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
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
其他回答
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
一个MySQL函数，返回两个坐标之间的米数:
CREATE FUNCTION DISTANCE_BETWEEN (lat1 DOUBLE, lon1 DOUBLE, lat2 DOUBLE, lon2 DOUBLE)
RETURNS DOUBLE DETERMINISTIC
RETURN ACOS( SIN(lat1*PI()/180)*SIN(lat2*PI()/180) + COS(lat1*PI()/180)*COS(lat2*PI()/180)*COS(lon2*PI()/180-lon1*PI()/180) ) * 6371000
要以不同的格式返回值，请将函数中的6371000替换为您选择的单位中的地球半径。例如，公里是6371，英里是3959。
要使用该函数，只需像调用MySQL中的任何其他函数一样调用它。例如，如果你有一个表格城市，你可以找到每个城市与其他城市之间的距离:
SELECT
`city1`.`name`,
`city2`.`name`,
ROUND(DISTANCE_BETWEEN(`city1`.`latitude`, `city1`.`longitude`, `city2`.`latitude`, `city2`.`longitude`)) AS `distance`
FROM
`city` AS `city1`
JOIN
`city` AS `city2`
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;
有阅读地理距离搜索MySQL，一个解决方案 基于Haversine公式对MySQL的实现。这是一个完整的解决方案 描述与理论，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常工作。
我发现其中有两个错误:
在p8上的select语句中使用abs。我只是省略了腹肌，而且很有效。 p27上的空间搜索距离函数不转换为弧度或经度乘以cos(纬度)，除非他的空间数据是考虑到这一点而加载的(不能从文章的上下文中判断)，但他在p26上的例子表明他的空间数据POINT没有加载弧度或角度。
关于如何安装为MySQL插件的完整代码在这里:https://github.com/lucasepe/lib_mysqludf_haversine
这是我去年发表的评论。由于@TylerCollier善意地建议我把它作为答案张贴出来，下面就是。
另一种方法是编写一个自定义UDF函数，返回两点之间的哈弗辛距离。这个函数可以接收输入:
lat1 (real), lng1 (real), lat2 (real), lng2 (real), type (string - optinal - 'km', 'ft', 'mi')
所以我们可以这样写:
SELECT id, name FROM MY_PLACES WHERE haversine_distance(lat1, lng1, lat2, lng2) < 40;
获取所有距离小于40公里的记录。或者:
SELECT id, name FROM MY_PLACES WHERE haversine_distance(lat1, lng1, lat2, lng2, 'ft') < 25;
获取所有距离小于25英尺的记录。
核心功能为:
double
haversine_distance( UDF_INIT* initid, UDF_ARGS* args, char* is_null, char *error ) {
double result = *(double*) initid->ptr;
/*Earth Radius in Kilometers.*/
double R = 6372.797560856;
double DEG_TO_RAD = M_PI/180.0;
double RAD_TO_DEG = 180.0/M_PI;
double lat1 = *(double*) args->args[0];
double lon1 = *(double*) args->args[1];
double lat2 = *(double*) args->args[2];
double lon2 = *(double*) args->args[3];
double dlon = (lon2 - lon1) * DEG_TO_RAD;
double dlat = (lat2 - lat1) * DEG_TO_RAD;
double a = pow(sin(dlat * 0.5),2) +
cos(lat1*DEG_TO_RAD) * cos(lat2*DEG_TO_RAD) * pow(sin(dlon * 0.5),2);
double c = 2.0 * atan2(sqrt(a), sqrt(1-a));
result = ( R * c );
/*
* If we have a 5th distance type argument...
*/
if (args->arg_count == 5) {
str_to_lowercase(args->args[4]);
if (strcmp(args->args[4], "ft") == 0) result *= 3280.8399;
if (strcmp(args->args[4], "mi") == 0) result *= 0.621371192;
}
return result;
}
