lbs中从库中查询某经纬度2KM范围内的数据

sql语句查询经纬度范围

指定一个经纬度，给定一个范围值(单位:公里)，查出在经纬度周围这个范围内的数据。 
经度:113.914619 
纬度:22.50128 
范围:2km 
longitude为数据表经度字段 
latitude为数据表纬度字段 
SQL在mysql下测试经过,其余数据库可能须要修改 
SQL语句以下: 
select * from location where sqrt( ( ((113.914619-longitude)*PI()*12656*cos(((22.50128+latitude)/2)*PI()/180)/180) * ((113.914619-longitude)*PI()*12656*cos (((22.50128+latitude)/2)*PI()/180)/180) ) + ( ((22.50128-latitude)*PI()*12656/180) * ((22.50128-latitude)*PI()*12656/180) ) )<2

 

MySQL性能调优 – 使用更为快速的算法进行距离

最近遇到了一个问题,经过不断的尝试最终将某句本来占据近1秒的查询优化到了0.01秒,效率提升了100倍.

问题是这样的,有一张存放用户居住地点经纬度信息的MySQL数据表,表结构能够简化 为:id(int),longitude(long),latitude()long. 而业务系统中有一个功能是查找离某个用户最近的其他数个用户,经过代码分析,能够肯定原先的作法基本是这样的:

//须要查询的用户的坐标

$lat=20;
$lon=20;//执行查询,算出该用户与全部其余用户的距离,取出最近的10个
$sql='select * from users_location order by ACOS(SIN(('.$lat.' * 3.1415) / 180 ) *SIN((latitude * 3.1415) / 180 ) +COS(('.$lat.' * 3.1415) / 180 ) * COS((latitude * 3.1415) / 180 ) *COS(('.$lon.' * 3.1415) / 180 - (longitude * 3.1415) / 180 ) ) * 6380 asc limit 10';

而这条sql执行的速度却很是缓慢,用了近1秒的时间才返回结果,应该是由于order里的子语句用了太多的数学计算公式,致使总体的运算速度降低.

而在实际的使用中,不太可能会发生须要计算该用户与全部其余用户的距离,而后再排序的状况,当用户数量达到一个级别时,就能够在一个较小的范围里进行搜索,而非在全部用户中进行搜索.

因此对于这个例子,我增长了4个where条件,只对于经度和纬度大于或小于该用户1度(111千米)范围内的用户进行距离计算,同时对数据表中的经度和纬度两个列增长了索引来优化where语句执行时的速度.

最终的sql语句以下

$sql='select * from users_location where latitude > '.$lat.'-1 and latitude < '.$lat.'+1 and longitude > '.$lon.'-1 and longitude < '.$lon.'+1 order by ACOS(SIN(('.$lat.' * 3.1415) / 180 ) *SIN((latitude * 3.1415) / 180 ) +COS(('.$lat.' * 3.1415) / 180 ) * COS((latitude * 3.1415) / 180 ) *COS(('.$lon.'* 3.1415) / 180 - (longitude * 3.1415) / 180 ) ) * 6380 asc limit 10';

通过优化的sql大大提升了运行速度,在某些状况下甚至有100倍的提高.这种从业务角度出发,缩小sql查询范围的方法也能够适用在其余地方.