[Mysql] 如何实现按距离排序、范围查找
2017-02-09 15:59
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总结:
1.适合场景: 查询范围为某个具体距离范围内,如1公里范围内2.缺点:查找的是距离范围内的,如果要按距离排序,sql语句在下文所属中加上下面语句
order by abs(htl.lng -" + lng + ")+abs(htl.lat -"+lat+")
3.我尝试了区间查找,采用spatial4j.jar
- 源码: https://github.com/locationtech/spatial4j
- 下载jar包:http://download.locationtech.org/spatial4j/0_6/?d
4. spatial的原理图不是矩形的范围,是圆型的范围
下面转载自文章: 如何实现按距离排序、范围查找
简介
现在几乎所有的O2O应用中都会存在“按范围搜素、离我最近、显示距离”等等基于位置的交互,那这样的功能是怎么实现的呢?本文提供的实现方式,适用于所有数据库。
实现
为了方便下面说明,先给出一个初始表结构,我使用的是MySQL:CREATE TABLE `customer` ( `id` INT(11) UNSIGNED NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '自增主键', `name` VARCHAR(5) NOT NULL COMMENT '名称', `lon` DOUBLE(9,6) NOT NULL COMMENT '经度', `lat` DOUBLE(8,6) NOT NULL COMMENT '纬度', PRIMARY KEY (`id`) ) COMMENT='商户表' CHARSET=utf8mb4 ENGINE=InnoDB ;1
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实现过程主要分为四步:
1. 搜索
在数据库中搜索出接近指定范围内的商户,如:搜索出1公里范围内的。
2. 过滤
搜索出来的结果可能会存在超过1公里的,需要再次过滤。如果对精度没有严格要求,可以跳过。
3. 排序
距离由近到远排序。如果不需要,可以跳过。
4. 分页
如果需要2、3步,才需要对分页特殊处理。如果不需要,可以在第1步直接SQL分页。
第1步数据库完成,后3步应用程序完成。
step1 搜索
搜索可以用下面两种方式来实现。
区间查找
customer表中使用两个字段存储了经度和纬度,如果提前计算出经纬度的范围,然后在这两个字段上加上索引,那搜索性能会很不错。 那怎么计算出经纬度的范围呢?已知条件是移动设备所在的经纬度,还有满足业务要求的半径,这很像初中的一道平面几何题:给定圆心坐标和半径,求该圆外切正方形四个顶点的坐标。而我们面对的是一个球体,可以使用spatial4j来计算。
<dependency> <groupId>com.spatial4j</groupId> <artifactId>spatial4j</artifactId> <version>0.5</version> </dependency>1
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// 移动设备经纬度 double lon = 116.312528, lat = 39.983733; // 千米 int radius = 1; SpatialContext geo = SpatialContext.GEO; Rectangle rectangle = geo.getDistCalc().calcBoxByDistFromPt( geo.makePoint(lon, lat), radius * DistanceUtils.KM_TO_DEG, geo, null); System.out.println(rectangle.getMinX() + "-" + rectangle.getMaxX());// 经度范围 System.out.println(rectangle.getMinY() + "-" + rectangle.getMaxY());// 纬度范围1
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计算出经纬度范围之后,SQL是这样:
SELECT id, name FROM customer WHERE (lon BETWEEN ? AND ?) AND (lat BETWEEN ? AND ?);1
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需要给lon、lat两个字段建立联合索引:
INDEX `idx_lon_lat` (`lon`, `lat`)1
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geohash
geohash的原理不讲了,详细可以看这篇文章,讲的很详细。geohash算法能把二维的经纬度编码成一维的字符串,它的特点是越相近的经纬度编码后越相似,所以可以通过前缀like的方式去匹配周围的商户。 customer表要增加一个字段,来存储每个商户的geohash编码,并且建立索引。
CREATE TABLE `customer` ( `id` INT(11) UNSIGNED NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '自增主键', `name` VARCHAR(5) NOT NULL COMMENT '名称' COLLATE 'latin1_swedish_ci', `lon` DOUBLE(9,6) NOT NULL COMMENT '经度', `lat` DOUBLE(8,6) NOT NULL COMMENT '纬度', `geo_code` CHAR(12) NOT NULL COMMENT 'geohash编码', PRIMARY KEY (`id`), INDEX `idx_geo_code` (`geo_code`) ) COMMENT='商户表' CHARSET=utf8mb4 ENGINE=InnoDB ;1
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在新增或修改一个商户的时候,维护好geo_code,那geo_code怎么计算呢?spatial4j也提供了一个工具类
GeohashUtils.encodeLatLon(lat, lon),默认精度是12位。这个存储做好后,就可以通过geo_code去搜索了。拿到移动设备的经纬度,计算geo_code,这时可以指定精度计算,那指定多长呢?我们需要一个geo_code长度和距离的对照表:
geohash length | width | height |
---|---|---|
1 | 5,009.4km | 4,992.6km |
2 | 1,252.3km | 624.1km |
3 | 156.5km | 156km |
4 | 39.1km | 19.5km |
5 | 4.9km | 4.9km |
6 | 1.2km | 609.4m |
7 | 152.9m | 152.4m |
8 | 38.2m | 19m |
9 | 4.8m | 4.8m |
10 | 1.2m | 59.5cm |
11 | 14.9cm | 14.9cm |
12 | 3.7cm | 1.9cm |
假设我们的需求是1公里范围内的商户,geo_code的长度设置为5就可以了,
GeohashUtils.encodeLatLon(lat, lon, 5)。计算出移动设备经纬度的geo_code之后,SQL是这样:
SELECT id, name FROM customer WHERE geo_code LIKE CONCAT(?, '%');1
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这样会比区间查找快很多,并且得益于geo_code的相似性,可以对热点区域做缓存。但这样使用geohash还存在一个问题,geohash最终是在地图上铺上了一个网格,每一个网格代表一个geohash值,当传入的坐标接近当前网格的边界时,用上面的搜索方式就会丢失它附近的数据。比如下图中,在绿点的位置搜索不到白家大院,绿点和白家大院在划分的时候就分到了两个格子中。
解决这个问题思路也比较简单,我们查询时,除了使用绿点的geohash编码进行匹配外,还使用周围8个网格的geohash编码,这样可以避免这个问题。那怎么计算出周围8个网格的geohash呢,可以使用geohash-java来解决。
<dependency> <groupId>ch.hsr</groupId> <artifactId>geohash</artifactId> <version>1.3.0</version> </dependency>1
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// 移动设备经纬度 double lon = 116.312528, lat = 39.983733; GeoHash geoHash = GeoHash.withCharacterPrecision(lat, lon, 10); // 当前 System.out.println(geoHash.toBase32()); // N, NE, E, SE, S, SW, W, NW GeoHash[] adjacent = geoHash.getAdjacent(); for (GeoHash hash : adjacent) { System.out.println(hash.toBase32()); }1
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最终我们的sql变成了这样:
SELECT id, name FROM customer WHERE geo_code LIKE CONCAT(?, '%') OR geo_code LIKE CONCAT(?, '%') OR geo_code LIKE CONCAT(?, '%') OR geo_code LIKE CONCAT(?, '%') OR geo_code LIKE CONCAT(?, '%') OR geo_code LIKE CONCAT(?, '%') OR geo_code LIKE CONCAT(?, '%') OR geo_code LIKE CONCAT(?, '%') OR geo_code LIKE CONCAT(?, '%');1
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原来的1次查询变成了9次查询,性能肯定会下降,这里可以优化下。还用上面的需求场景,搜索1公里范围内的商户,从上面的表格知道,geo_code长度为5时,网格宽高是4.9KM,用9个geo_code查询时,范围太大了,所以可以将geo_code长度设置为6,即缩小了查询范围,也满足了需求。还可以继续优化,在存储geo_code时,只计算到6位,这样就可以将sql变成这样:
SELECT id, name FROM customer WHERE geo_code IN (?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?);1
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这样将前缀匹配换成了直接匹配,速度会提升很多。
step2 过滤
上面两种搜索方式,都不是精确搜索,只是尽量缩小搜索范围,提升响应速度。所以需要在应用程序中做过滤,把距离大于1公里的商户过滤掉。计算距离同样使用spatial4j。// 移动设备经纬度 double lon1 = 116.3125333347639, lat1 = 39.98355521792821; // 商户经纬度 double lon2 = 116.312528, lat2 = 39.983733; SpatialContext geo = SpatialContext.GEO; double distance = geo.calcDistance(geo.makePoint(lon1, lat1), geo.makePoint(lon2, lat2)) * DistanceUtils.DEG_TO_KM; System.out.println(distance);// KM1
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过滤代码就不写了,遍历一遍搜索结果即可。
step3 排序
同样,排序也需要在应用程序中处理。排序基于上面的过滤结果做就可以了Collections.sort(list, comparator)。
step4 分页
如果需要2、3步,只能在内存中分页,做法也很简单,可以参考这篇文章。
总结
全文的重点都在于搜索如何实现,更好的利用数据库的索引,两种搜索方式以百万数据量为分割线,第一种适用于百万以下,第二种适用于百万以上,未经过严格验证。可能有人会有疑问,过滤和排序都在应用层做,内存占用会不会很严重?这是个潜在问题,但大多数情况下不会。看我们大部分的应用场景,都是单一种类POI(Point
Of Interest)的搜索,如酒店、美食、KTV、电影院等等,这种数据密度是很小,1公里内的酒店,能有多少家,50家都算多的,所以最终要看具体业务数据密度。本文没有分析原理,只讲了具体实现,有关分析的文章可以看参考链接。
参考
http://www.infoq.com/cn/articles/depth-study-of-Symfony2 http://tech.meituan.com/lucene-distance.html
http://blog.csdn.net/liminlu0314/article/details/8553926
http://janmatuschek.de/LatitudeLongitudeBoundingCoordinates
http://www.cnblogs.com/LBSer/p/3310455.html
http://cevin.net/geohash/
本文来自:高爽|Coder,原文地址:http://blog.csdn.net/ghsau/article/details/50591932,转载请注明。
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