哪个地理邻近度公式最好:半正矢、大圆距离或维森蒂?
解决地理邻近公式的困境:半正矢、大圆距离以及其他
提出的问题寻求清晰地理解原理管理地理邻近度的计算。最初,作者对半正弦和大圆距离公式的同义性质表示困惑。然而,更深入的探索揭示了它们之间的细微差别。
解开方程
仔细检查表明余弦球面定律和半正弦公式产生相同的结果在无限精度的假设下。然而,实际实施表明,半正矢公式对数字计算中常见的浮点错误表现出更强的弹性。
速度和精度的问题
为了回答效率问题,出现以下排名:
- 余弦定律(最快,涉及 5三角计算)
- Haversine(稍慢,采用平方根运算)
- Vicenty(最精确但最慢,需要通过循环迭代求解)
For精度最高的是维森蒂公式。然而,这是以计算速度为代价的。
取得平衡:速度与准确性
实际应用的最佳选择取决于具体要求。对于地球曲率可以近似忽略不计的情况,基于经度和纬度差异的简化公式可能就足够了。这种方法提供了闪电般的速度,特别是当距离平方足够而不是绝对距离时。
结论
这些公式的选择取决于速度和准确性之间的平衡。对于速度至关重要的项目,余弦定律或简化方法可能比较合适。然而,如果准确性至关重要,Vicenty 公式仍然是黄金标准。
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聚集索引和非聚集索引的区别在于:1.聚集索引将数据行存储在索引结构中,适合按主键查询和范围查询。2.非聚集索引存储索引键值和数据行的指针,适用于非主键列查询。

MySQL是一个开源的关系型数据库管理系统。1)创建数据库和表:使用CREATEDATABASE和CREATETABLE命令。2)基本操作:INSERT、UPDATE、DELETE和SELECT。3)高级操作:JOIN、子查询和事务处理。4)调试技巧:检查语法、数据类型和权限。5)优化建议:使用索引、避免SELECT*和使用事务。

MySQL支持四种索引类型:B-Tree、Hash、Full-text和Spatial。1.B-Tree索引适用于等值查找、范围查询和排序。2.Hash索引适用于等值查找,但不支持范围查询和排序。3.Full-text索引用于全文搜索,适合处理大量文本数据。4.Spatial索引用于地理空间数据查询,适用于GIS应用。

MySQL 数据库中,用户和数据库的关系通过权限和表定义。用户拥有用户名和密码,用于访问数据库。权限通过 GRANT 命令授予,而表由 CREATE TABLE 命令创建。要建立用户和数据库之间的关系,需创建数据库、创建用户,然后授予权限。

MySQL 和 MariaDB 可以共存,但需要谨慎配置。关键在于为每个数据库分配不同的端口号和数据目录,并调整内存分配和缓存大小等参数。连接池、应用程序配置和版本差异也需要考虑,需要仔细测试和规划以避免陷阱。在资源有限的情况下,同时运行两个数据库可能会导致性能问题。
