GEO数据结构

1. GEOADD

2. GEODIST

3. GEOHASH

4. GEOPOS

6. GEOSEARCH

7. GEOSEARCHSTORE

应用场景

代码的逻辑分解：

比较难懂的部分：

Redis GEO 查询与分页

results 的结构：

分页处理与截取数据

附加距离信息

1. GEOADD

功能：向指定的 key 中添加地理空间信息。

参数：

经度（longitude）：地理位置的经度（范围：-180 到 180）。
纬度（latitude）：地理位置的纬度（范围：-85.05112878 到 85.05112878）。
值（member）：与此经纬度相关联的唯一标识符。

2. GEODIST

功能：计算两个位置之间的距离。

参数：

第一个 member。
第二个 member。
距离单位（可选）：m（米）、km（千米）、mi（英里）、ft（英尺）。
结果：返回两点之间的距离，单位为指定的单位。

3. GEOHASH

功能：返回指定成员的 GeoHash 值。

GeoHash 是一种将经纬度编码为字符串的算法，用于地理位置的高效存储和查询。

参数：

一个或多个 member。

结果：返回两点之间的距离，单位为指定的单位。

3. GEOHASH

功能：返回指定成员的 GeoHash 值。

GeoHash 是一种将经纬度编码为字符串的算法，用于地理位置的高效存储和查询。

参数：

一个或多个 member。

结果：返回一个字符串表示的 GeoHash 值。

4. GEOPOS

功能：返回指定成员的经纬度。

参数：

一个或多个 member。

结果：返回对应的经纬度数组，例如

[13.361389, 38.115556]

6. GEOSEARCH

功能：在指定的范围内搜索成员。

参数：
- 中心点（可以是经纬度或某个 member）。
- 范围（单位：m、km 等）。
- 排序规则（ASC 或 DESC）。
- 可选参数：WITHDIST、WITHCOORD。

7. GEOSEARCHSTORE

功能：将 GEOSEARCH 的结果存储到新的 key 中。

参数：
- 目标 key：存储结果的 key。
- 源 key：原始数据的 key。
- 查询条件：与 GEOSEARCH 相同。

应用场景

基于位置的服务（LBS）：例如，寻找某地点附近的商店、餐馆或加油站。
物流管理：计算两个地址之间的距离。
社交应用：匹配同一城市或区域的用户。

注意事项：

GEO 数据结构在存储时使用的是 Redis 的有序集合（Sorted Set），经纬度被编码为 52 位的 GeoHash，然后作为分值（score）存储。
支持的查询范围有限，主要适用于地球范围内的点查询和距离计算。

代码的逻辑分解：

判断是否存在地理坐标 (x 和 y)：

if(x == null && y == null){
    // 数据库分页查询
}

如果 x 和 y 均为空，说明不需要按地理位置查询店铺，此时直接从数据库中按店铺类型（typeId）分页查询。
分页参数：current 为当前页，分页大小为常量 SystemConstants.DEFAULT_PAGE_SIZE。

数据库分页查询逻辑：

Page<Shop> page = query()
    .eq("type_id", typeId)
    .page(new Page<>(current, SystemConstants.DEFAULT_PAGE_SIZE));

处理带有地理坐标的情况： 如果提供了地理坐标，则按以下步骤处理：

计算分页范围：

int from = (current - 1) * SystemConstants.DEFAULT_PAGE_SIZE;
int end = current * SystemConstants.DEFAULT_PAGE_SIZE;

根据当前页计算数据截取的起始位置（from）和结束位置（end）。

从 Redis 查询 GEO 数据：

GeoResults<RedisGeoCommands.GeoLocation<String>> results = stringRedisTemplate.opsForGeo().search(
    key,
    GeoReference.fromCoordinate(x, y), // 圆心为地理坐标x, y
    new Distance(5000), // 搜索范围5km
    RedisGeoCommands.GeoSearchCommandArgs.newGeoSearchArgs().includeDistance().limit(end)
);

通过 Redis 的 GEO 查询：
- 按照距离排序。
- 限制返回的最大结果数量为 end。
- 返回结果中包含店铺 ID 和距离。

检查 Redis 查询结果是否为空：

if(results == null) return Result.ok(Collections.emptyList());

截取分页内容：

List<GeoResult<RedisGeoCommands.GeoLocation<String>>> content = results.getContent();
if(content.size() < from) return Result.ok(Collections.emptyList());

检查总结果是否足够多以满足当前分页，如果不足则返回空列表。

提取店铺 ID 和距离：

content.stream().skip(from).forEach(result -> {
    String shopId = result.getContent().getName(); // 获取店铺ID
    Distance distance = result.getDistance(); // 获取距离
    ids.add(Long.valueOf(shopId));
    distanceMap.put(shopId, distance);
});

使用 skip(from) 跳过 from 之前的结果。
将分页内的店铺 ID 和距离分别存入 ids 和 distanceMap。

附加距离信息：

for (Shop shop : shops) {
    shop.setDistance(distanceMap.get(shop.getId().toString()).getValue());
}

返回查询结果：

return Result.ok(shops);

比较难懂的部分：

Redis GEO 查询与分页

GeoResults<RedisGeoCommands.GeoLocation<String>> results = stringRedisTemplate.opsForGeo().search(
    key,                                       // Redis 中存储地理位置数据的键
    GeoReference.fromCoordinate(x, y),        // 查询的圆心坐标 (经度, 纬度)
    new Distance(5000),                       // 查询的半径范围为 5000 米（5 公里）
    RedisGeoCommands.GeoSearchCommandArgs     // 额外的查询参数
        .newGeoSearchArgs()
        .includeDistance()                    // 返回结果中包含距离
        .limit(end)                           // 限制返回的最多结果数为 end
);

作用： 使用 Redis 的 GEO 数据结构查询指定范围内的地理位置，并按距离排序。limit(end) 表示查询的结果最多为 end 条。
这段代码的核心作用是基于地理位置的店铺查询：
- 找到以 (x, y) 为中心，半径 5 公里的店铺。
- 按照距离排序，最多返回 end 条记录。
- 每条记录包含店铺 ID 和距离信息。

results 是 GeoResults<RedisGeoCommands.GeoLocation<String>> 类型，表示 Redis GEO 查询的结果集。它包含了多个 GeoResult 对象，每个 GeoResult 对应一个位置的详细信息。

我们来具体说明 results 中的内容及其结构。

`results` 的结构：

results 的类型是 GeoResults<RedisGeoCommands.GeoLocation<String>>，它包含：

content：查询结果的列表，是一个 List<GeoResult<RedisGeoCommands.GeoLocation<String>>>。

每个 GeoResult 包括：

content：具体的位置信息，类型是 RedisGeoCommands.GeoLocation<String>。
- 包含位置的唯一标识（如店铺 ID）。
distance：从查询圆心到该位置的距离，类型是 Distance。

results
├── content: List<GeoResult<RedisGeoCommands.GeoLocation<String>>>
    ├── GeoResult 1
    │   ├── content: RedisGeoCommands.GeoLocation<String>
    │   │   ├── name: "101"   // 店铺 ID
    │   │   ├── point: Point(x=120.5, y=30.0) // 经纬度坐标
    │   ├── distance: Distance(value=1200.0, unit=METERS) // 距离
    ├── GeoResult 2
    │   ├── content: RedisGeoCommands.GeoLocation<String>
    │   │   ├── name: "102"
    │   │   ├── point: Point(x=120.6, y=30.1)
    │   ├── distance: Distance(value=1500.0, unit=METERS)
    └── ...

难点：
- Redis GEO 查询结果不直接支持分页，因此需要手动跳过一部分数据（skip(from)）以实现分页效果。

分页处理与截取数据

以下代码的主要作用是从 content 中提取分页后的店铺信息，并将店铺的 ID 和距离分别存储到两个集合中，供后续使用。distanceMap 是一个 Map<String, Distance>，用于记录每个店铺的 ID 和距离。ids 是一个 ArrayList<Long>，存储所有分页后的店铺 ID。

content.stream().skip(from).forEach(result -> {
    String shopId = result.getContent().getName();
    Distance distance = result.getDistance();
    ids.add(Long.valueOf(shopId));
    distanceMap.put(shopId, distance);
});

作用： 手动处理分页逻辑，跳过 from 条数据，提取目标页的数据。
难点： 理解为什么需要 skip(from)，因为 Redis 查询结果已经包含了 end 条数据，但需要从 from 开始取当前页。

附加距离信息

for (Shop shop : shops) {
    shop.setDistance(distanceMap.get(shop.getId().toString()).getValue());
}

遍历从数据库查询出来的每个店铺。
根据店铺的 ID，从 distanceMap 中找到对应的距离值。
将距离值设置到当前店铺对象的 distance 属性中。