Redis的地理空间索引（geospatial index）允许您通过经纬度坐标存储和查询地理位置数据。为了优化Redis地理空间数据的存储结构，您可以采取以下策略：
使用合适的数据类型：在Redis中，有两种数据类型可用于地理空间数据：GEO和GEORADIUS。GEO用于存储单个地理位置点，而GEORADIUS用于存储一组地理位置点和它们与给定点的距离。根据您的需求选择合适的数据类型。
合理设置坐标精度：地理空间索引的精度由半径（radius）参数决定。较小的半径可以提高查询精度，但会增加存储空间的需求。较大的半径会降低查询精度，但可以减少存储空间的需求。您需要根据应用场景权衡精度和存储空间。
使用压缩：为了节省存储空间，您可以考虑使用压缩算法（如Snappy或LZ4）对地理空间数据进行压缩。请注意，压缩和解压缩数据可能会增加CPU负载。
数据分片：如果您有大量的地理空间数据，可以考虑将数据分片存储在多个Redis实例中。这样可以提高查询性能，但需要处理数据一致性和分布式事务的问题。
使用Redis集群：为了提高可用性和扩展性，您可以使用Redis集群将地理空间数据分布在多个节点上。这样可以实现负载均衡和故障转移。
缓存策略：对于频繁查询的地理空间数据，您可以考虑使用缓存策略（如LRU或LFU）将数据缓存在内存中，以减少对Redis的访问次数和延迟。
定期清理过期数据：根据您的应用场景，您可能需要定期清理过期的地理空间数据。您可以使用EXPIRE命令为数据设置过期时间，或者使用SCAN和DEL命令遍历并删除过期数据。
监控和调优：定期监控Redis的性能指标（如内存使用、命令执行时间和磁盘I/O），并根据需要进行调优。例如，您可以调整Redis的配置参数，以便更好地利用硬件资源。
