前言
当前大多数app都有查找附近的功能, 简单的有查找周围的运动场馆, 复杂的有滴滴, 摩拜查找周围的车辆. 本文主要阐述查找附近地点的一般实现.
方案比较
方案1 (性能还不错)
数据库直接存经纬度, 然后计算矩形边界值, 走索引查询
方案2 (还没试过)
将经纬度转换成 一个值, 然后进行比较查询 genhash
http://blog.csdn.net/newjueqi/article/details/18989867
方案3 (据说高性能, 性能怎样?待测试)
mongodb 地理类型, 高性能 http://www.tuicool.com/articles/Jfu6fy
sqlserver 地理数据 geography https://msdn.microsoft.com/en-us/library/ff929109.aspx
方案1的实现(本文主要阐述此方案)
实现环境: java+MySQL
场景模拟: 张三用户在成都天府五街查询周围10公里内的地点
1. 首先建立经纬度数据, 比如常见地点的经纬度数据库, 我这里是网上下载的一个shop_area 表数据,里面包含了一些常见地点的经纬度 ,如下图
2. 然后根据张三用户所在的经纬度, 以及他要查询的距离10公里, 得到查询范围矩形的四个顶点, 如下图:
计算这四个点的 mybatis sql:
<select id="getCurrentLocationRectangle" parameterType="LocationFilter" resultType="LocationFilter">
SELECT
#{myLongitude} - #{distance} / ABS(COS(RADIANS(#{myLatitude})) * 69) AS LongitudeMin,
#{myLongitude} + #{distance} / ABS(COS(RADIANS(#{myLatitude})) * 69) AS LongitudeMax,
#{myLatitude} - (#{distance} / 69) AS LatitudeMin,
#{myLatitude} + (#{distance} / 69) AS LatitudeMax
</select>
3. 将刚才得到的矩形四个点的值代入如下sql 来进行经纬度查询过滤, 记得经纬度字段要建立索引
mybatis sql:
<select id="getUserNearbyAreaList" parameterType="com.anuo.app.modules.coach.entity.CoachFilter" resultType="ShopArea">
SELECT *
FROM (
SELECT
a.*,
GetDistance(#{myLatitude}, #{myLongitude}, a.lat, a.lng) AS distance
FROM shop_area a
WHERE
a.lat BETWEEN #{latitudeMin} AND #{latitudeMax}
AND a.lng BETWEEN #{longitudeMin} AND #{longitudeMax}
) z
<where>
<if test="distance > 0 ">
AND z.distance < #{distance}
</if>
</where>
ORDER BY z.distance
LIMIT #{pageStart},#{pageSize}
</select>
因为先是通过四个点走索引过滤的经纬度数据, 所以大大提升了效率. 并且将我们想要的10公里范围内的经纬度数据过滤了出来, 虽然多查询了点数据(见下图四个叉叉处), 见下面第四步, 将多余的剔除掉
4.上面sql中的 AND z.distance < #{distance} 即 AND z.distance 小于指定距离 #{distance}, 是将下图画叉叉部分的经纬度数据剔除,这些数据是多余的, 因为为我们要查询的是圆圈内的数据
这里用到了一个MySQL GetDistance 函数, 代码如下
DELIMITER $$
USE `anuoapp`$$
DROP FUNCTION IF EXISTS `GetDistance`$$
CREATE DEFINER=`root`@`localhost` FUNCTION `GetDistance`(
myLatitude DECIMAL(11,8),#我当前位置的纬度
myLongitude DECIMAL(11,8),#我当前位置的经度
latitude DECIMAL(11,8),
Longitude DECIMAL(11,8)
) RETURNS DOUBLE
BEGIN
RETURN (
6371 * ACOS(
COS(RADIANS(myLatitude)) * COS(RADIANS(latitude)) * COS(RADIANS(Longitude) - RADIANS(myLongitude)) +
SIN(RADIANS(myLatitude)) * SIN(RADIANS(latitude))
)
);
END$$
DELIMITER ;最后查询出张三在成都天府五街周围10公里内的地点
请求url: http://localhost:8080/v1/apiGetUserNearbyArea
请求体:
{
"Token":"6850d1c361e9478ca1e94496ec6b27f9",
"Version": "1.8.0",
"Entities": [
{
"myLatitude":30.54286,
"myLongitude":104.075569,
"distance":10,
"pageSize":10,
"pageNumber":1
}
],
"IsMobile": true,
"PageIndex": 1,
"IsInnerTest": true,
"IsGetIp": false,
"PageSize": 38,
"IsEncrypt": true,
"Parameters": {}
} 响应:
{
"success": true,
"totalRow": 11,
"entities": [
{
"id": "510122004",
"areaname": "中和街道",
"parentid": 510122,
"shortname": "中和街道",
"lng": "104.082375",
"lat": "30.559141",
"level": true,
"position": "tr_0 tr_510000 tr_510100 tr_510122",
"sort": 25,
"distance": 1.9241037391984028
},
{
"id": "510107063",
"areaname": "石羊场街道",
"parentid": 510107,
"shortname": "石羊场街道",
"lng": "104.048271",
"lat": "30.590687",
"level": true,
"position": "tr_0 tr_510000 tr_510100 tr_510107",
"sort": 12,
"distance": 5.925643914100619
},
{
"id": "510122122",
"areaname": "万安镇",
"parentid": 510122,
"shortname": "万安镇",
"lng": "104.112701",
"lat": "30.487444",
"level": true,
"position": "tr_0 tr_510000 tr_510100 tr_510122",
"sort": 18,
"distance": 7.114938271111233
},
{
"id": "510122120",
"areaname": "新兴镇",
"parentid": 510122,
"shortname": "新兴镇",
"lng": "104.149757",
"lat": "30.52656",
"level": true,
"position": "tr_0 tr_510000 tr_510100 tr_510122",
"sort": 21,
"distance": 7.332851650201873
},
{
"id": "510107007",
"areaname": "火车南站街道",
"parentid": 510107,
"shortname": "火车南站街道",
"lng": "104.082924",
"lat": "30.619801",
"level": true,
"position": "tr_0 tr_510000 tr_510100 tr_510107",
"sort": 7,
"distance": 8.5843717771867
}
]
}完整源码见:
https://gitee.com/anuo/anuoapp
在此项目中搜索 apiGetUserNearbyArea 接口即可定位
完整数据库见:
https://pan.baidu.com/s/1o9lUJMU