mysql、redis、mongodb都是怎么实现 “附近的人” 功能的

本文主要是介绍mysql、redis、mongodb都是怎么实现 “附近的人” 功能的，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

米 | 千米 | 英尺 | 英里。

• WITHDIST：在返回位置对象的同时，将位置对象与中心之间的距离也一并返回。距离的单位和用户给定的范围单位保持一致。
• WITHCOORD：将位置对象的经度和维度也一并返回。
• WITHHASH：以 52 位有符号整数的形式，返回位置对象经过原始 geohash 编码的有序集合分值。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。
• ASC | DESC：从近到远返回位置对象元素 | 从远到近返回位置对象元素。
• COUNT count：选取前N个匹配位置对象元素。（不设置则返回所有元素）
• STORE key：将返回结果的地理位置信息保存到指定key。
• STORedisT key：将返回结果离中心点的距离保存到指定key。

例如下边命令：获取当前位置周边500米内的所有饭店。

GEORADIUS hotel 119.98866180732716	30.27465803229662 500 m WITHCOORD
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Redis内部使用有序集合(zset)保存用户的位置信息，zset中每个元素都是一个带位置的对象，元素的score值为通过经、纬度计算出的52位geohash值。

2、利弊分析

redis实现附近的人效率比较高，集成也比较简单，而且还支持对距离排序。不过，结果存在一定的误差，要想让结果更加精确，还需要手动将用户中心位置与其他用户位置计算距离后，再一次进行筛选。

3、实现

以下就是Java redis实现版本，代码非常的简洁。

 @Autowiredprivate RedisTemplate<String, Object> redisTemplate;//GEO相关命令用到的KEYprivate final static String KEY = "user_info";public boolean save(User user) {Long flag = redisTemplate.opsForGeo().add(KEY, new RedisGeoCommands.GeoLocation<>(user.getName(), new Point(user.getLongitude(), user.getLatitude())));return flag != null && flag > 0;}/*** 根据当前位置获取附近指定范围内的用户* @param distance 指定范围 单位km ，可根据{@link org.springframework.data.geo.Metrics} 进行设置* @param userLng 用户经度* @param userLat 用户纬度* @return*/public String nearBySearch(double distance, double userLng, double userLat) {List<User> users = new ArrayList<>();// 1.GEORADIUS获取附近范围内的信息GeoResults<RedisGeoCommands.GeoLocation<Object>> reslut = redisTemplate.opsForGeo().radius(KEY, new Circle(new Point(userLng, userLat), new Distance(distance, Metrics.KILOMETERS)),RedisGeoCommands.GeoRadiusCommandArgs.newGeoRadiusArgs().includeDistance().includeCoordinates().sortAscending());//2.收集信息，存入listList<GeoResult<RedisGeoCommands.GeoLocation<Object>>> content = reslut.getContent();//3.过滤掉超过距离的数据content.forEach(a-> users.add(new User().setDistance(a.getDistance().getValue()).setLatitude(a.getContent().getPoint().getX()).setLongitude(a.getContent().getPoint().getY())));return JSON.toJSONString(users);}
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六、MongoDB + 2d索引

1、设计思路

MongoDB实现附近的人，主要是通过它的两种地理空间索引 2dsphere 和 2d。 两种索引的底层依然是基于Geohash来进行构建的。但与国际通用的Geohash还有一些不同，具体参考官方文档。

2dsphere 索引仅支持球形表面的几何形状查询。

2d 索引支持平面几何形状和一些球形查询。虽然2d 索引支持某些球形查询，但 2d 索引对这些球形查询时，可能会出错。所以球形查询尽量选择 2dsphere索引。

尽管两种索引的方式不同，但只要坐标跨度不太大，这两个索引计算出的距离相差几乎可以忽略不计。

2、实现

首先插入一批位置数据到MongoDB， collection为起名 hotel，相当于MySQL的表名。两个字段name名称，location 为经、纬度数据对。

db.hotel.insertMany([{'name':'hotel1',  location:[115.993121,28.676436]},{'name':'hotel2',  location:[116.000093,28.679402]},{'name':'hotel3',  location:[115.999967,28.679743]},{'name':'hotel4',  location:[115.995593,28.681632]},{'name':'hotel5',  location:[115.975543,28.679509]},{'name':'hotel6',  location:[115.968428,28.669368]},{'name':'hotel7',  location:[116.035262,28.677037]},{'name':'hotel8',  location:[116.024770,28.68667]},{'name':'hotel9',  location:[116.002384,28.683865]},{'name':'hotel10', location:[116.000821,28.68129]},
])
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接下来我们给 location 字段创建一个2d索引，索引的精度通过bits来指定，bits越大，索引的精度就越高。

db.coll.createIndex({'location':"2d"}, {"bits":11111})
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用geoNear命令测试一下， near 当前坐标（经、纬度），spherical 是否计算球面距离，distanceMultiplier地球半径，单位是米，默认6378137， maxDistance 过滤条件（指定距离内的用户），开启弧度需除distanceMultiplier，distanceField 计算出的两点间距离，字段别名（随意取名）。

db.hotel.aggregate({$geoNear:{near: [115.999567,28.681813], // 当前坐标spherical: true, // 计算球面距离distanceMultiplier: 6378137, // 地球半径,单位是米,那么的除的记录也是米maxDistance: 2000/6378137, // 过滤条件2000米内，需要弧度distanceField: "distance" // 距离字段别名}
})
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看到结果中有符合条件的数据，还多出一个字段distance 刚才设置的别名，代表两点间的距离。

{ "_id" : ObjectId("5e96a5c91b8d4ce765381e58"), "name" : "hotel10", "location" : [ 116.000821, 28.68129 ], "distance" : 135.60095397487655 }
{ "_id" : ObjectId("5e96a5c91b8d4ce765381e51"), "name" : "hotel3", "location" : [ 115.999967, 28.679743 ], "distance" : 233.71915803517447 }
{ "_id" : ObjectId("5e96a5c91b8d4ce765381e50"), "name" : "hotel2", "location" : [ 116.000093, 28.679402 ], "distance" : 273.26317035334176 }
{ "_id" : ObjectId("5e96a5c91b8d4ce765381e57"), "name" : "hotel9", "location" : [ 116.002384, 28.683865 ], "distance" : 357.5791936927476 }
{ "_id" : ObjectId("5e96a5c91b8d4ce765381e52"), "name" : "hotel4", "location" : [ 115.995593, 28.681632 ], "distance" : 388.62555058249967 }
{ "_id" : ObjectId("5e96a5c91b8d4ce765381e4f"), "name" : "hotel1", "location" : [ 115.993121, 28.676436 ], "distance" : 868.6740526419927 }
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作者：程序员内点事
链接：https://juejin.cn/post/6844904129853128717
来源：掘金
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