Redis里点线面存储技术到底能不能行得通，怎么实现才靠谱一点

关于Redis里“点线面”存储技术是否行得通，答案是：在特定场景和合理的设计下，完全行得通，而且性能会非常出色，但如果用错了地方或者设计不当，会非常糟糕。 这就像用一把精密的瑞士军刀去砍大树，不是刀不行，而是你没用对地方和方法。

“点线面”是一种非常形象的说法，用来描述地理空间数据或复杂关系数据，我们把它拆开看：

• 点（Point）： 最简单，就是一个个带有经纬度的位置标记，比如一个外卖骑手的位置、一家餐厅的位置、一个共享单车的位置，这在Redis里是天生的强项，直接用GEO数据类型存储就行，非常简单高效。
• 线（Line）： 由一系列有序的“点”连接而成，比如一条道路的轨迹、一辆车的行驶路径、一条河流的走向，Redis本身没有直接的“线”数据类型。
• 面（Polygon）： 由一条首尾相连的“线”围成的封闭区域，比如一个行政区的边界、一个商圈的覆盖范围、一个电子围栏，Redis本身也没有直接的“面”数据类型。

问题的核心就变成了：如何在一个擅长处理“点”和简单键值的内存数据库中，巧妙地存储和查询“线”和“面”？

怎么实现才靠谱一点？

实现是否靠谱,完全取决于你的业务需求，主要是你想用这些“点线面”来做什么，以下是几种常见需求和对应的靠谱实现思路，我会尽量避免专业术语，用大白话解释。

你只想存储和快速判断“一个点在一个面里”或“一个点附近有哪些线/面”

这是最经典、Redis最能发挥优势的场景，思路是“化面为点，利用索引”。

• 实现方法：
  1. 存储“面”的轮廓点： 虽然Redis不能直接存一个“面”，但你可以把一个“面”（比如北京市的边界）的轮廓上所有关键点的经纬度，按顺序存储在一个普通的Redis集合（Set）或列表（List）里，这个集合的Key可以叫 beijing:boundary:points，这相当于把一张纸剪成碎片，但你记住了拼图顺序。
  2. 存储“面”的索引边界框： 计算这个“面”最小最大经纬度，形成一个矩形的“外包框”，把这个矩形框的信息（比如中心点、最小最大经纬度）存储起来，这个可以用Hash数据类型存。
  3. 核心技巧 - 空间索引： 这是最关键的一步，使用Redis的GEO数据类型，为所有的“面”建立一个空间索引，具体做法是：把你业务中所有的“面”（比如全国所有城市），用一个有代表性的点（比如城市中心点）作为GEO元素，添加到同一个GEO集合中，这个GEO集合的Key可以叫 all_cities:geo_index。
• 查询时：
  • 问题：“我现在这个位置（一个点），属于哪个城市（一个面）？”
  • 步骤：
    1. 先用 GEORADIUS 命令，从 all_cities:geo_index 这个GEO集合里，以你当前坐标为圆心，用一个合理的半径（比如50公里），快速搜出你“附近”可能有哪些城市的中心点，这一步利用GEO索引，速度极快，能瞬间从成千上万个城市中筛选出几个候选城市。
    2. 拿到候选城市的ID后,再从Redis里取出这些城市完整的轮廓点数据（即第一步存的 city_id:boundary:points）。
    3. 在应用程序中,使用一个简单的几何算法（如射线法），判断你的当前位置是否在某个候选城市的轮廓内，这个计算虽然是在应用端做的，但因为候选城市已经很少了，所以速度很快。

这种方法的靠谱之处在于： 它把最耗时的“遍历所有多边形”的步骤，通过Redis强大的GEO索引变成了一个极快的“初步筛选”，大大减轻了应用服务器的计算压力，这是典型的“空间数据库”工作原理的精简版，根据Redis官方文档和大量实践案例（例如某知名外卖和打车平台的核心架构分享），这种模式在高并发、低延迟的场景下被验证是极其有效的。

你需要存储和查询复杂的“线”（如车辆轨迹）

这个需求更关注“线”本身的顺序和细节。

• 实现方法：
  1. 使用Redis Streams数据类型： 这是非常靠谱的选择，Streams本质是一个只追加的日志，每个轨迹点作为一个消息存入，Key可以是 device:12345:track，每个点包含经纬度、时间戳等信息，这完美匹配了轨迹数据“按时间顺序产生、只增不改”的特性。
  2. 使用GeoHash拼接： 另一种思路是，将一条轨迹的多个点，通过GeoHash算法（一种将二维经纬度编码成一维字符串的算法）转换成字符串，然后存储在一个普通的String或者List里，这样可以压缩数据，但查询灵活性会降低，更适合一次性读取整条轨迹。
• 查询时：
  • 如果是Streams,你可以按时间范围查询某段时间内的轨迹点，非常方便。
  • 如果想判断“一条轨迹是否经过某个区域”，可以结合场景一的方法，先取出轨迹的所有点，然后在应用端判断是否有落在目标区域内的点。

你需要非常复杂的空间运算（如求两个面的交集、线的长度、面的面积）

直接结论：这种情况下，用Redis不靠谱。

Redis的强项是存储、索引和快速筛选，而不是进行复杂的几何计算，如果你需要频繁进行这类计算，更靠谱的架构是：

• 混合存储： 依然使用Redis（用上述方法）来存储原始的点线面数据和空间索引，用于快速的初步筛选和缓存。
• 专业数据库辅助： 使用真正的空间数据库（如PostGIS（是PostgreSQL的扩展）、MongoDB等）作为主数据库，当Redis完成快速筛选后，将筛选出的少量数据的ID发送给空间数据库，由它来完成那些复杂的、专业的几何计算。

总结一下靠谱的要点

1. 明确目标： 想清楚你的主要查询是什么，是点查面？面查点？还是复杂的空间分析？前两者Redis大有可为，后者需要帮手。
2. 利用好GEO索引： 这是Redis给你的“超级武器”，一定要用它来做第一道高速过滤器。
3. 数据拆分： 把“存储”和“计算”分开，Redis负责存和简单找，复杂的数学题交给应用程序或者专业数据库去算。
4. 选择合适的数据类型： 点用GEO，轨迹用Streams或List，属性用Hash，关系用Set/Sorted Set。
5. 别让Redis干重活儿： 就像不要让法拉利去拉货一样，别指望Redis去做它不擅长的复杂几何计算。

Redis作为“点线面”存储的缓存和索引层，是极其靠谱和高效的方案，但指望它成为一个全能的GIS服务器，那就不靠谱了，正确的架构设计，永远是让合适的工具做合适的事。