半的可能，256个数据中查找只要找8次就可以找到目标。
保存到 Redis 中是用 Geohash 位置 52 点整数编码。 GeoHash 将二维经纬度转换成字符串。...即这个矩形区域内所有的点（经纬度坐标）都共享相同的 GeoHash 字符串，这样既可保护隐私（只表示大概区域位置而非具体点），又容易做缓存。...GeoHash，由于区域内的用户传来的经纬度各不相同的，很难做缓存。...zhangsan" 2) "4054756138736536" 2) 1) "lisi" 2) "4054756138536712" GEORADIUSBYMEMBER 找出位于指定范围内的元素...通过计算该区域的范围，通过计算所涵盖的范围，从不太重要的部分的排序集的得分，并计算得分范围为每个区域的 sorted set 中的查询。
地球是一个近乎标准的椭球体，它的赤道半径为6378.140千米，极半径为6356.755千米，平均半径6371.004千米。如果我们假设地球是一个完美的球体，那么它的半径就是地球的平均半径，记为R。...如同我们的红箭头指的那个点，要找到它附近的点，是不是直接取出它所在的经纬度格子的所有点就可以了呢？再加上围绕它所在格子的八个格子的所有点，那就一定是这个点周围的所有点了！ ?...这个就是著名的 Geohash 值得注意的是： 1.Geohash比直接用经纬度的高效很多，而且使用者可以发布地址编码，既能表明自己位于某地方附近，又不至于暴露自己的精确坐标，有助于隐私保护。...在数据库中可以实现在一列上应用索引（某些情况下无法在两列上同时应用索引） 3.GeoHash表示的并不是一个点，而是一个矩形区域 4.GeoHash编码的前缀可以表示更大的区域。...例如wx4g0ec1，它的前缀wx4g0e表示包含编码wx4g0ec1在内的更大范围。这个特性可以用于附近地点搜索 查找 通过上面的方法，我们就可以将所有商铺的经纬度给一个编码存进数据库，建立索引。
geo_distance geo_bounding_box geo_polygon geo_distance:直线距离检索，如给定点A，要求返回地图上距离点A三千米的商家 查找索引内距离北京站(116.433733,39.908404...)3000米内的点 涉及的参数如下 location:确定一个点； distance:确定一个半径，单位米 distance_type:确定一个图形的类型，一般是圆形,arc curl --location...查找索引内位于中央民族大学(116.326943,39.95499)以及京站(116.433733,39.908404)矩形的点 涉及的参数如下 top_left: 左上角的矩形起始点经纬度； bottom_right...查找索引内位于西苑桥(116.300209,40.003423)，巴沟山水园(116.29561,39.976004)以及北京科技大学(116.364528,39.996348)三角形内的点 涉及的参数如下...points：是个数组，存储多变形定点的经纬度，每个点用大括号包起来 curl --location --request GET 'localhost:9200/geo/_search' \ --header
在redis中的实现 我们日常生活中遇到哪些定位的场景 我们上下班经常会用APP打车和共享单车，下面2张图，应该都很熟悉，打开定位，查找我附近的车，那么，这个是怎么实现的呢？...在数据库里，把经纬度都标记为索引，通过查找对比经纬度的值，来找到附近1km的车子，但是这种做法第一是索引比较多，数值比较大，二是需要循环遍历经纬度，查询会很慢，效率很低。...如果2个地方距离越近，那么他们的hash值的前缀越相同。然后通过数据库中like操作符 “ like wtw366%” 快速查找到附近的车。...将经纬度按照二分算法变成01二进制 上海腾讯大厦的经纬度是 （31.1688749, 121.3975184） 将纬度范围(-90, 90)平分成两个区间(-90, 0)、(0, 90)， 如果目标纬度位于前一个区间...在实际应用中，我们就可以动态的调整精度，实现更大或者更小范围内的搜索，既能精准定位，又可以隐藏住一个地点的具区位信息。
3) "shanghai" 4) "beijing" #以经纬度 110，30为中心，半径1500km的范围内的成员 列出成员坐标经纬度 127.0.0.1:6379> georadius china:...110，30为中心，半径1500km的范围内的成员 列出成员坐标经纬度和成员到中心直线距离 127.0.0.1:6379> georadius china:city 110 30 1500 km withcoord...110，30为中心，半径1500km的范围内的成员 列出成员坐标经纬度 限制只查询一个（直线距离最近的） 127.0.0.1:6379> georadius china:city 110...110，30为中心，半径1500km的范围内的成员 列出成员坐标经纬度 限制只查询俩个（直线距离最近的） 127.0.0.1:6379> georadius china:city 110 30 1500...， 但是 georadiusbymember 的中心点是由给定的位置元素决定的 #以beijing为中心 1500km为半径 查找的成员（会查到自己） 127.0.0.1:6379> georadiusbymember
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