听起来就像你想在距离上做一个最近邻居搜索。据我所知，SQL不支持这样的任何东西，您需要使用另一种数据结构，如r树或kd树。

试试这个，它显示最近的点提供的坐标(50公里内)。它工作得很完美:

SELECT m.name,
    m.lat, m.lon,
    p.distance_unit
             * DEGREES(ACOS(COS(RADIANS(p.latpoint))
             * COS(RADIANS(m.lat))
             * COS(RADIANS(p.longpoint) - RADIANS(m.lon))
             + SIN(RADIANS(p.latpoint))
             * SIN(RADIANS(m.lat)))) AS distance_in_km
FROM <table_name> AS m
JOIN (
      SELECT <userLat> AS latpoint, <userLon> AS longpoint,
             50.0 AS radius, 111.045 AS distance_unit
     ) AS p ON 1=1
WHERE m.lat
BETWEEN p.latpoint  - (p.radius / p.distance_unit)
    AND p.latpoint  + (p.radius / p.distance_unit)
    AND m.lon BETWEEN p.longpoint - (p.radius / (p.distance_unit * COS(RADIANS(p.latpoint))))
    AND p.longpoint + (p.radius / (p.distance_unit * COS(RADIANS(p.latpoint))))
ORDER BY distance_in_km

只需更改<table_name>。<userLat>和<userLon>

你可以在这里阅读更多关于这个解决方案:http://www.plumislandmedia.net/mysql/haversine-mysql-nearest-loc/

在极端情况下，这种方法会失败，但为了性能考虑，我跳过了三角函数，只是简单地计算对角线的平方。

SELECT latitude, longitude, SQRT(
    POW(69.1 * (latitude - [startlat]), 2) +
    POW(69.1 * ([startlng] - longitude) * COS(latitude / 57.3), 2)) AS distance
FROM TableName HAVING distance < 25 ORDER BY distance;

其中[starlat]和[startlng]是开始测量距离的位置。

你要找的是哈弗辛公式。看这里。

还有其他的，但这是最常被引用的。

如果您正在寻找更健壮的东西，则可能需要考虑数据库的GIS功能。它们能够做一些很酷的事情，比如告诉你一个点(城市)是否出现在给定的多边形(区域、国家、大陆)中。

以防你像我一样懒，这里有一个解决方案，由这个和其他关于SO的答案合并而成。

set @orig_lat=37.46; 
set @orig_long=-122.25; 
set @bounding_distance=1;

SELECT
*
,((ACOS(SIN(@orig_lat * PI() / 180) * SIN(`lat` * PI() / 180) + COS(@orig_lat * PI() / 180) * COS(`lat` * PI() / 180) * COS((@orig_long - `long`) * PI() / 180)) * 180 / PI()) * 60 * 1.1515) AS `distance` 
FROM `cities` 
WHERE
(
  `lat` BETWEEN (@orig_lat - @bounding_distance) AND (@orig_lat + @bounding_distance)
  AND `long` BETWEEN (@orig_long - @bounding_distance) AND (@orig_long + @bounding_distance)
)
ORDER BY `distance` ASC
limit 25;