北京 外贸网站建设寻找客户的12种方法
下面是一个结合 MySQL 数据库和 Redis 的地理位置服务示例，包含表结构、PHP 代码和 Redis 操作，用于处理基于地理位置的数据存储和查询。
1. 创建 MySQL 数据库表
首先，创建一个用于存储位置信息的 MySQL 表，如下所示：
CREATE TABLE locations (id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,name VARCHAR(255) NOT NULL,latitude DOUBLE NOT NULL,longitude DOUBLE NOT NULL,created_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP
);
2. 将位置信息存储到 MySQL 和 Redis
在 PHP 中，我们可以将用户或商家的地理位置存储到 MySQL 数据库，并同步存储到 Redis 中。
// 数据库连接
$pdo = new PDO('mysql:host=localhost;dbname=geo_db', 'username', 'password');// Redis 连接
$redis = new Redis();
$redis->connect('127.0.0.1', 6379);// 示例数据
$name = "Sample Location";
$latitude = 37.7749;
$longitude = -122.4194;// 插入到 MySQL
$stmt = $pdo->prepare("INSERT INTO locations (name, latitude, longitude) VALUES (?, ?, ?)");
$stmt->execute([$name, $latitude, $longitude]);// 获取插入的记录ID
$locationId = $pdo->lastInsertId();// 插入到 Redis Geo 数据结构
$redis->geoAdd('locations_geo', $longitude, $latitude, $locationId);
3. 根据当前位置查询附近的地点
使用 Redis 的 GEORADIUS 命令查询某个地理位置附近的所有地点，并返回相应的 MySQL 数据。
// 用户当前位置
$userLat = 37.7749;
$userLng = -122.4194;// 查询 Redis 中的附近地点，半径10公里以内
$nearbyLocationIds = $redis->geoRadius('locations_geo', $userLng, $userLat, 10, 'km', ['WITHDIST']);// 准备查询ID集合
$ids = array_map(function($item) {return $item[0];
}, $nearbyLocationIds);// 如果存在附近地点，查询详细信息
if (!empty($ids)) {$placeholders = str_repeat('?,', count($ids) - 1) . '?';$stmt = $pdo->prepare("SELECT * FROM locations WHERE id IN ($placeholders)");$stmt->execute($ids);$locations = $stmt->fetchAll(PDO::FETCH_ASSOC);foreach ($locations as $location) {echo "Name: " . $location['name'] . ", Distance: " . $nearbyLocationIds[array_search($location['id'], $ids)][1] . " km\n";}
} else {echo "No nearby locations found.\n";
}
4. 计算两个位置之间的距离
通过 Redis 的 GEODIST 命令可以快速计算两个位置之间的距离。
$locationId1 = 1; // Palermo
$locationId2 = 2; // Catania$distance = $redis->geoDist('locations_geo', $locationId1, $locationId2, 'km');
echo "Distance between Location 1 and Location 2: $distance km\n";
总结
通过这种方式，Redis 用于快速的地理位置查询和距离计算，而 MySQL 则存储详细的位置信息。结合两者，可以实现高效的地理位置服务，适用于各种需要地理信息处理的场景，如本地搜索、物流跟踪等。