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비전공자도 이해할 수 있는 Redis 중급/실전

Redis로 ‘쓰기 작업’에 대한 DB 부하 줄이기

Redis의 수많은 자료 구조를 효율적으로 배우려면?
List 자료 구조 (RPUSH, LRANGE, LPOP 등)
[실습] 좋아요 수 폭증으로 인한 DB 부하를 Redis로 해결하기 - 1
[실습] 좋아요 수 폭증으로 인한 DB 부하를 Redis로 해결하기 - 2

Redis로 동시성 이슈 해결하기

String 자료 구조 (SET, GET, DEL, SETNX)
[실습] 재고를 차감할 때 동시성 이슈로 인한 오차가 발생하지 않도록 만들기 - 1
[실습] 재고를 차감할 때 동시성 이슈로 인한 오차가 발생하지 않도록 만들기 - 2
[실습] 재고를 차감할 때 동시성 이슈로 인한 오차가 발생하지 않도록 만들기 - 3

Redis로 인기 검색어 구현하기

Sorted Set 자료 구조 (ZADD, ZRANGE, ZINCRBY)
[실습] 많이 검색한 키워드 Top 10을 보여주는 '인기 검색어 기능’ 만들기 - 1
[실습] 많이 검색한 키워드 Top 10을 보여주는 '인기 검색어 기능’ 만들기 - 2

Redis로 API 요청 횟수 제한 기능 구현하기 (Rate Limiting)

Sorted Set 자료 구조 (ZCARD, ZREMRANGEBYSCORE, EXPIRE)
[실습] 악의적인 요청을 방지하기 위해, 10초당 API 요청 횟수를 5회로 제한하기 - 1
[실습] 악의적인 요청을 방지하기 위해, 10초당 API 요청 횟수를 5회로 제한하기 - 2

Redis를 활용해 내 위치를 기준으로 반경 1km에 위치한 카페 찾기

Geospatial 자료 구조 (GEOADD, GEOPOS, GEODIST, GEOSEARCH)
[실습] 내 위치를 기준으로 반경 1km에 위치한 카페 찾기 - 1
[실습] 내 위치를 기준으로 반경 1km에 위치한 카페 찾기 - 2

Redis로 하루 동안 서비스에 방문한 사용자 수(DAU) 카운팅하기

Set 자료 구조 (SADD, SMEMBERS, SCARD)
Bitmap 자료 구조 (SETBIT, GETBIT, BITCOUNT)
Set과 Bitmap의 공통점 / 차이점
[실습] 하루 동안 서비스에 방문한 사용자 수(DAU) 카운팅하기 - 1
[실습] 하루 동안 서비스에 방문한 사용자 수(DAU) 카운팅하기 - 2
[실습] 하루 동안 서비스에 방문한 사용자 수(DAU) 카운팅하기 - 3

Redis를 세션 스토리지로 활용하기

Hash 자료 구조 (HSET, HGET, HGETALL)
서버가 2대 이상일 경우, Redis로 세션 스토리지를 구축해야 하는 이유
[실습] 인증 기능을 로컬 세션 스토리지로 구현했을 때 발생하는 문제점 - 1
[실습] 인증 기능을 로컬 세션 스토리지로 구현했을 때 발생하는 문제점 - 2
[실습] Redis로 세션 스토리지 구축하기
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Geospatial 자료 구조 (GEOADD, GEOPOS, GEODIST, GEOSEARCH)

JSCODE 박재성
JSCODE 박재성
2026. 02. 26.
author
JSCODE 박재성
category
Redis
createdAt
Jan 12, 2026 12:09 AM
isPublic
isPublic
series
비전공자도 이해할 수 있는 Redis 중급/실전
slug
redis-geospatial-data-structure
type
post
updatedAt
Feb 26, 2026 10:00

✅ Geospatial 자료 구조

Redis에서 Geospatial은 위치 데이터(경도, 위도)를 저장하고 검색하는 데 최적화된 자료 구조이다. 이 자료 구조는 특정 위치 기준으로 주어진 거리 내의 데이터를 찾아야 할 때 자주 사용하는 자료 구조이다.
예를 들어, 배달의 민족과 같은 서비스에서는 사용자의 현재 위치(경도, 위도)를 기준으로 반경 3km 이내에 있는 음식점을 빠르게 조회해야 한다. 이때 Redis의 Geospatial을 사용하면 각 음식점의 위치를 미리 저장해두고, 사용자 위치를 중심으로 가까운 음식점을 거리순으로 즉시 검색할 수 있다.
또 다른 예로는 카카오 택시 서비스가 있다. 승객이 호출을 하면, 시스템은 승객의 위치를 기준으로 가장 가까운 택시를 실시간으로 찾아서 알림을 보낼 수 있어야 한다. 이 경우에도 Redis Geospatial을 활용하면 택시들의 위치 정보를 저장해 두었다가 특정 반경 내의 기사들을 빠르게 조회할 수 있다.
 
 

✅ Geospatial 데이터 저장

# 경도, 위도 데이터를 저장 # GEOADD [key] [위도] [경도] [member] $ GEOADD cafe 127.0276 37.4979 a_cafe $ GEOADD cafe 127.0294 37.4981 b_cafe $ GEOADD cafe 127.0330 37.4950 c_cafe
 
 

✅ Geospatial 데이터 조회

# 데이터가 잘 저장됐는 지 key로 확인하기 $ keys * # 모든 member 조회하기 $ ZRANGE cafe 0 -1 # 0번 인덱스(처음)부터 -1번 인덱스(끝)까지의 데이터를 조회 # 저장된 특정 member의 경도, 위도 좌표를 조회하는 명령어 # GEOPOS [key] [member...] $ GEOPOS cafe a_cafe b_cafe c_cafe
** 특징 : Geospatial 자료 구조에 저장된 데이터는, 내부적으로 Sorted Set 방식으로 저장된다. 그래서 Sorted Set 명령어를 입력해도 작동한다.
 

✅ Geospatial 거리 조회

# 두 데이터 사이의 직선 거리를 조회 # GEOPOS [key] [member1] [member2] [단위] $ GEODIST cafe a_cafe b_cafe m # 특정 위치를 기준으로 원하는 반경 내에 있는 데이터 조회 # (+ 거리 가까운 순으로 조회 = ASC) # (+ 거리 포함해서 출력 = WITHDIST) # GEOSEARCH [key] FROMLONLAT [위도] [경도] BYRADIUS [반경] [단위] [ASC/DESC] WITHDIST $ GEOSEARCH cafe FROMLONLAT 127.0280 37.4975 BYRADIUS 1000 m ASC WITHDIST
** 참고) GEOSEARCH 명령어는 위의 기능 이외에도 다양한 검색 옵션을 제공하니 필요 시 찾아보도록 하자.
 
 
📎
이 글은 비전공자도 이해할 수 있는 Redis 중급/실전 강의의 수업 자료 중 일부입니다.