Geospatial 자료 구조 (GEOADD, GEOPOS, GEODIST, GEOSEARCH)

author

JSCODE 박재성

✅ 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.

author