最近作一个项目:须要查询一个站点(已知该站点经纬度)500米范围内的其它站点。因此,我首先想到的是,对每条记录,去进行遍历,跟数据库中的每个点进行距离计算,当距离小于500米时,认为匹配。这样作确实可以获得结果,可是效率极其低下,由于每条记录都要去循环匹配n条数据,其消耗的时间可想而知。java
因而我就想到一个先过滤出大概的经纬度范围再进行计算。比方说正方形的四个点,因而我在网上搜索,意外的,查询到了一个关于这个计算附近地点搜索初探,里面使用python实现了这个想法。因此参考了一下原文中的算法,使用JAVA进行了实现。python
实现原理也是很类似的,先算出该点周围的矩形的四个点,而后使用经纬度去直接匹配数据库中的记录。git
思路:首先算出“给定坐标附近500米”这个范围的坐标范围。 虽然它是个圆,但咱们能够先求出该圆的外接正方形,而后拿正方形的经纬度范围去搜索数据库。算法
先来求东西两侧的的范围边界。在haversin公式中令φ1 = φ2,数据库
用Java代码写就是code
//先计算查询点的经纬度范围lat已知纬度,lng已知经度 double r = 6371;//地球半径公里 double dis = 0.5;//0.5公里距离 double dlng = 2*Math.asin(Math.sin(dis/(2*r))/Math.cos(lat*Math.PI/180)); dlng = dlng*180/Math.PI;//角度转为弧度 double dlat = dis/r; dlat = dlat*180/Math.PI;
最后,就能够得出四个点的坐标:
left-top : (lat + dlat, lng – dlng)
right-top : (lat + dlat, lng + dlng)
left-bottom : (lat – dlat, lng – dlng)
right-bottom: (lat – dlat, lng + dlng)
综合也就是这样进行筛选查询get
public List<Property> findNeighPosition(double longitude,double latitude){ //先计算查询点的经纬度范围 double r = 6371;//地球半径公里 double dis = 0.5;//0.5公里距离 double dlng = 2*Math.asin(Math.sin(dis/(2*r))/Math.cos(latitude*Math.PI/180)); dlng = dlng*180/Math.PI;//角度转为弧度 double dlat = dis/r; dlat = dlat*180/Math.PI; double minlat =latitude-dlat; double maxlat = latitude+dlat; double minlng = longitude -dlng; double maxlng = longitude + dlng; String hql = "from Property where longitude>=? and longitude =<? and latitude>=? latitude=<? and state=0"; Object[] values = {minlng,maxlng,minlat,maxlat}; List<Property> list = find(hql, values); return list; }