Redis 在 3.2 版本以后增加了地理位置 GEO 模块，意味着我们可以使用 Redis 来实现摩拜单车「附近的 Mobike」、美团和饿了么「附近的餐馆」这样的功能了。
用数据库来算附近的人
地图元素的位置数据使用二维的经纬度表示，经度范围 (-180, 180]，纬度范围 (-90, 90]，纬度正负以赤道为界，北正南负，经度正负以本初子午线 (英国格林尼治天文台) 为界，东正西负。比如掘金办公室在望京 SOHO，它的经纬度坐标是 (116.48105,39.996794)，都是正数，因为中国位于东北半球。
当两个元素的距离不是很远时，可以直接使用勾股定理就能算得元素之间的距离。我们平时使用的「附近的人」的功能，元素距离都不是很大，勾股定理算距离足矣。不过需要注意的是，经纬度坐标的密度不一样 (地球是一个椭圆)，勾股定律计算平方差时之后再求和时，需要按一定的系数比加权求和，如果不求精确的话，也可以不必加权。
问题：经度总共360度，维度总共只有180度，为什么距离密度不是2:1？
现在，如果要计算「附近的人」，也就是给定一个元素的坐标，然后计算这个坐标附近的其它元素，按照距离进行排序，该如何下手？
如果现在元素的经纬度坐标使用关系数据库 (元素 id, 经度 x, 纬度 y) 存储，你该如何计算？
首先，你不可能通过遍历来计算所有的元素和目标元素的距离然后再进行排序，这个计算量太大了，性能指标肯定无法满足。一般的方法都是通过矩形区域来限定元素的数量，然后对区域内的元素进行全量距离计算再排序。这样可以明显减少计算量。如何划分矩形区域呢？可以指定一个半径 r，使用一条 SQL 就可以圈出来。当用户对筛出来的结果不满意，那就扩大半径继续筛选。
select id from positions where x0-r < x < x0+r and y0-r < y < y0+r
为了满足高性能的矩形区域算法，数据表需要在经纬度坐标加上双向复合索引 (x, y)，这样可以最大优化查询性能。
但是数据库查询性能毕竟有限，如果「附近的人」查询请求非常多，在高并发场合，这可能并不是一个很好的方案。
Redis 的 Geo 指令基本使用
Redis 提供的 Geo 指令只有 6 个，读者们瞬间就可以掌握。使用时，读者务必再次想起，它只是一个普通的 zset 结构。
增加
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
127.0.0.1:6379> geoadd company 116.48105 39.996794 juejin
(integer) 1
127.0.0.1:6379> geoadd company 116.514203 39.905409 ireader
(integer) 1
127.0.0.1:6379> geoadd company 116.489033 40.007669 meituan
(integer) 1
127.0.0.1:6379> geoadd company 116.562108 39.787602 jd 116.334255 40.027400 xiaomi
(integer) 2
也许你会问为什么 Redis 没有提供 geo 删除指令？前面我们提到 geo 存储结构上使用的是 zset，意味着我们可以使用 zset 相关的指令来操作 geo 数据，所以删除指令可以直接使用 zrem 指令即可。
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。
127.0.0.1:6379> geodist company juejin ireader km
"10.5501"
127.0.0.1:6379> geodist company juejin meituan km
"1.3878"
127.0.0.1:6379> geodist company juejin jd km
"24.2739"
127.0.0.1:6379> geodist company juejin xiaomi km
"12.9606"
127.0.0.1:6379> geodist company juejin juejin km
"0.0000"
我们可以看到掘金离美团最近，因为它们都在望京。距离单位可以是 m、km、ml、ft，分别代表米、千米、英里和尺。
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。
127.0.0.1:6379> geopos company juejin
1) 1) "116.48104995489120483"
2) "39.99679348858259686"
127.0.0.1:6379> geopos company ireader
1) 1) "116.5142020583152771"
2) "39.90540918662494363"
127.0.0.1:6379> geopos company juejin ireader
1) 1) "116.48104995489120483"
2) "39.99679348858259686"
2) 1) "116.5142020583152771"
2) "39.90540918662494363"
我们观察到获取的经纬度坐标和 geoadd 进去的坐标有轻微的误差，原因是 geohash 对二维坐标进行的一维映射是有损的，通过映射再还原回来的值会出现较小的差别。对于「附近的人」这种功能来说，这点误差根本不是事。