请记住,我将在lat / long对上执行计算,什么数据类型最适合与MySQL数据库一起使用?
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Lat Long计算需要精度,因此使用某种类型的十进制类型,并使精度至少比您要存储的数字高2,以便执行数学计算。我不知道我的sql数据类型,但在sql server中,人们经常使用浮点数或实数而不是十进制,这就陷入了麻烦,因为这些是估计值而不是实数。所以只要确保你使用的数据类型是一个真正的十进制类型,而不是一个浮动十进制类型,你就可以了。
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在GIS中使用MySQL的空间扩展。
从一个完全不同和简单的角度来看:
if you are relying on Google for showing your maps, markers, polygons, whatever, then let the calculations be done by Google! you save resources on your server and you simply store the latitude and longitude together as a single string (VARCHAR), E.g.: "-0000.0000001,-0000.000000000000001" (35 length and if a number has more than 7 decimal digits then it gets rounded); if Google returns more than 7 decimal digits per number, you can get that data stored in your string anyway, just in case you want to detect some flees or microbes in the future; you can use their distance matrix or their geometry library for calculating distances or detecting points in certain areas with calls as simple as this: google.maps.geometry.poly.containsLocation(latLng, bermudaTrianglePolygon)) there are plenty of "server-side" APIs you can use (in Python, Ruby on Rails, PHP, CodeIgniter, Laravel, Yii, Zend Framework, etc.) that use Google Maps API.
这样,您就不必担心索引号和与数据类型相关的所有其他问题,这些问题可能会破坏您的坐标。
使用DECIMAL(8,6)表示纬度(90到-90度),使用DECIMAL(9,6)表示经度(180到-180度)。小数点后6位对于大多数应用程序都是可以的。两者都应该“有符号”以允许为负值。
基本上,这取决于你需要的定位精度。使用DOUBLE可以获得3.5nm的精度。DECIMAL(8,6)/(9,6)减小到16cm。FLOAT是1.7米…
这个非常有趣的表格有一个更完整的列表:http://mysql.rjweb.org/doc.php/latlng:
Datatype Bytes Resolution
Deg*100 (SMALLINT) 4 1570 m 1.0 mi Cities
DECIMAL(4,2)/(5,2) 5 1570 m 1.0 mi Cities
SMALLINT scaled 4 682 m 0.4 mi Cities
Deg*10000 (MEDIUMINT) 6 16 m 52 ft Houses/Businesses
DECIMAL(6,4)/(7,4) 7 16 m 52 ft Houses/Businesses
MEDIUMINT scaled 6 2.7 m 8.8 ft
FLOAT 8 1.7 m 5.6 ft
DECIMAL(8,6)/(9,6) 9 16cm 1/2 ft Friends in a mall
Deg*10000000 (INT) 8 16mm 5/8 in Marbles
DOUBLE 16 3.5nm ... Fleas on a dog
虽然它并不是所有操作的最佳选择,但如果你正在制作地图瓷砖或使用只有一个投影的大量标记(点)(例如Mercator,像谷歌Maps和许多其他滑头地图框架),我发现我所谓的“巨大坐标系”真的非常非常方便。基本上,你将x和y像素坐标存储在一些放大的地方——我使用缩放级别23。这有几个好处:
You do the expensive lat/lng to mercator pixel transformation once instead of every time you handle the point Getting the tile coordinate from a record given a zoom level takes one right shift. Getting the pixel coordinate from a record takes one right shift and one bitwise AND. The shifts are so lightweight that it is practical to do them in SQL, which means you can do a DISTINCT to return only one record per pixel location, which will cut down on the number records returned by the backend, which means less processing on the front end.
我在最近的一篇博客文章中谈到了这些: http://blog.webfoot.com/2013/03/12/optimizing-map-tile-generation/
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