LBS中从数据库查询某经纬度2KM范围内的数据

MySQL性能调优 – 使用更为快速的算法进行距离计算

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。

科普一下地理知识

地球长半椭a=6378.137km,短半轴b=6356.752km.
以下由SILSWAL计算得来.地球赤道处周长
纬线 C_long=6378.137*2*3.14159265359=40075.016km.
地球经线周长（近似公式）
经线 C_short=(6378.137+6356752)*3.14159265359=40007.833km.
每度经线长度=Longitude_per_degree=C_short/360=40007.833/360=111.133km
每分经线长度=Longitude_per_degree/60=111.133km/60=1852m
每秒经线长度=1852m/60=30.87m
赤道每度纬线长度=Latitude_per_degree_equator=C_long/360=40075.016/360=111.319km
每度纬线长度=Latitude_per_degree=Latitude_per_degree_equator*cos@=111.319km*cos@
每分纬线长度=Latitude_per_degree/60=111.319km*cos@/60=1855m*cos@
每秒纬线长度=1855m*cos@/60=30.922*cos@
上海每度纬线长度=Latitude_per_degree_SHANGHAI=Latitude_per_degree_equator*cos31.2=111.319*0.85536=95.218km