Redis GeoHash 详解

Redis 提供了 Geo（地理位置） 模块，其中 GeoHash 是一种用于存储和查询地理位置信息的数据结构。它能够高效地进行地理位置存储、查询、计算距离和查找附近地点等操作。

1. 什么是 GeoHash？

GeoHash 是一种将经纬度坐标转换为字符串编码的方式，它具有：

空间映射：将 2D 坐标（纬度 + 经度） 转换成 1D 字符串。
前缀匹配：相邻的地点会有相似的编码 （前缀相同，位置接近）。
高效存储：只需用短字符串表示一个地点，减少存储空间。
快速查询：可以基于 GeoHash 前缀进行快速附近查找。

2. Redis GeoHash 存储结构

Redis 的 Geo 采用 Sorted Set（有序集合） 来存储地理位置信息：

Member（成员）：地点名称（如 restaurant_1）。
Score（分数）：经纬度被编码为 52 位整数，作为排序依据。

3. Redis Geo 常用命令

（1）GEOADD：添加地理位置

语法

GEOADD key longitude latitude member

示例

GEOADD cities 116.40 39.90 "Beijing"
GEOADD cities 121.47 31.23 "Shanghai"
GEOADD cities 114.05 22.54 "Shenzhen"

📌 作用：将 Beijing、Shanghai 和 Shenzhen 的经纬度存入 cities 集合中。

（2）GEOPOS：获取存储的经纬度

语法

GEOPOS key member [member ...]

示例

GEOPOS cities "Beijing" "Shanghai"

📌 返回

[[116.40, 39.90],  // 北京[121.47, 31.23]   // 上海
]

（3）GEODIST：计算两点距离

语法

GEODIST key member1 member2 [unit]

单位（unit）：
- m（米）
- km（千米）
- mi（英里）
- ft（英尺）

示例

GEODIST cities "Beijing" "Shanghai" km

📌 返回

1067.5711

表示 北京到上海直线距离 ≈ 1067.57 km。

（4）GEORADIUS（已废弃） & GEOSEARCH：查找附近地点

⚠️ Redis 6.2 以后，GEORADIUS 被 GEOSEARCH 取代！

🔹 使用 `GEOSEARCH`

语法

GEOSEARCH key FROMMEMBER member BYRADIUS radius unit

示例：查找北京 1000 km 内的城市

GEOSEARCH cities FROMMEMBER "Beijing" BYRADIUS 1000 km

📌 返回

1) "Beijing"
2) "Shanghai"

🔹 使用 `GEOSEARCHSTORE` 存储结果

GEOSEARCHSTORE nearby_cities cities FROMMEMBER "Beijing" BYRADIUS 1000 km

📌 作用：将 Beijing 附近 1000 km 内的城市 存入 nearby_cities 集合。

（5）GEOHASH：获取 GeoHash 编码

语法

GEOHASH key member [member ...]

示例

GEOHASH cities "Beijing" "Shanghai"

📌 返回

1) "wx4g09z"
2) "wtw3sj5"

解析：

“wx4g09z” 代表北京的 GeoHash 编码
“wtw3sj5” 代表上海的 GeoHash 编码

💡 GeoHash 编码规则：

编码越长，精度越高
相邻位置的前缀相似
可以用前缀匹配进行快速区域查询

4. GeoHash 的工作原理

（1）GeoHash 编码过程

将经纬度分别转换成二进制
- 纬度 [-90, 90] → 变成 0 ~ 1
- 经度 [-180, 180] → 变成 0 ~ 1
交错合并 纬度 + 经度
转换为 Base32 字符串
- Base32 编码使用 “0123456789bcdefghjkmnpqrstuvwxyz” 这 32 个字符。

（2）GeoHash 编码精度

GeoHash 长度	经纬度误差范围
1 字符	± 5,000 km
2 字符	± 1,250 km
3 字符	± 156 km
4 字符	± 39 km
5 字符	± 4.9 km
6 字符	± 1.2 km
7 字符	± 152 m
8 字符	± 19 m

📌 示例

"wx4g09z" → 代表北京
"wx4g" → 代表北京的 大范围
"wx4" → 代表北京的 省级范围

5. Redis GeoHash 适用场景

✅ LBS（位置服务）

查找附近的商家、外卖、快递配送点
查找附近的用户（如社交软件）

✅ 共享出行

计算司机与乘客的距离
查找最近的车辆

✅ 物流配送

计算配送范围
规划最优配送路径

✅ 线下商店推荐

查找最近的门店

6. Redis Geo vs. 其他存储方式

方式	优势	劣势
Redis GeoHash	存储简单，查询速度快	精度受 GeoHash 影响，适用于近似范围查询
MySQL Geography	计算精准，支持 `ST_Distance`	查询慢，存储复杂
PostGIS	支持复杂 GIS 操作	需要额外数据库
H3（Uber 开源）	多级网格切割，支持全球计算	需要额外库，复杂度较高

7. 总结

✅ Redis GeoHash 通过 Sorted Set 存储地理位置数据，支持快速查询和计算距离。
✅ 常用命令：

GEOADD（添加地点）
GEOPOS（获取经纬度）
GEODIST（计算两点距离）
GEOSEARCH（查找附近地点）
GEOHASH（获取 GeoHash 编码）

💡 适用于 LBS、物流、共享出行、门店推荐等场景，查询速度快，内存占用少！