


Comment SQL peut-il trouver la latitude et la longitude les plus proches ?
Méthode SQL pour trouver la latitude et la longitude les plus proches
Dans les applications de géographie spatiale, déterminer les coordonnées de latitude et de longitude les plus proches d'un système de coordonnées donné est une tâche courante. Cette tâche survient lorsque vous devez identifier la ville, le point de repère ou tout autre point d'intérêt le plus proche en fonction de sa distance par rapport à un emplacement spécifié.
Une façon de résoudre ce problème consiste à utiliser des requêtes SQL. SQL fournit une série de fonctions qui peuvent être utilisées pour calculer des distances et récupérer des données en fonction des conditions de distance.
Structure des requêtes
La requête suivante utilise la formule Haversine pour calculer la distance entre une coordonnée donnée et toutes les coordonnées de la table de la base de données. Cette formule détermine la distance en fonction de la différence de latitude et de longitude, en tenant compte de la courbure de la Terre :
SELECT latitude, longitude, SQRT( POW(69.1 * (latitude - [startlat]), 2) + POW(69.1 * ([startlng] - longitude) * COS(latitude / 57.3), 2)) AS distance FROM TableName HAVING distance < 25 ORDER BY distance ASC;
- [startlat] et [startlng] représentent les coordonnées de latitude et de longitude du point de départ.
- 25 Spécifie le seuil de distance maximale. Les enregistrements avec une distance supérieure à 25 seront exclus des résultats.
-
ORDER BY distance ASC
Triez les résultats par ordre croissant par distance, les coordonnées les plus proches en premier.
Exécution de requêtes
Lorsque cette requête est exécutée, elle renvoie la latitude et la longitude de la coordonnée la plus proche dans un seuil de distance spécifié. Les résultats sont triés par distance, les coordonnées les plus proches étant répertoriées en premier.
Avec cette méthode, vous pouvez trouver efficacement les coordonnées de latitude et de longitude les plus proches qui répondent à vos critères. Ces connaissances peuvent être appliquées dans divers domaines tels que les services géolocalisés, la logistique et l'analyse de données.
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Par rapport à d'autres langages de programmation, MySQL est principalement utilisé pour stocker et gérer les données, tandis que d'autres langages tels que Python, Java et C sont utilisés pour le traitement logique et le développement d'applications. MySQL est connu pour ses performances élevées, son évolutivité et son support multiplateforme, adapté aux besoins de gestion des données, tandis que d'autres langues présentent des avantages dans leurs domaines respectifs tels que l'analyse des données, les applications d'entreprise et la programmation système.

La cardinalité de l'index MySQL a un impact significatif sur les performances de la requête: 1. L'indice de cardinalité élevé peut réduire plus efficacement la plage de données et améliorer l'efficacité de la requête; 2. L'indice de cardinalité faible peut entraîner une analyse complète de la table et réduire les performances de la requête; 3. Dans l'indice conjoint, des séquences de cardinalité élevées doivent être placées devant pour optimiser la requête.

Les opérations de base de MySQL incluent la création de bases de données, les tables et l'utilisation de SQL pour effectuer des opérations CRUD sur les données. 1. Créez une base de données: CreatedAtAbaseMy_First_DB; 2. Créez un tableau: CreateTableBooks (idIntauto_inCmentPrimaryKey, TitleVarchar (100) notnull, AuthorVarchar (100) notnull, publied_yearint); 3. Données d'insertion: INSERTINTOBOOKS (titre, auteur, publié_year) VA

InnodBBufferPool réduit les E / S de disque en mettant en cache des données et des pages d'indexation, améliorant les performances de la base de données. Son principe de travail comprend: 1. La lecture des données: lire les données de BufferPool; 2. Écriture de données: Après avoir modifié les données, écrivez dans BufferPool et actualisez-les régulièrement sur le disque; 3. Gestion du cache: utilisez l'algorithme LRU pour gérer les pages de cache; 4. Mécanisme de lecture: Chargez à l'avance des pages de données adjacentes. En dimensionner le tampon et en utilisant plusieurs instances, les performances de la base de données peuvent être optimisées.

MySQL convient aux applications Web et aux systèmes de gestion de contenu et est populaire pour son open source, ses performances élevées et sa facilité d'utilisation. 1) Par rapport à PostgreSQL, MySQL fonctionne mieux dans les requêtes simples et les opérations de lecture simultanées élevées. 2) Par rapport à Oracle, MySQL est plus populaire parmi les petites et moyennes entreprises en raison de son open source et de son faible coût. 3) Par rapport à Microsoft SQL Server, MySQL est plus adapté aux applications multiplateformes. 4) Contrairement à MongoDB, MySQL est plus adapté aux données structurées et au traitement des transactions.

MySQL gère efficacement les données structurées par la structure de la table et la requête SQL, et met en œuvre des relations inter-tableaux à travers des clés étrangères. 1. Définissez le format de données et tapez lors de la création d'une table. 2. Utilisez des clés étrangères pour établir des relations entre les tables. 3. Améliorer les performances par l'indexation et l'optimisation des requêtes. 4. Bases de données régulièrement sauvegarde et surveillent régulièrement la sécurité des données et l'optimisation des performances.
