LBS.云存储和云检索应用实战

用过美团外卖的小伙伴们都知道，美团通过收货地址来为我们推荐附近的商品或者商家，如下：

要想实现这个业务，需要：

1. 知道收货地址的坐标点
2. 知道店铺的坐标点
3. 根据收货地址来检索附近的店铺。

上一次，我们介绍了百度LBS地图的Web端开发实战，主要介绍了百度地图的地图展示、本地检索、逆/地理编码、覆盖物、城市列表等关键功能；实现了店铺的坐标点定位。
那么这一次我们着重介绍通过百度LBS云存储和云检索实现“根据收货地址来检索附近的店铺”的功能。

LBS.云是百度地图针对LBS开发者推出的平台级服务，结合已有的地图API和SDK服务，通过开放服务端存储和计算能力，提供海量位置数据的实时存储、检索、展示一体化解决方案。
这个解决方案让我们能够很轻松地实现上述功能。

0.简介

LBS云提供了关键的nearby API，这个API主要是通过上传一个Point的坐标到LBS云，通过nearby的检索功能实现对附近10000米范围的Point点检索，通过json数据传递给我们开发者。
LBS云为我们提供了一个可扩展列的位置数据表（geotable），里面可以存储我们想要保存的关键字段，比如店铺ID。

这样，我们开发者只需要关注如何存储数据和获取数据了。

1.LBS云存储

首先，申请一个百度LBS的密钥（ak）。

然后到虎鲸数据管理平台创建自己的table。

我的table名为ym_shop_lbs，自定义字段为shop_id。
我现在要做的就是将店铺的point和ID存储到LBS云。

百度LBS地图的Web端开发实战教程中介绍到了如何存储店铺的Point，我们接着讲。

通过ajax将point的信息传递的controller。

$.showConfirm("您确定要将 " + rs.address + " 设为当前地址吗？", function() {// 通过ajax进行地址点的更新$.ajax({    type : 'POST',    url : common.ctx + "/seller/updateShopLocation",    dataType : "json",    cache : false,    data : {        lbs_point : point.lng + "," + point.lat,        lbs_address : rs.address,    },    success : function(json) {    },    error : function(xhr, ajaxOptions, thrownError) {        $.showErr("更新店铺坐标失败，稍后再试");    }});

接下来的代码，篇幅比较长，考虑到每个人的项目需求都不一样，就不贴具体的代码了，我把几个关键的代码，都提交到了CSDN的代码库 bd_lbs_yun ，可参照。

public ModelAndView updateShopLocation() {    Shops shop = mem.get("shop");    String lbs_point = getPara("lbs_point");    String lbs_address = getPara("lbs_address");    shop.setAddress(lbs_address);    if (StringUtils.isEmpty(shop.getLbs_point())) {        shop.setLbs_point(lbs_point);        // 增加坐标值        message = this.shopService.addLocation(shop);    } else {        shop.setLbs_point(lbs_point);        // 更新坐标值        message = this.shopService.updateLocation(shop);    }}

增加坐标点和更新坐标点。

private Map<String, Object> createLBSParams(Shops shop) {    Map<String, Object> params = new HashMap<String, Object>();    params.put("ak", Variables.baidu_map_key);    params.put("geotable_id", Variables.baidu_map_table_id);    params.put("title", shop.getPusername());// 店铺名称    String[] lbs_points = shop.getLbs_point().split(",");    // 经度    params.put("longitude", lbs_points[0]);    params.put("latitude", lbs_points[1]);// 店铺纬度    params.put("coord_type", "3");    return params;}

public String addLocation(Shops shop) {    Map<String, Object> params = createLBSParams(shop);    // 自定义列    params.put("shop_id", shop.getPid());// 放入用户id，或者店铺仓库id用户后期检索    /*     * 参数名 参数含义 类型 备注 status 状态码 int32 0代表成功，其它取值含义另行说明 message 响应的信息     * string(50) 状态码描述 id 新增的数据的id string     */    String jsonStr = BaiduLBSUtil.createPOI(params);// 返回    CreateResData resData = JSON.parseObject(jsonStr, CreateResData.class);    if (!resData.isSuccessed()) {        throw new OrderException(resData.getMessage());    }    return "店铺位置设置成功";// 返回新增列的id}

BaiduLBSUtil的具体内容，可从CSDN的代码库 bd_lbs_yun 下载。

3.LBS云检索

通过nearby方法检索。

// 获取列表信息// http://api.map.baidu.com/geosearch/v3/nearby?ak=您的ak&geotable_id=****&location=116.395884,39.932154&radius=1000&tags=酒店&sortby=distance:1|price:1&filter=price:200,300Map<String, Object> params = new HashMap<String, Object>();params.put("ak", Variables.baidu_map_key);params.put("geotable_id", Variables.baidu_map_table_id);params.put("location", lbs_point);// 收货地址的坐标点params.put("radius", 10000);// 检索半径params.put("page_index", vo.getPageNum() - 1);// 百度从0开始params.put("page_size", vo.getNumPerPage());// 百度默认为10，最多50String jsonStr = BaiduLBSUtil.nearby(params);// 返回NearbyResData resData = JSON.parseObject(jsonStr, NearbyResData.class);ArrayList<ContentData> shop_ids = resData.getContents();

需要注意的是，百度LBS云的nearby方法本身提供了分页功能，并且下表从0开始，不是从1开始。
获取到shop_id后，表示大功告成了。
接下来就只需要将shop_id和自己的表进行关联，获取到对应的数据就可以了。

如果要显示距离，可通过ContentData中的distance字段来获取。

限于篇幅、以及各自项目的不同，本文提供的代码只能作为参照，如果还需要帮助，可以通过技术交流群和我联系。

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