GeoHash 编码。二分区间，区间编码。
编码方式是，经纬度分别编码，大区间逐步二分进行编码，最后经纬度分别奇偶进行组合.
示例：13 GEO是什么？还可以定义新的数据类型吗？-2.webp还介绍了自定义数据类型的方式。略。
面向 LBS 应用的 GEO 数据类型
在日常生活中，我们越来越依赖搜索“附近的餐馆”、在打车软件上叫车，这些都离不开基于位置信息服务（Location-Based Service，LBS）的应用。LBS 应用访问的数据是和人或物关联的一组经纬度信息，而且要能查询相邻的经纬度范围，GEO 就非常适合应用在 LBS 服务的场景中，我们来看一下它的底层结构。
GEO 的底层结构
同时，Hash 类型的 HSET 操作命令，会根据 key 来设置相应的 value 值，所以，我们可以用它来快速地更新车辆变化的经纬度信息。
到这里，Hash 类型看起来是一个不错的选择。但问题是，对于一个 LBS 应用来说，除了记录经纬度信息，还需要根据用户的经纬度信息在车辆的 Hash 集合中进行范围查询。一旦涉及到范围查询，就意味着集合中的元素需要有序，但 Hash 类型的元素是无序的，显然不能满足我们的要求。
我们再来看看使用 Sorted Set 类型是不是合适。
Sorted Set 类型也支持一个 key 对应一个 value 的记录模式，其中，key 就是 Sorted Set 中的元素，而 value 则是元素的权重分数。更重要的是，Sorted Set 可以根据元素的权重分数排序，支持范围查询。这就能满足 LBS 服务中查找相邻位置的需求了。
实际上，GEO 类型的底层数据结构就是用 Sorted Set 来实现的。咱们还是借着叫车应用的例子来加深下理解。
用 Sorted Set 来保存车辆的经纬度信息时，Sorted Set 的元素是车辆 ID，元素的权重分数是经纬度信息，如下图所示：
这时问题来了，Sorted Set 元素的权重分数是一个浮点数（float 类型），而一组经纬度包含的是经度和纬度两个值，是没法直接保存为一个浮点数的，那具体该怎么进行保存呢？
这就要用到 GEO 类型中的 GeoHash 编码了。
GeoHash 的编码方法
为了能高效地对经纬度进行比较，Redis 采用了业界广泛使用的 GeoHash 编码方法，这个方法的基本原理就是“二分区间，区间编码”。
当我们要对一组经纬度进行 GeoHash 编码时，我们要先对经度和纬度分别编码，然后再把经纬度各自的编码组合成一个最终编码。
首先，我们来看下经度和纬度的单独编码过程。
对于一个地理位置信息来说，它的经度范围是[-180,180]。GeoHash 编码会把一个经度值编码成一个 N 位的二进制值，我们来对经度范围[-180,180]做 N 次的二分区操作，其中 N 可以自定义。
在进行第一次二分区时，经度范围[-180,180]会被分成两个子区间：[-180,0) 和[0,180]（我称之为左、右分区）。此时，我们可以查看一下要编码的经度值落在了左分区还是右分区。如果是落在左分区，我们就用 0 表示；如果落在右分区，就用 1 表示。这样一来，每做完一次二分区，我们就可以得到 1 位编码值。
然后，我们再对经度值所属的分区再做一次二分区，同时再次查看经度值落在了二分区后的左分区还是右分区，按照刚才的规则再做 1 位编码。当做完 N 次的二分区后，经度值就可以用一个 N bit 的数来表示了。
举个例子，假设我们要编码的经度值是 116.37，我们用 5 位编码值（也就是 N=5，做 5 次分区）。
我们先做第一次二分区操作，把经度区间[-180,180]分成了左分区[-180,0) 和右分区[0,180]，此时，经度值 116.37 是属于右分区[0,180]，所以，我们用 1 表示第一次二分区后的编码值。
接下来，我们做第二次二分区：把经度值 116.37 所属的[0,180]区间，分成[0,90) 和[90, 180]。此时，经度值 116.37 还是属于右分区[90,180]，所以，第二次分区后的编码值仍然为 1。等到第三次对[90,180]进行二分区，经度值 116.37 落在了分区后的左分区[90, 135) 中，所以，第三次分区后的编码值就是 0。
按照这种方法，做完 5 次分区后，我们把经度值 116.37 定位在[112.5, 123.75]这个区间，并且得到了经度值的 5 位编码值，即 11010。这个编码过程如下表所示：
对纬度的编码方式，和对经度的一样，只是纬度的范围是[-90，90]，下面这张表显示了对纬度值 39.86 的编码过程。
当一组经纬度值都编完码后，我们再把它们的各自编码值组合在一起，组合的规则是：最终编码值的偶数位上依次是经度的编码值，奇数位上依次是纬度的编码值，其中，偶数位从 0 开始，奇数位从 1 开始。
我们刚刚计算的经纬度（116.37，39.86）的各自编码值是 11010 和 10111，组合之后，第 0 位是经度的第 0 位 1，第 1 位是纬度的第 0 位 1，第 2 位是经度的第 1 位 1，第 3 位是纬度的第 1 位 0，以此类推，就能得到最终编码值 1110011101，如下图所示：
用了 GeoHash 编码后，原来无法用一个权重分数表示的一组经纬度（116.37，39.86）就可以用 1110011101 这一个值来表示，就可以保存为 Sorted Set 的权重分数了。
当然，使用 GeoHash 编码后，我们相当于把整个地理空间划分成了一个个方格，每个方格对应了 GeoHash 中的一个分区。
举个例子。我们把经度区间[-180,180]做一次二分区，把纬度区间[-90,90]做一次二分区，就会得到 4 个分区。我们来看下它们的经度和纬度范围以及对应的 GeoHash 组合编码。
- 分区一：[-180,0) 和[-90,0)，编码 00；
- 分区二：[-180,0) 和[0,90]，编码 01；
- 分区三：[0,180]和[-90,0)，编码 10；
- 分区四：[0,180]和[0,90]，编码 11。
这 4 个分区对应了 4 个方格，每个方格覆盖了一定范围内的经纬度值，分区越多，每个方格能覆盖到的地理空间就越小，也就越精准。我们把所有方格的编码值映射到一维空间时，相邻方格的 GeoHash 编码值基本也是接近的，如下图所示：
所以，我们使用 Sorted Set 范围查询得到的相近编码值，在实际的地理空间上，也是相邻的方格，这就可以实现 LBS 应用“搜索附近的人或物”的功能了。
不过，我要提醒你一句，有的编码值虽然在大小上接近，但实际对应的方格却距离比较远。例如，我们用 4 位来做 GeoHash 编码，把经度区间[-180,180]和纬度区间[-90,90]各分成了 4 个分区，一共 16 个分区，对应了 16 个方格。编码值为 0111 和 1000 的两个方格就离得比较远，如下图所示：
所以，为了避免查询不准确问题，我们可以同时查询给定经纬度所在的方格周围的 4 个或 8 个方格。
好了，到这里，我们就知道了，GEO 类型是把经纬度所在的区间编码作为 Sorted Set 中元素的权重分数，把和经纬度相关的车辆 ID 作为 Sorted Set 中元素本身的值保存下来，这样相邻经纬度的查询就可以通过编码值的大小范围查询来实现了。接下来，我们再来聊聊具体如何操作 GEO 类型。
小结
这节课，我们学习了 Redis 的扩展数据类型 GEO。GEO 可以记录经纬度形式的地理位置信息，被广泛地应用在 LBS 服务中。GEO 本身并没有设计新的底层数据结构，而是直接使用了 Sorted Set 集合类型。
GEO 类型使用 GeoHash 编码方法实现了经纬度到 Sorted Set 中元素权重分数的转换，这其中的两个关键机制就是对二维地图做区间划分，以及对区间进行编码。一组经纬度落在某个区间后，就用区间的编码值来表示，并把编码值作为 Sorted Set 元素的权重分数。这样一来，我们就可以把经纬度保存到 Sorted Set 中，利用 Sorted Set 提供的“按权重进行有序范围查找”的特性，实现 LBS 服务中频繁使用的“搜索附近”的需求。
GEO 属于 Redis 提供的扩展数据类型。扩展数据类型有两种实现途径：一种是基于现有的数据类型，通过数据编码或是实现新的操作的方式，来实现扩展数据类型，例如基于 Sorted Set 和 GeoHash 编码实现 GEO，以及基于 String 和位操作实现 Bitmap；另一种就是开发自定义的数据类型，具体的操作是增加新数据类型的定义，实现创建和释放函数，实现新数据类型支持的命令操作，建议你尝试着把今天学到的内容灵活地应用到你的工作场景中。
每课一问
到今天为止，我们已经学习 Redis 的 5 大基本数据类型和 3 个扩展数据类型，我想请你来聊一聊，你在日常的实践过程中，还用过 Redis 的其他数据类型吗？
欢迎在留言区分享你使用过的其他数据类型，我们一起来交流学习。如果你身边还有想要自己开发 Redis 的新数据类型的朋友，也希望你帮我把今天的内容分享给他 / 她。我们下节课见。