sql语句查询经纬度范围
2016-10-08 11:17
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指定一个经纬度,给定一个范围值(单位:千米),查出在经纬度周围这个范围内的数据。
经度:113.914619
纬度:22.50128
范围:2km
longitude为数据表经度字段
latitude为数据表纬度字段
SQL在mysql下测试通过,其他数据库可能需要修改
SQL语句如下:
sql代码
select * from location where sqrt(
(
((113.914619-longitude)*PI()*12656*cos(((22.50128+latitude)/2)*PI()/180)/180)
*
((113.914619-longitude)*PI()*12656*cos (((22.50128+latitude)/2)*PI()/180)/180)
)
+
(
((22.50128-latitude)*PI()*12656/180)
*
((22.50128-latitude)*PI()*12656/180)
)
)<2
/*
这条sql的效率极低,需要扫描整张表。可以考虑使用空间索引,MySQL的话,可以了解下
*/
最近遇到了一个问题,通过不断的尝试最终将某句原本占据近1秒的查询优化到了0.01秒,效率提高了100倍.
问题是这样的,有一张存放用户居住地点经纬度信息的MySQL数据表,表结构可以简化
为:id(int),longitude(long),latitude()long. 而业务系统中有一个功能是查找离某个用户最近的其余数个用户,通过代码分析,可以确定原先的做法基本是这样的:
//需要查询的用户的坐标
而这条sql执行的速度却非常缓慢,用了近1秒的时间才返回结果,应该是因为order里的子语句用了太多的数学计算公式,导致整体的运算速度下降.
而在实际的使用中,不太可能会发生需要计算该用户与所有其他用户的距离,然后再排序的情况,当用户数量达到一个级别时,就可以在一个较小的范围里进行搜索,而非在所有用户中进行搜索.
所以对于这个例子,我增加了4个where条件,只对于经度和纬度大于或小于该用户1度(111公里)范围内的用户进行距离计算,同时对数据表中的经度和纬度两个列增加了索引来优化where语句执行时的速度.
最终的sql语句如下
经过优化的sql大大提高了运行速度,在某些情况下甚至有100倍的提升.这种从业务角度出发,缩小sql查询范围的方法也可以适用在其他地方.
经度:113.914619
纬度:22.50128
范围:2km
longitude为数据表经度字段
latitude为数据表纬度字段
SQL在mysql下测试通过,其他数据库可能需要修改
SQL语句如下:
sql代码
select * from location where sqrt(
(
((113.914619-longitude)*PI()*12656*cos(((22.50128+latitude)/2)*PI()/180)/180)
*
((113.914619-longitude)*PI()*12656*cos (((22.50128+latitude)/2)*PI()/180)/180)
)
+
(
((22.50128-latitude)*PI()*12656/180)
*
((22.50128-latitude)*PI()*12656/180)
)
)<2
/*
1经度(纬度)= 12656米。不过这只是近似值,尤其对经度来说,纬度越高的地方这个值越小,极端情况就是在极点为0。
这条sql的效率极低,需要扫描整张表。可以考虑使用空间索引,MySQL的话,可以了解下
MySQL Spatial。MongoDB对空间数据的支持比较好,内置了
GeoHash功能。
*/
MySQL性能调优
– 使用更为快速的算法进行距离
最近遇到了一个问题,通过不断的尝试最终将某句原本占据近1秒的查询优化到了0.01秒,效率提高了100倍.问题是这样的,有一张存放用户居住地点经纬度信息的MySQL数据表,表结构可以简化
为:id(int),longitude(long),latitude()long. 而业务系统中有一个功能是查找离某个用户最近的其余数个用户,通过代码分析,可以确定原先的做法基本是这样的:
//需要查询的用户的坐标
$lat=20; $lon=20;//执行查询,算出该用户与所有其他用户的距离,取出最近的10个 $sql='select * from users_location order by ACOS(SIN(('.$lat.' * 3.1415) / 180 ) *SIN((latitude * 3.1415) / 180 ) +COS(('.$lat.' * 3.1415) / 180 ) * COS((latitude * 3.1415) / 180 ) *COS(('.$lon.' * 3.1415) / 180 - (longitude * 3.1415) / 180 ) ) * 6380 asc limit 10';
而这条sql执行的速度却非常缓慢,用了近1秒的时间才返回结果,应该是因为order里的子语句用了太多的数学计算公式,导致整体的运算速度下降.
而在实际的使用中,不太可能会发生需要计算该用户与所有其他用户的距离,然后再排序的情况,当用户数量达到一个级别时,就可以在一个较小的范围里进行搜索,而非在所有用户中进行搜索.
所以对于这个例子,我增加了4个where条件,只对于经度和纬度大于或小于该用户1度(111公里)范围内的用户进行距离计算,同时对数据表中的经度和纬度两个列增加了索引来优化where语句执行时的速度.
最终的sql语句如下
$sql='select * from users_location where latitude > '.$lat.'-1 and latitude < '.$lat.'+1 and longitude > '.$lon.'-1 and longitude < '.$lon.'+1 order by ACOS(SIN(('.$lat.' * 3.1415) / 180 ) *SIN((latitude * 3.1415) / 180 ) +COS(('.$lat.' * 3.1415) / 180 ) * COS((latitude * 3.1415) / 180 ) *COS(('.$lon.'* 3.1415) / 180 - (longitude * 3.1415) / 180 ) ) * 6380 asc limit 10';
经过优化的sql大大提高了运行速度,在某些情况下甚至有100倍的提升.这种从业务角度出发,缩小sql查询范围的方法也可以适用在其他地方.
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