一、查询附近人：Geo指令，底层是普通的zst结构,提供7个命令
1）添加指令：geoadd 指令携带集合名称以及多个经纬度名称三元组，注意这里可以加入多个三元组
geoadd company 116.48105 39.996794 juejin
- 2）计算距离：geodist 指令可以用来计算两个元素之间的距离，携带集合名称、2 个名称和距离单位
geodist company juejin ireader km
3）获取元素位置：geopos 指令可以获取集合中任意元素的经纬度坐标，可以一次获取多个
geopos company juejin
5)获取元素的 hash 值：geohash 可以获取元素的经纬度编码字符串，上面已经提到，它是 base32 编码。 你可以使用这个编码值去 geohash.org/${hash}中进行直… geohash 的标准编码值 geohash company ireader
计算编码值网址：http://geohash.org/
6)查询附近的公司：georadiusbymember 指令是最为关键的指令，它可以用来查询指定元素附近的其它元素，它的参数非常复杂
georadiusbymember company ireader 20 km count 3 asc
7)根据坐标查询附近的元素：它可以根据用户的定位来计算「附近的车」，「附近的餐馆」等。它的参数和 georadiusbymember 基本一致，除了将目标元素改成经纬度坐标值 georadius company 116.514202 39.905409 20 km withdist count 3 asc
注意事项：
在一个地图应用中，车的数据、餐馆的数据、人的数据可能会有百万千万条，如果使用 Redis 的 Geo 数据结构，它们将全部放在一个 zset 集合中。在 Redis 的集群环境中，集合可能会从一个节点迁移到另一个节点，如果单个 key 的数据过大，会对集群的迁移工作造成较大的影响，在集群环境中单个 key 对应的数据量不宜超过 1M，否则会导致集群迁移出现卡顿现象，影响线上服务的正常运行。 所以，这里建议 Geo 的数据使用单独的 Redis 实例部署，不使用集群环境。 如果数据量过亿甚至更大，就需要对 Geo 数据进行拆分，按国家拆分、按省拆分，按市拆分，在人口特大城市甚至可以按区拆分。这样就可以显著降低单个 zset 集合的大小。