Redis的GEORADIUS命令用于在地理空间中搜索给定位置附近的点。为了优化存储，你可以采取以下策略：
数据结构选择：使用Sorted Set数据结构存储地理位置数据。Sorted Set允许你根据分数（在本例中为经纬度）存储和检索数据。每个元素都有一个唯一的成员ID和一个分数。
索引优化：为了加速地理位置查询，你可以使用RADIUS命令的扩展版本，即GEORADIUSBYMEMBER。这个命令允许你根据给定成员的ID搜索附近的点，而不是使用经纬度作为参数。这样，你可以先根据成员ID创建一个Sorted Set，然后使用GEORADIUSBYMEMBER命令进行查询。
数据分片：如果你的数据集非常大，可以考虑将数据分片到多个Redis实例中。这样，你可以将地理位置数据分布在不同的服务器上，从而提高查询性能。
缓存：对于频繁查询的结果，可以考虑使用缓存策略。例如，你可以将查询结果存储在内存中，以便在后续请求中快速返回结果。这可以通过使用Redis的内存数据结构（如Hashes、Strings或Lists）来实现。
数据压缩：为了节省存储空间，你可以考虑对地理位置数据进行压缩。例如，你可以使用GEOJSON格式存储地理空间数据，然后使用Redis的GEOADD命令将压缩后的数据添加到Sorted Set中。在读取数据时，可以使用GEOGET命令将压缩后的数据解压缩为可读格式。
批量操作：如果你需要执行多个GEORADIUS查询，可以考虑使用批量操作。例如，你可以将多个查询合并为一个pipeline，从而减少网络延迟和提高性能。
定期维护：定期对Sorted Set进行维护，例如删除过期数据或重新排序成员，以确保查询性能。
通过遵循这些策略，你可以优化Redis中GEORADIUS命令的存储和查询性能。