我目前在mysql数据库中有不到一百万个位置，都有经度和纬度信息。
我试图通过查询找到一个点和许多其他点之间的距离。它没有我想要的那么快，尤其是每秒100+次。
有没有比mysql更快的查询或更快的系统?我使用这个查询:
SELECT
name,
( 3959 * acos( cos( radians(42.290763) ) * cos( radians( locations.lat ) )
* cos( radians(locations.lng) - radians(-71.35368)) + sin(radians(42.290763))
* sin( radians(locations.lat)))) AS distance
FROM locations
WHERE active = 1
HAVING distance < 10
ORDER BY distance;
注:提供的距离单位为英里。如果需要公里，请使用6371而不是3959。
当前回答
SELECT * FROM (SELECT *,(((acos(sin((43.6980168*pi()/180)) *
sin((latitude*pi()/180))+cos((43.6980168*pi()/180)) *
cos((latitude*pi()/180)) * cos(((7.266903899999988- longitude)*
pi()/180))))*180/pi())*60*1.1515 ) as distance
FROM wp_users WHERE 1 GROUP BY ID limit 0,10) as X
ORDER BY ID DESC
这是MySQL中点与点之间的距离计算查询，我已经在一个长数据库中使用过它，它工作完美!注意:根据您的需求进行更改(数据库名称，表名称，列等)。
其他回答
使用mysql
SET @orig_lon = 1.027125;
SET @dest_lon = 1.027125;
SET @orig_lat = 2.398441;
SET @dest_lat = 2.398441;
SET @kmormiles = 6371;-- for distance in miles set to : 3956
SELECT @kmormiles * ACOS(LEAST(COS(RADIANS(@orig_lat)) *
COS(RADIANS(@dest_lat)) * COS(RADIANS(@orig_lon - @dest_lon)) +
SIN(RADIANS(@orig_lat)) * SIN(RADIANS(@dest_lat)),1.0)) as distance;
参见:https://andrew.hedges.name/experiments/haversine/
参见:https://stackoverflow.com/a/24372831/5155484
参见:http://www.plumislandmedia.net/mysql/haversine-mysql-nearest-loc/
注意:LEAST用于避免null值，如https://stackoverflow.com/a/24372831/5155484上建议的注释
这里是一个非常详细的描述地理距离搜索MySQL的一个解决方案的基础上实现的Haversine公式到MySQL。完整的解决方案描述，包括理论、实现和进一步的性能优化。尽管空间优化部分在我的案例中没有正确工作。 http://www.scribd.com/doc/2569355/Geo-Distance-Search-with-MySQL
我真的很喜欢@Māris kiseovs的解决方案，但我喜欢许多其他人可能会从他的例子中得到Lat和lng的POINTS。在概括它时，我想我会分享它。在我的情况下，我需要找到所有的开始点，在end_point的一定半径内。
我希望这能帮助到一些人。
SELECT @LAT := ST_X(end_point), @LNG := ST_Y(end_point) FROM routes WHERE route_ID = 280;
SELECT
*,
(6371e3 * ACOS(COS(RADIANS(@LAT)) * COS(RADIANS(ST_X(start_point)))
* COS(RADIANS(ST_Y(start_point)) - RADIANS(@LNG)) + SIN(RADIANS(@LAT))
* SIN(RADIANS(ST_X(start_point))))) AS distance
FROM routes
WHERE MBRContains
(
LineString
(
Point (
@LNG + 15 / (111.320 * COS(RADIANS(@LAT))),
@LAT + 15 / 111.133
),
Point (
@LNG - 15 / (111.320 * COS(RADIANS(@LAT))),
@LAT - 15 / 111.133
)
),
POINT(ST_Y(end_point),ST_X(end_point))
)
HAVING distance < 100
ORDER By distance;
Create your points using Point values of Geometry data types in MyISAM table. As of Mysql 5.7.5, InnoDB tables now also support SPATIAL indices. Create a SPATIAL index on these points Use MBRContains() to find the values: SELECT * FROM table WHERE MBRContains(LineFromText(CONCAT( '(' , @lon + 10 / ( 111.1 / cos(RADIANS(@lat))) , ' ' , @lat + 10 / 111.1 , ',' , @lon - 10 / ( 111.1 / cos(RADIANS(@lat))) , ' ' , @lat - 10 / 111.1 , ')' ) ,mypoint)
，或MySQL 5.1及以上版本:
SELECT *
FROM table
WHERE MBRContains
(
LineString
(
Point (
@lon + 10 / ( 111.1 / COS(RADIANS(@lat))),
@lat + 10 / 111.1
),
Point (
@lon - 10 / ( 111.1 / COS(RADIANS(@lat))),
@lat - 10 / 111.1
)
),
mypoint
)
这将选择方框内的所有点(@lat +/- 10km， @lon +/- 10km)。
这实际上不是一个盒子，而是一个球面矩形:纬度和经度绑定的球面段。这可能与弗朗茨约瑟夫土地上的普通矩形不同，但在大多数有人居住的地方都很接近。
应用额外的过滤来选择圆内的所有内容(不是正方形) 可能会应用额外的精细过滤来考虑大的圆距离(对于大的距离)
set @latitude=53.754842;
set @longitude=-2.708077;
set @radius=20;
set @lng_min = @longitude - @radius/abs(cos(radians(@latitude))*69);
set @lng_max = @longitude + @radius/abs(cos(radians(@latitude))*69);
set @lat_min = @latitude - (@radius/69);
set @lat_max = @latitude + (@radius/69);
SELECT * FROM postcode
WHERE (longitude BETWEEN @lng_min AND @lng_max)
AND (latitude BETWEEN @lat_min and @lat_max);
源
