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

谷歌的解决办法:

创建表

When you create the MySQL table, you want to pay particular attention to the lat and lng attributes. With the current zoom capabilities of Google Maps, you should only need 6 digits of precision after the decimal. To keep the storage space required for your table at a minimum, you can specify that the lat and lng attributes are floats of size (10,6). That will let the fields store 6 digits after the decimal, plus up to 4 digits before the decimal, e.g. -123.456789 degrees. Your table should also have an id attribute to serve as the primary key.

CREATE TABLE `markers` (
  `id` INT NOT NULL AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY ,
  `name` VARCHAR( 60 ) NOT NULL ,
  `address` VARCHAR( 80 ) NOT NULL ,
  `lat` FLOAT( 10, 6 ) NOT NULL ,
  `lng` FLOAT( 10, 6 ) NOT NULL
) ENGINE = MYISAM ;

填充表

创建表之后，是时候用数据填充它了。下面提供的样本数据是分布在美国各地的大约180家披萨店。在phpMyAdmin中，您可以使用IMPORT选项卡导入各种文件格式，包括CSV(逗号分隔值)。Microsoft Excel和谷歌电子表格都导出为CSV格式，因此您可以通过导出/导入CSV文件轻松地将数据从电子表格传输到MySQL表。

INSERT INTO `markers` (`name`, `address`, `lat`, `lng`) VALUES ('Frankie Johnnie & Luigo Too','939 W El Camino Real, Mountain View, CA','37.386339','-122.085823');
INSERT INTO `markers` (`name`, `address`, `lat`, `lng`) VALUES ('Amici\'s East Coast Pizzeria','790 Castro St, Mountain View, CA','37.38714','-122.083235');
INSERT INTO `markers` (`name`, `address`, `lat`, `lng`) VALUES ('Kapp\'s Pizza Bar & Grill','191 Castro St, Mountain View, CA','37.393885','-122.078916');
INSERT INTO `markers` (`name`, `address`, `lat`, `lng`) VALUES ('Round Table Pizza: Mountain View','570 N Shoreline Blvd, Mountain View, CA','37.402653','-122.079354');
INSERT INTO `markers` (`name`, `address`, `lat`, `lng`) VALUES ('Tony & Alba\'s Pizza & Pasta','619 Escuela Ave, Mountain View, CA','37.394011','-122.095528');
INSERT INTO `markers` (`name`, `address`, `lat`, `lng`) VALUES ('Oregano\'s Wood-Fired Pizza','4546 El Camino Real, Los Altos, CA','37.401724','-122.114646');

使用MySQL查找位置

要在标记表中查找给定纬度/经度的某个半径距离内的位置，可以使用基于Haversine公式的SELECT语句。哈弗辛公式一般用于计算球面上两对坐标之间的大圆距离。维基百科给出了一个深入的数学解释，Movable Type的网站上有一个关于公式的很好的讨论，因为它与编程有关。

下面的SQL语句将查找距离坐标37 -122 25英里半径内最近的20个位置。它根据该行的纬度/经度和目标纬度/经度计算距离，然后只请求距离值小于25的行，根据距离对整个查询进行排序，并将结果限制为20个。要按公里而不是英里搜索，将3959替换为6371。

SELECT 
id, 
(
   3959 *
   acos(cos(radians(37)) * 
   cos(radians(lat)) * 
   cos(radians(lng) - 
   radians(-122)) + 
   sin(radians(37)) * 
   sin(radians(lat )))
) AS distance 
FROM markers 
HAVING distance < 28 
ORDER BY distance LIMIT 0, 20;

这个方法是在小于28英里的距离内找到经纬度。

另一种方法是在28到29英里的距离上找到它们:

SELECT 
id, 
(
   3959 *
   acos(cos(radians(37)) * 
   cos(radians(lat)) * 
   cos(radians(lng) - 
   radians(-122)) + 
   sin(radians(37)) * 
   sin(radians(lat )))
) AS distance 
FROM markers 
HAVING distance < 29 and distance > 28 
ORDER BY distance LIMIT 0, 20;

https://developers.google.com/maps/articles/phpsqlsearch_v3#creating-the-map

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;

听起来你应该只使用PostGIS、SpatialLite、SQLServer2008或Oracle Spatial。它们都可以用空间SQL为您回答这个问题。

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。

下面是我用PHP实现的完整解决方案。

该解决方案使用http://www.scribd.com/doc/2569355/Geo-Distance-Search-with-MySQL中给出的Haversine公式。

值得注意的是，哈弗辛公式在极点处有弱点。这个答案展示了如何实现vincenty大圆距离公式来解决这个问题，但是我选择只使用Haversine，因为它足够适合我的目的。

我将纬度存储为DECIMAL(10,8)，经度存储为DECIMAL(11,8)。希望这能有所帮助!

showClosest.php

<?PHP
/**
 * Use the Haversine Formula to display the 100 closest matches to $origLat, $origLon
 * Only search the MySQL table $tableName for matches within a 10 mile ($dist) radius.
 */
include("./assets/db/db.php"); // Include database connection function
$db = new database(); // Initiate a new MySQL connection
$tableName = "db.table";
$origLat = 42.1365;
$origLon = -71.7559;
$dist = 10; // This is the maximum distance (in miles) away from $origLat, $origLon in which to search
$query = "SELECT name, latitude, longitude, 3956 * 2 * 
          ASIN(SQRT( POWER(SIN(($origLat - latitude)*pi()/180/2),2)
          +COS($origLat*pi()/180 )*COS(latitude*pi()/180)
          *POWER(SIN(($origLon-longitude)*pi()/180/2),2))) 
          as distance FROM $tableName WHERE 
          longitude between ($origLon-$dist/cos(radians($origLat))*69) 
          and ($origLon+$dist/cos(radians($origLat))*69) 
          and latitude between ($origLat-($dist/69)) 
          and ($origLat+($dist/69)) 
          having distance < $dist ORDER BY distance limit 100"; 
$result = mysql_query($query) or die(mysql_error());
while($row = mysql_fetch_assoc($result)) {
    echo $row['name']." > ".$row['distance']."<BR>";
}
mysql_close($db);
?>

/资产/ db / db。php

<?PHP
/**
 * Class to initiate a new MySQL connection based on $dbInfo settings found in dbSettings.php
 *
 * @example $db = new database(); // Initiate a new database connection
 * @example mysql_close($db); // close the connection
 */
class database{
    protected $databaseLink;
    function __construct(){
        include "dbSettings.php";
        $this->database = $dbInfo['host'];
        $this->mysql_user = $dbInfo['user'];
        $this->mysql_pass = $dbInfo['pass'];
        $this->openConnection();
        return $this->get_link();
    }
    function openConnection(){
    $this->databaseLink = mysql_connect($this->database, $this->mysql_user, $this->mysql_pass);
    }

    function get_link(){
    return $this->databaseLink;
    }
}
?>

资产/ db - dbSettings。php

<?php
$dbInfo = array(
    'host'      => "localhost",
    'user'      => "root",
    'pass'      => "password"
);
?>

根据上面“使用MySQL进行地理距离搜索”文章的建议，可以通过使用MySQL存储过程来提高性能。

我有一个约17,000个位置的数据库，查询执行时间为0.054秒。