我有经纬度,我想从数据库中提取记录,它有最近的经纬度,如果这个距离比指定的长,就不检索它。

表结构:

id
latitude
longitude
place name
city
country
state
zip
sealevel

当前回答

 +----+-----------------------+---------+--------------+---------------+
| id | email                 | name    | location_lat | location_long |
+----+-----------------------+---------+--------------+---------------+
| 7  | test@gmail.com        | rembo   | 23.0249256   |  72.5269697   |
| 25 | test1@gmail.com.      | Rajnis  | 23.0233221    | 72.5342112   |
+----+-----------------------+---------+--------------+---------------+

$lat = 23.02350629;

$long = 72.53230239;

DB:: 选择 (“ 选择 * 从 ( 选择 , ( (acos(sin)。决。”* pi(美元)/ 180)* sin (lat * pi(+) - 180)因为(”。拉丁语“圆周率(美元)/ 180)* cos (lat * pi () / 180) * cos(("。龙。”- long) * pi(美元)/ 180))* 180 / pi() * 60 * 1515 1。1 . 609344 ) 距离美国 从 \用户 ) \用户 在哪里 距离<= 2");

其他回答

这个问题一点也不难,但是如果你需要优化它,它就会变得更加复杂。

我的意思是,你的数据库中有100个地点还是1亿个?这有很大的不同。

如果位置的数量很小,只需执行->,就可以将它们从SQL中取出并放入代码中

Select * from Location

一旦你把它们转换成代码,用哈弗辛公式计算出每一个纬度/长度与原始值之间的距离,然后排序。

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。

这个问题最初的答案是好的,但是mysql的新版本(mysql 5.7.6上)支持地理查询,所以你现在可以使用内置的功能,而不是进行复杂的查询。

你现在可以这样做:

select *, ST_Distance_Sphere( point ('input_longitude', 'input_latitude'), 
                              point(longitude, latitude)) * .000621371192 
          as `distance_in_miles` 
  from `TableName`
having `distance_in_miles` <= 'input_max_distance'
 order by `distance_in_miles` asc

结果以米为单位返回。因此,如果你想计算KM,只需使用。001而不是。000621371192(这是英里)。

MySql文档在这里

simpledb.execSQL("CREATE TABLE IF NOT EXISTS " + tablename + "(id INTEGER PRIMARY KEY   AUTOINCREMENT,lat double,lng double,address varchar)");
            simpledb.execSQL("insert into '" + tablename + "'(lat,lng,address)values('22.2891001','70.780154','craftbox');");
            simpledb.execSQL("insert into '" + tablename + "'(lat,lng,address)values('22.2901396','70.7782428','kotecha');");//22.2904718 //70.7783906
            simpledb.execSQL("insert into '" + tablename + "'(lat,lng,address)values('22.2863155','70.772108','kkv Hall');");
            simpledb.execSQL("insert into '" + tablename + "'(lat,lng,address)values('22.275993','70.778076','nana mava');");
            simpledb.execSQL("insert into '" + tablename + "'(lat,lng,address)values('22.2667148','70.7609386','Govani boys hostal');");


    double curentlat=22.2667258;  //22.2677258
    double curentlong=70.76096826;//70.76096826

    double curentlat1=curentlat+0.0010000;
    double curentlat2=curentlat-0.0010000;

    double curentlong1=curentlong+0.0010000;
    double curentlong2=curentlong-0.0010000;

    try{

        Cursor c=simpledb.rawQuery("select * from '"+tablename+"' where (lat BETWEEN '"+curentlat2+"' and '"+curentlat1+"') or (lng BETWEEN         '"+curentlong2+"' and '"+curentlong1+"')",null);

        Log.d("SQL ", c.toString());
        if(c.getCount()>0)
        {
            while (c.moveToNext())
            {
                double d=c.getDouble(1);
                double d1=c.getDouble(2);

            }
        }
    }
    catch (Exception e)
    {
        e.printStackTrace();
    }

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。