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因收到Google相关通知，网站将会择期关闭。相关通知内容
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20 查询附近的人——GEO
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受过高等教育的我们都知道，我们所处的任何位置都可以用经度和纬度来标识，经度的范围 -180 到 180，纬度的范围为 -90 到 90。纬度以赤道为界，赤道以南为负数，赤道以北为正数；经度以本初子午线（英国格林尼治天文台）为界，东边为正数，西边为负数。
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Redis 在 3.2 版本中增加了 GEO 类型用于存储和查询地理位置，关于 GEO 的命令不多，主要包含以下 6 个：
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geoadd：添加地理位置
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geopos：查询位置信息
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geodist：距离统计
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georadius：查询某位置内的其他成员信息
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geohash：查询位置的哈希值
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zrem：删除地理位置
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下面我们分别来看这些命令的使用。
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基础使用
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添加地理位置
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我们先用百度地图提供的经纬度查询工具，地址：
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http://api.map.baidu.com/lbsapi/getpoint/index.html
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如下图所示：
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找了以下 4 个地点，添加到 Redis 中：
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天安门：116.404269,39.913164
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月坛公园：116.36,39.922461
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北京欢乐谷：116.499705,39.874635
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香山公园：116.193275,39.996348
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代码如下：
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127.0.0.1:6379> geoadd site 116.404269 39.913164 tianan
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(integer) 1
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127.0.0.1:6379> geoadd site 116.36 39.922461 yuetan
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(integer) 1
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127.0.0.1:6379> geoadd site 116.499705 39.874635 huanle
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(integer) 1
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127.0.0.1:6379> geoadd site 116.193275 39.996348 xiangshan
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(integer) 1
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相关语法：
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geoadd key longitude latitude member [longitude latitude member ...]
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重点参数说明如下：
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longitude 表示经度
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latitude 表示纬度
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member 是为此经纬度起的名字
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此命令支持一次添加一个或多个位置信息。
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查询位置信息
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127.0.0.1:6379> geopos site tianan
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1) 1) "116.40541702508926392"
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2) "39.91316289865137179"
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相关语法：
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geopos key member [member ...]
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此命令支持查看一个或多个位置信息。
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距离统计
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127.0.0.1:6379> geodist site tianan yuetan km
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"3.9153"
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可以看出天安门距离月坛公园的直线距离大概是 3.9 km，我们打开地图使用工具测试一下咱们的统计结果是否准确，如下图所示：
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可以看出 Redis 的统计和使用地图工具统计的距离是完全吻合的。
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注意：此命令统计的距离为两个位置的直线距离。
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相关语法：
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geodist key member1 member2 [unit]
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unit 参数表示统计单位，它可以设置以下值：
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m：以米为单位，默认单位；
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km：以千米为单位；
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mi：以英里为单位；
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ft：以英尺为单位。
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查询某位置内的其他成员信息
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127.0.0.1:6379> georadius site 116.405419 39.913164 5 km
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1) "tianan"
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2) "yuetan"
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此命令的意思是查询天安门（116.405419,39.913164）附近 5 公里范围内的成员列表。
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相关语法：
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georadius key longitude latitude radius m|km|ft|mi [WITHCOORD] [WITHDIST] [WITHHASH] [COUNT count] [ASC|DESC]
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可选参数说明如下。
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1. WITHCOORD
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说明：返回满足条件位置的经纬度信息。
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示例代码：
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127.0.0.1:6379> georadius site 116.405419 39.913164 5 km withcoord
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1) 1) "tianan"
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2) 1) "116.40426903963088989"
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2) "39.91316289865137179"
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2) 1) "yuetan"
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2) 1) "116.36000186204910278"
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2) "39.92246025586381819"
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2. WITHDIST
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说明：返回满足条件位置与查询位置的直线距离。
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示例代码：
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127.0.0.1:6379> georadius site 116.405419 39.913164 5 km withdist
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1) 1) "tianan"
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2) "0.0981"
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2) 1) "yuetan"
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2) "4.0100"
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3. WITHHASH
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说明：返回满足条件位置的哈希信息。
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示例代码：
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127.0.0.1:6379> georadius site 116.405419 39.913164 5 km withhash
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1) 1) "tianan"
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2) (integer) 4069885552230465
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2) 1) "yuetan"
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2) (integer) 4069879797297521
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4. COUNT count
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说明：指定返回满足条件位置的个数。
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例如，指定返回一条满足条件的信息，代码如下：
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127.0.0.1:6379> georadius site 116.405419 39.913164 5 km count 1
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1) "tianan"
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5. ASC|DESC
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说明：从近到远|从远到近排序返回。
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示例代码：
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127.0.0.1:6379> georadius site 116.405419 39.913164 5 km desc
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1) "yuetan"
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2) "tianan"
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127.0.0.1:6379> georadius site 116.405419 39.913164 5 km asc
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1) "tianan"
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2) "yuetan"
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当然以上这些可选参数也可以一起使用，例如以下代码：
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127.0.0.1:6379> georadius site 116.405419 39.913164 5 km withdist desc
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1) 1) "yuetan"
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2) "4.0100"
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2) 1) "tianan"
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2) "0.0981"
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5. 查询哈希值
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127.0.0.1:6379> geohash site tianan
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1) "wx4g0cgp000"
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相关语法：
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geohash key member [member ...]
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此命令支持查询一个或多个地址的哈希值。
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6. 删除地理位置
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127.0.0.1:6379> zrem site xiaoming
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(integer) 1
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相关语法：
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zrem key member [member ...]
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此命令支持删除一个或多个位置信息。
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代码实战
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下面我们用 Java 代码，来实现查询附近的人，完整代码如下：
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import redis.clients.jedis.GeoCoordinate;
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import redis.clients.jedis.GeoRadiusResponse;
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import redis.clients.jedis.GeoUnit;
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import redis.clients.jedis.Jedis;
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import java.util.HashMap;
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import java.util.List;
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import java.util.Map;
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public class GeoHashExample {
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public static void main(String[] args) {
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Jedis jedis = new Jedis("127.0.0.1", 6379);
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Map<String, GeoCoordinate> map = new HashMap<>();
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// 添加小明的位置
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map.put("xiaoming", new GeoCoordinate(116.404269, 39.913164));
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// 添加小红的位置
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map.put("xiaohong", new GeoCoordinate(116.36, 39.922461));
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// 添加小美的位置
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map.put("xiaomei", new GeoCoordinate(116.499705, 39.874635));
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// 添加小二
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map.put("xiaoer", new GeoCoordinate(116.193275, 39.996348));
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jedis.geoadd("person", map);
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// 查询小明和小红的直线距离
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System.out.println("小明和小红相距：" + jedis.geodist("person", "xiaoming",
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"xiaohong", GeoUnit.KM) + " KM");
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// 查询小明附近 5 公里的人
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List<GeoRadiusResponse> res = jedis.georadiusByMemberReadonly("person", "xiaoming",
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5, GeoUnit.KM);
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for (int i = 1; i < res.size(); i++) {
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System.out.println("小明附近的人：" + res.get(i).getMemberByString());
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}
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}
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}
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以上程序执行的结果如下：
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小明和小红相距：3.9153 KM
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小明附近的人：xiaohong
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应用场景
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Redis 中的 GEO 经典使用场景如下：
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查询附近的人、附近的地点等；
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计算相关的距离信息。
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小结
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GEO 是 Redis 3.2 版本中新增的功能，只有升级到 3.2+ 才能使用，GEO 本质上是基于 ZSet 实现的，这点在 Redis 源码找到相关信息，我们可以 GEO 使用实现查找附近的人或者附近的地点，还可以用它来计算两个位置相隔的直线距离。
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