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1311月/170

LBS查询某经纬度范围内的数据性能优化

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.

 

正确的计算距离公式是这样的:

public static double getDistance(double lat1, double lon1, double lat2, double lon2){
double radLat1 = lat1 * Math.PI / 180;
double radLat2 = lat2 * Math.PI / 180;
double a = radLat1 - radLat2;
double b = lon1 * Math.PI / 180 - lon2 * Math.PI / 180;
double s = 2 * Math.asin(Math.sqrt(Math.pow(Math.sin(a / 2), 2) + Math.cos(radLat1) * Math.cos(radLat2)* Math.pow(Math.sin(b / 2), 2)));
s = s * 6378137.0;// 取WGS84标准参考椭球中的地球长半径(单位:m)
s = Math.round(s * 10000) / 10000;
return s;
}

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