如何以固定坐标A,B为中心,1km为半径内的用户按照距离P远近进行排序?
现在有用户P其坐标为:(116.63255,39.90467),现数据库有40W用户坐标不固定。
业务需求为:以P为圆心,1km为半径内所有用户按照距离由近到远进行数据排序,MYSQL或者PHP或者MYSQL存储过程如何写(如果有)?
其P的数据库信息为:
uid
用户UID
longitude
经度
latitude
纬度
以P为圆心的四个坐标可以如下换算出来,
define("EARTH_RADIUS",6378.137); /** * 获取距离四个坐标 * @param $lon * @param $lat * @param int $distance 默认1KM的距离 * @return array */ public function getDistance($lon,$lat,$distance = 1){ $range = 180 / pi() * $distance / EARTH_RADIUS; $lngR = $range / cos($lat * pi() / 180); $data = array(); $data["maxLat"] = $lat + $range; $data["minLat"] = $lat - $range; $data["maxLng"] = $lon + $lngR ;//最大经度 $data["minLng"] = $lon - $lngR ;//最小经度 return $data; }
得出以上四个点坐标后,Mysql可以这样写:
"SELECT m.uid,m.username,m.email,m.regip,m.regdate,m.lastloginip,m.lastlogtime,f.weight,f.height,f.sex,f.qq,f.weixin,f.weibo,f.birthyear,f.birthmonth,f.birthday,f.blood,f.capricorn,f.birthprovince,f.birthcity,f.birthtown,f.resideprovince,f.residecity,f.residetown,f.friend,f.feedfriend,f.description,f.friendnum,f.follownum,f.device,f.edition,f.longitude,f.latitude FROM ".$_SGLOBAL["common_server"]->tname("member")." AS m LEFT JOIN ".$_SGLOBAL["common_server"]->tname("memberfield")." AS f ON m.uid=f.uid WHERE (f.longitude < '{$distance["maxLng"]}' AND f.longitude > '{$distance["minLng"]}') AND (f.latitude < '{$distance["maxLat"]}' AND f.latitude > '{$distance["minLat"]}') AND 1 DESC LIMIT {$offset},20"
可,以上SQL,却无法进行距离排序,求解决办法!
补充说明一下,如何换算 P 与 P1之间的距离:
/** * 获取两个坐标之间的距离 * @param $lat1 * @param $lng1 * @param $lat2 * @param $lng2 * @param int $len_type * @param int $decimal * @return float */ public function GetDistanceToM($lat1, $lng1, $lat2, $lng2, $len_type = 1, $decimal = 2){ $radLat1 = $lat1 * PI ()/ 180.0; $radLat2 = $lat2 * PI() / 180.0; $a = $radLat1 - $radLat2; $b = ($lng1 * PI() / 180.0) - ($lng2 * PI() / 180.0); $s = 2 * asin(sqrt(pow(sin($a/2),2) + cos($radLat1) * cos($radLat2) * pow(sin($b/2),2))); $s = $s * EARTH_RADIUS; $s = round($s * 1000); if ($len_type > 1){ $s = $s / 1000; } return round($s, $decimal); }
以上的方法是换算距离的,但是却无法在mysql中使用。
回复内容:
现在有用户P其坐标为:(116.63255,39.90467),现数据库有40W用户坐标不固定。
业务需求为:以P为圆心,1km为半径内所有用户按照距离由近到远进行数据排序,MYSQL或者PHP或者MYSQL存储过程如何写(如果有)?
其P的数据库信息为:
uid
用户UID
longitude
经度
latitude
纬度
以P为圆心的四个坐标可以如下换算出来,
define("EARTH_RADIUS",6378.137); /** * 获取距离四个坐标 * @param $lon * @param $lat * @param int $distance 默认1KM的距离 * @return array */ public function getDistance($lon,$lat,$distance = 1){ $range = 180 / pi() * $distance / EARTH_RADIUS; $lngR = $range / cos($lat * pi() / 180); $data = array(); $data["maxLat"] = $lat + $range; $data["minLat"] = $lat - $range; $data["maxLng"] = $lon + $lngR ;//最大经度 $data["minLng"] = $lon - $lngR ;//最小经度 return $data; }
得出以上四个点坐标后,Mysql可以这样写:
"SELECT m.uid,m.username,m.email,m.regip,m.regdate,m.lastloginip,m.lastlogtime,f.weight,f.height,f.sex,f.qq,f.weixin,f.weibo,f.birthyear,f.birthmonth,f.birthday,f.blood,f.capricorn,f.birthprovince,f.birthcity,f.birthtown,f.resideprovince,f.residecity,f.residetown,f.friend,f.feedfriend,f.description,f.friendnum,f.follownum,f.device,f.edition,f.longitude,f.latitude FROM ".$_SGLOBAL["common_server"]->tname("member")." AS m LEFT JOIN ".$_SGLOBAL["common_server"]->tname("memberfield")." AS f ON m.uid=f.uid WHERE (f.longitude < '{$distance["maxLng"]}' AND f.longitude > '{$distance["minLng"]}') AND (f.latitude < '{$distance["maxLat"]}' AND f.latitude > '{$distance["minLat"]}') AND 1 DESC LIMIT {$offset},20"
可,以上SQL,却无法进行距离排序,求解决办法!
补充说明一下,如何换算 P 与 P1之间的距离:
/** * 获取两个坐标之间的距离 * @param $lat1 * @param $lng1 * @param $lat2 * @param $lng2 * @param int $len_type * @param int $decimal * @return float */ public function GetDistanceToM($lat1, $lng1, $lat2, $lng2, $len_type = 1, $decimal = 2){ $radLat1 = $lat1 * PI ()/ 180.0; $radLat2 = $lat2 * PI() / 180.0; $a = $radLat1 - $radLat2; $b = ($lng1 * PI() / 180.0) - ($lng2 * PI() / 180.0); $s = 2 * asin(sqrt(pow(sin($a/2),2) + cos($radLat1) * cos($radLat2) * pow(sin($b/2),2))); $s = $s * EARTH_RADIUS; $s = round($s * 1000); if ($len_type > 1){ $s = $s / 1000; } return round($s, $decimal); }
以上的方法是换算距离的,但是却无法在mysql中使用。
楼主可以看看这篇文章: http://www.infoq.com/cn/articles/depth-study-of-Symfony2
他列举了这类问题的几种解决方案,最后推荐的是mongodb,这也是LBS常见的解决方案之一
这两天我正好也在做这类服务,因为我的数据比较少,所以使用的是mysql partial index的方法。
<code>set @x1 = 31.292491624635; set @y1 = 121.50865016331; set @r0 = 10; select *, AsText(pos), X(pos), Y(pos), 6378 * 2 *ASIN(SQRT( POWER(SIN((@orig_lat - abs(X(pos))) * pi()/180 / 2),2) + COS(@orig_lat * pi()/180 ) * COS(abs(X(pos)) * pi()/180) * POWER(SIN((@orig_lon - Y(pos)) * pi()/180 / 2), 2) )) as distance from user_posistion WHERE MBRContains(LineString(Point(@x1 + @r0 / ( 111.1 / COS(RADIANS(@y1))), @y1 + @r0 / 111.1), Point(@x1 - @r0 / ( 111.1 / COS(RADIANS(@y1))), @y1 - @r0 / 111.1)), pos) order by distance asc </code>
其中@x1,@y1是坐标, @r0是搜索的半径km,pos是point类型的字段
先根据spatial索引检索出半径范围内的所有点,然后计算距离,最后排序
因为我的数据少,性能方面可以满足要求
有个东西叫GEOHASH。。速度极快,目前公司里这种需求都是用这种方法做的
这个属于 GIS,最好还是用数据库扩展来做.例如:http://blog.csdn.net/historyasamirror/article/details/6528527 这里的做法. 硬要用 MySQL 的常规用法来解决就必须将计算两点距离的方法写成存储过程:
<code>select uid from tableName order by distance(l1, n1, tableName.longitude, tableName.latitude) asc limit 10; </code>
其中 distance 是一个算两点距离的存储过程.一般情况下不推荐这么做,因为这种运算会影响数据库性能。
精确计算太过于复杂,php+mysql有难度。
现实中解决实际问题可以将模型简化,按距离排序可以这样实现:
<code>"SELECT * ,longitude*longitude + latitude*latitude as dis FROM table WHERE dis>'$x' order by dis DESC LIMIT {$offset},20" </code>
但是效率比较低下。
想一步到位很难的哦,我的做法是先用mysql过滤出半径内的符合条件的数据,做法和你那个差不多。然后再用php算出每个点和指定坐标的距离,然后将这些数据进行排序,一般经过mysql筛选后的数据量就不是很大了,用php排序问题应该不大。
这不是k nearest neighbor的eager version么…
k-d tree搜这个关键词

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PHPは過去数十年にわたってネットワークを形成しており、Web開発において重要な役割を果たし続けます。 1)PHPは1994年に発信され、MySQLとのシームレスな統合により、開発者にとって最初の選択肢となっています。 2)コア関数には、動的なコンテンツの生成とデータベースとの統合が含まれ、ウェブサイトをリアルタイムで更新し、パーソナライズされた方法で表示できるようにします。 3)PHPの幅広いアプリケーションとエコシステムは、長期的な影響を促進していますが、バージョンの更新とセキュリティの課題にも直面しています。 4)PHP7のリリースなど、近年のパフォーマンスの改善により、現代の言語と競合できるようになりました。 5)将来的には、PHPはコンテナ化やマイクロサービスなどの新しい課題に対処する必要がありますが、その柔軟性とアクティブなコミュニティにより適応性があります。

PHPはWeb開発およびコンテンツ管理システムに適しており、Pythonはデータサイエンス、機械学習、自動化スクリプトに適しています。 1.PHPは、高速でスケーラブルなWebサイトとアプリケーションの構築においてうまく機能し、WordPressなどのCMSで一般的に使用されます。 2。Pythonは、NumpyやTensorflowなどの豊富なライブラリを使用して、データサイエンスと機械学習の分野で驚くほどパフォーマンスを発揮しています。
