Redis数据类型-GEO
面向LBS应用的GEO数据类型
在日常生活中，我们越来越依赖搜索“附近的餐馆”、在打车软件上叫车，这些都离不开基于位置信息服务（Location-Based Service，LBS）的应用。LBS应用访问的数据是和人或物关联的一组经纬度信息，而且要能查询相邻的经纬度范围，GEO就非常适合应用在LBS服务的场景中，我们来看一下它的底层结构。
GEO的底层结构
一般来说，在设计一个数据类型的底层结构时，我们首先需要知道，要处理的数据有什么访问特点。所以，我们需要先搞清楚位置信息到底是怎么被存取的。
我以叫车服务为例，来分析下LBS应用中经纬度的存取特点。
- 每一辆网约车都有一个编号（例如33），网约车需要将自己的经度信息（例如116.034579）和纬度信息（例如39.000452 ）发给叫车应用。
- 用户在叫车的时候，叫车应用会根据用户的经纬度位置（例如经度116.054579，纬度39.030452），查找用户的附近车辆，并进行匹配。
- 等把位置相近的用户和车辆匹配上以后，叫车应用就会根据车辆的编号，获取车辆的信息，并返回给用户。
可以看到，一辆车（或一个用户）对应一组经纬度，并且随着车（或用户）的位置移动，相应的经纬度也会变化。
这种数据记录模式属于一个key（例如车ID）对应一个value（一组经纬度）。当有很多车辆信息要保存时，就需要有一个集合来保存一系列的key和value。Hash集合类型可以快速存取一系列的key和value，正好可以用来记录一系列车辆ID和经纬度的对应关系，所以，我们可以把不同车辆的ID和它们对应的经纬度信息存在Hash集合中，如下图所示：
同时，Hash类型的HSET操作命令，会根据key来设置相应的value值，所以，我们可以用它来快速地更新车辆变化的经纬度信息。
到这里，Hash类型看起来是一个不错的选择。但问题是，对于一个LBS应用来说，除了记录经纬度信息，还需要根据用户的经纬度信息在车辆的Hash集合中进行范围查询。一旦涉及到范围查询，就意味着集合中的元素需要有序，但Hash类型的元素是无序的，显然不能满足我们的要求。
我们再来看看使用Sorted Set类型是不是合适。
Sorted Set类型也支持一个key对应一个value的记录模式，其中，key就是Sorted Set中的元素，而value则是元素的权重分数。更重要的是，Sorted Set可以根据元素的权重分数排序，支持范围查询。这就能满足LBS服务中查找相邻位置的需求了。
实际上，GEO类型的底层数据结构就是用Sorted Set来实现的。咱们还是借着叫车应用的例子来加深下理解。
用Sorted Set来保存车辆的经纬度信息时，Sorted Set的元素是车辆ID，元素的权重分数是经纬度信息，如下图所示：
这时问题来了，Sorted Set元素的权重分数是一个浮点数（float类型），而一组经纬度包含的是经度和纬度两个值，是没法直接保存为一个浮点数的，那具体该怎么进行保存呢？
这就要用到GEO类型中的GeoHash编码了。
GeoHash的编码方法
为了能高效地对经纬度进行比较，Redis采用了业界广泛使用的GeoHash编码方法，这个方法的基本原理就是“二分区间，区间编码”。
当我们要对一组经纬度进行GeoHash编码时，我们要先对经度和纬度分别编码，然后再把经纬度各自的编码组合成一个最终编码。
首先，我们来看下经度和纬度的单独编码过程。
对于一个地理位置信息来说，它的经度范围是[-180,180]。GeoHash编码会把一个经度值编码成一个N位的二进制值，我们来对经度范围[-180,180]做N次的二分区操作，其中N可以自定义。
在进行第一次二分区时，经度范围[-180,180]会被分成两个子区间：[-180,0)和[0,180]（我称之为左、右分区）。此时，我们可以查看一下要编码的经度值落在了左分区还是右分区。如果是落在左分区，我们就用0表示；如果落在右分区，就用1表示。这样一来，每做完一次二分区，我们就可以得到1位编码值。
然后，我们再对经度值所属的分区再做一次二分区，同时再次查看经度值落在了二分区后的左分区还是右分区，按照刚才的规则再做1位编码。当做完N次的二分区后，经度值就可以用一个N bit的数来表示了。
举个例子，假设我们要编码的经度值是116.37，我们用5位编码值（也就是N=5，做5次分区）。
我们先做第一次二分区操作，把经度区间[-180,180]分成了左分区[-180,0)和右分区[0,180]，此时，经度值116.37是属于右分区[0,180]，所以，我们用1表示第一次二分区后的编码值。
接下来，我们做第二次二分区：把经度值116.37所属的[0,180]区间，分成[0,90)和[90, 180]。此时，经度值116.37还是属于右分区[90,180]，所以，第二次分区后的编码值仍然为1。等到第三次对[90,180]进行二分区，经度值116.37落在了分区后的左分区[90, 135)中，所以，第三次分区后的编码值就是0。
按照这种方法，做完5次分区后，我们把经度值116.37定位在[112.5, 123.75]这个区间，并且得到了经度值的5位编码值，即11010。这个编码过程如下表所示：
对纬度的编码方式，和对经度的一样，只是纬度的范围是[-90，90]，下面这张表显示了对纬度值39.86的编码过程。
