4种 LBS “附近的人” 实现方案，人人都能看的懂

哈喽！今天心血来潮给大家带来了《4种 LBS “附近的人” 实现方案，人人都能看的懂》，想必大家应该对数据库都不陌生吧，那么阅读本文就都不会很困难，以下内容主要涉及到MySQL、Redis、mongodb、java12，若是你正在学习数据库，千万别错过这篇文章~希望能帮助到你！

本文收录在个人博客：http://www.chengxy-nds.top，技术资料共享，一起进步学习

昨天一位公众号粉丝和我讨论了一道面试题，个人觉得比较有意义，这里整理了一下分享给大家，愿小伙伴们面试路上少踩坑。面试题目比较简单：“让你实现一个附近的人功能，你有什么方案？”，这道题其实主要还是考察大家对于技术的广度，本文介绍几种方案，给大家一点思路，避免在面试过程中语塞而影响面试结果，如有不严谨之处，还望亲人们温柔指正！

CREATE TABLE `nearby_user` (
  `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `name` varchar(255) DEFAULT NULL COMMENT '名称',
  `longitude` double DEFAULT NULL COMMENT '经度',
  `latitude` double DEFAULT NULL COMMENT '纬度',
  `create_time` datetime DEFAULT NULL ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '创建时间',
  PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4;

计算两个点之间的距离，用了一个三方的类库，毕竟自己造的轮子不是特别圆，还有可能是方的，啊哈哈哈~

com.spatial4jspatial4j0.5

获取到外接正方形后，以正方形的最大最小经、纬度值搜索正方形区域内的用户，再剔除超过指定距离的用户，就是最终的

    private SpatialContext spatialContext = SpatialContext.GEO;    
    
    /**
     * 获取附近 x 米的人
     *
     * @param distance 搜索距离范围 单位km
     * @param userLng  当前用户的经度
     * @param userLat  当前用户的纬度
     */
    @GetMapping("/nearby")
    public String nearBySearch(@RequestParam("distance") double distance,
                               @RequestParam("userLng") double userLng,
                               @RequestParam("userLat") double userLat) {
        //1.获取外接正方形
        Rectangle rectangle = getRectangle(distance, userLng, userLat);
        //2.获取位置在正方形内的所有用户
        List users = userMapper.selectUser(rectangle.getMinX(), rectangle.getMaxX(), rectangle.getMinY(), rectangle.getMaxY());
        //3.剔除半径超过指定距离的多余用户
        users = users.stream()
            .filter(a -> getDistance(a.getLongitude(), a.getLatitude(), userLng, userLat) 

由于用户间距离的排序是在业务代码中实现的，可以看到SQL语句也非常的简单。

    
        SELECT * FROM user
        WHERE 1=1
        and (longitude BETWEEN ${minlng} AND ${maxlng})
        and (latitude BETWEEN ${minlat} AND ${maxlat})
    

四、Mysql + GeoHash

1、设计思路

这种方式的设计思路更简单，在存用户位置信息时，根据用户经、纬度属性计算出相应的

CREATE TABLE `nearby_user_geohash` (
  `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `name` varchar(255) DEFAULT NULL COMMENT '名称',
  `longitude` double DEFAULT NULL COMMENT '经度',
  `latitude` double DEFAULT NULL COMMENT '纬度',
  `geo_code` varchar(64) DEFAULT NULL COMMENT '经纬度所计算的geohash码',
  `create_time` datetime DEFAULT NULL ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '创建时间',
  PRIMARY KEY (`id`),
  KEY `index_geo_hash` (`geo_code`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4;

首先根据用户经、纬度信息，在指定精度后计算用户坐标的

 private SpatialContext spatialContext = SpatialContext.GEO;

    /***
     * 添加用户
     * @return
     */
    @PostMapping("/addUser")
    public boolean add(@RequestBody UserGeohash user) {
        //默认精度12位
        String geoHashCode = GeohashUtils.encodeLatLon(user.getLatitude(),user.getLongitude());
        return userGeohashService.save(user.setGeoCode(geoHashCode).setCreateTime(LocalDateTime.now()));
    }


/**
     * 获取附近指定范围的人
     *
     * @param distance 距离范围（附近多远的用户） 单位km
     * @param len      geoHash的精度（几位的字符串）
     * @param userLng  当前用户的经度
     * @param userLat  当前用户的纬度
     * @return json
     */
    @GetMapping("/nearby")
    public String nearBySearch(@RequestParam("distance") double distance,
                               @RequestParam("len") int len,
                               @RequestParam("userLng") double userLng,
                               @RequestParam("userLat") double userLat) {


        //1.根据要求的范围，确定geoHash码的精度，获取到当前用户坐标的geoHash码
        GeoHash geoHash = GeoHash.withCharacterPrecision(userLat, userLng, len);
        //2.获取到用户周边8个方位的geoHash码
        GeoHash[] adjacent = geoHash.getAdjacent();

        QueryWrapper queryWrapper = new QueryWrapper()
            .likeRight("geo_code",geoHash.toBase32());
        Stream.of(adjacent).forEach(a -> queryWrapper.or().likeRight("geo_code",a.toBase32()));

        //3.匹配指定精度的geoHash码
        List users = userGeohashService.list(queryWrapper);
        //4.过滤超出距离的
        users = users.stream()
                .filter(a ->getDistance(a.getLongitude(),a.getLatitude(),userLng,userLat)

五、Redis + GeoHash

GEOADD key longitude latitude member [longitude latitude member ...]

其中，

GEOADD hotel 119.98866180732716    30.27465803229662 火锅店

GEORADIUS key longitude latitude radius m|km|ft|mi [WITHCOORD] [WITHDIST] [WITHHASH] [ASC|DESC] [COUNT count] [STORE key] [STORedisT key]

范围单位：

GEORADIUS hotel 119.98866180732716    30.27465803229662 500 m WITHCOORD

 @Autowired
    private RedisTemplate redisTemplate;
    
    //GEO相关命令用到的KEY
    private 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 users = new ArrayList();
        // 1.GEORADIUS获取附近范围内的信息
        GeoResults> 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list
        List>> 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);
    }

六、MongoDB + 2d索引

1、设计思路

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]},
])

接下来我们给

db.coll.createIndex({'location':"2d"}, {"bits":11111})

用

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
    }
})

看到结果中有符合条件的数据，还多出一个字段

{ "_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 }

总结

本文重点并不是在具体实现，旨在给大家提供一些设计思路，面试中可能你对某一项技术了解的并不深入，但如果你的知识面宽，可以从多方面说出多种设计的思路，能够侃侃而谈，那么会给面试官极大的好感度，拿到offer的概率就会高很多。而且

“附近的人”

代码实现借鉴了一位大佬的开源项目，这里有前三种实现方式的demo，感兴趣的小伙伴可以学习一下，GitHub地址：

https://github.com/larscheng/larscheng-learning-demo/tree/master/NearbySearch

以上就是本文的全部内容了，是否有顺利帮助你解决问题？若是能给你带来学习上的帮助，请大家多多支持golang学习网！更多关于数据库的相关知识，也可关注golang学习网公众号。