找到两个纬度/长点之间距离的最快方法

时间：2009-06-17 12:22:41

标签： mysql location gis

我目前在mysql数据库中的位置不到一百万个，都有经度和纬度信息。

我试图通过查询找到一个点和许多其他点之间的距离。它没有我想要的那么快，尤其是每秒100次点击。

是否有更快的查询或可能是比mysql更快的系统？我正在使用此查询：

SELECT 
  name, 
   ( 3959 * acos( cos( radians(42.290763) ) * cos( radians( locations.lat ) ) 
   * cos( radians(locations.lng) - radians(-71.35368)) + sin(radians(42.290763)) 
   * sin( radians(locations.lat)))) AS distance 
FROM locations 
WHERE active = 1 
HAVING distance < 10 
ORDER BY distance;

注意：提供的距离为里程。如果您需要公里，请使用6371代替3959。

16 个答案:

答案 0 :(得分：111)

  • 使用Point表格中的Geometry数据类型的MyISAM值创建积分。 As of Mysql 5.7.5, InnoDB tables now also support SPATIAL indices.

  • 在这些点上创建SPATIAL索引

  • 使用MBRContains()查找值：

    SELECT  *
FROM    table
WHERE   MBRContains(LineFromText(CONCAT(
        '('
        , @lon + 10 / ( 111.1 / cos(RADIANS(@lon)))
        , ' '
        , @lat + 10 / 111.1
        , ','
        , @lon - 10 / ( 111.1 / cos(RADIANS(@lat)))
        , ' '
        , @lat - 10 / 111.1 
        , ')' )
        ,mypoint)

，或在MySQL 5.1及以上：

    SELECT  *
    FROM    table
    WHERE   MBRContains
                    (
                    LineString
                            (
                            Point (
                                    @lon + 10 / ( 111.1 / COS(RADIANS(@lat))),
                                    @lat + 10 / 111.1
                                  ),
                            Point (
                                    @lon - 10 / ( 111.1 / COS(RADIANS(@lat))),
                                    @lat - 10 / 111.1
                                  ) 
                            ),
                    mypoint
                    )

这将选择约(@lat +/- 10 km, @lon +/- 10km)框内的所有点。

这实际上不是一个盒子，而是一个球形矩形：球体的纬度和经度束缚段。这可能与 Franz Joseph Land 上的普通矩形不同，但在大多数有人居住的地方都非常接近。

  • 应用其他过滤选择圈内的所有内容（不是方形）

  • 可能会使用额外的精细过滤来计算大圆距离（适用于大距离）

答案 1 :(得分：96)

不是特定于MySql的答案，但它会提高sql语句的性能。

你实际做的是计算表格中每个点的距离，看它是否在给定点的10个单位内。

在运行这个sql之前你可以做的是创建四个点，在一边绘制一个20个单位的框，你的点在中心，即..（x1，y1）。 。 。 （x4，y4），其中（x1，y1）是（给定长+10个单位，给定为+10个单位）。 。 。 （给定长 - 10个单位，给予-10个单位）。 实际上，你只需要两个点，左上角和右下角称它们（X1，Y1）和（X2，Y2）

现在你的SQL语句使用这些点从你给定的点中排除肯定超过10u的行，它可以使用纬度和纬度上的索引。经度将比你现在的要快几个数量级。

e.g。

select . . . 
where locations.lat between X1 and X2 
and   locations.Long between y1 and y2;

框方法可以返回误报（您可以在框的角上拾取距离给定点> 10u的点），因此您仍需要计算每个点的距离。然而，这又会更快，因为你已经大大限制了要测试的点数。框内的点。

我把这种技巧称为“在盒子里面思考”：）

编辑：这可以放在一个SQL语句中吗？

我不知道mySql或Php能做什么，抱歉。 我不知道最好的地方是建立四个点，或者如何将它们传递给Php中的mySql查询。但是，一旦获得了这四点，就没有什么能阻止你将自己的SQL语句与我的结合起来了。

select name, 
       ( 3959 * acos( cos( radians(42.290763) ) 
              * cos( radians( locations.lat ) ) 
              * cos( radians( locations.lng ) - radians(-71.35368) ) 
              + sin( radians(42.290763) ) 
              * sin( radians( locations.lat ) ) ) ) AS distance 
from locations 
where active = 1 
and locations.lat between X1 and X2 
and locations.Long between y1 and y2
having distance < 10 ORDER BY distance;

我知道使用MS SQL我可以构建一个声明四个浮点数（X1，Y1，X2，Y2）并在“主”选择语句之前计算它们的SQL语句，就像我说的，我不知道这是否可以用MySql完成。但是我仍然倾向于在C＃中构建四个点并将它们作为参数传递给SQL查询。

抱歉，如果有人能回答MySQL＆amp; Php具体部分，请随时编辑此答案。

答案 2 :(得分：16)

查看此演示文稿以获得一个好的答案。 基本上它显示了评论中显示的两种不同的方法，详细解释了为什么/何时应该使用其中一种，以及为什么“在框中”计算可能非常有趣。

Geo Distance Search with MySQL

答案 3 :(得分：13)

在this blog post上，发布了以下MySql函数。我没有对它进行过多次测试，但根据我从帖子if your latitude and longitude fields are indexed收集的内容，这可能适合您：

DELIMITER $$

DROP FUNCTION IF EXISTS `get_distance_in_miles_between_geo_locations` $$
CREATE FUNCTION get_distance_in_miles_between_geo_locations(geo1_latitude decimal(10,6), geo1_longitude decimal(10,6), geo2_latitude decimal(10,6), geo2_longitude decimal(10,6)) 
returns decimal(10,3) DETERMINISTIC
BEGIN
  return ((ACOS(SIN(geo1_latitude * PI() / 180) * SIN(geo2_latitude * PI() / 180) + COS(geo1_latitude * PI() / 180) * COS(geo2_latitude * PI() / 180) * COS((geo1_longitude - geo2_longitude) * PI() / 180)) * 180 / PI()) * 60 * 1.1515);
END $$

DELIMITER ;

样本用法： 假设一个名为Places with fields latitude＆amp;经度：

  

选择get_distance_in_miles_between_geo_locations（-34.017330，   22.809500，纬度，经度）作为distance_from_input from places;

所有snagged from this post

答案 4 :(得分：9)

SELECT * FROM (SELECT *,(((acos(sin((43.6980168*pi()/180)) * 
sin((latitude*pi()/180))+cos((43.6980168*pi()/180)) * 
cos((latitude*pi()/180)) * cos(((7.266903899999988- longitude)* 
pi()/180))))*180/pi())*60*1.1515 ) as distance 
FROM wp_users WHERE 1 GROUP BY ID limit 0,10) as X 
ORDER BY ID DESC

这是MySQL中点到点之间的距离计算查询，我在长数据库中使用它，它工作得很完美！注意：根据您的要求进行更改（数据库名称，表名称，列等）。

答案 5 :(得分：8)

set @latitude=53.754842;
set @longitude=-2.708077;
set @radius=20;

set @lng_min = @longitude - @radius/abs(cos(radians(@latitude))*69);
set @lng_max = @longitude + @radius/abs(cos(radians(@latitude))*69);
set @lat_min = @latitude - (@radius/69);
set @lat_max = @latitude + (@radius/69);

SELECT * FROM postcode
WHERE (longitude BETWEEN @lng_min AND @lng_max)
AND (latitude BETWEEN @lat_min and @lat_max);

source

答案 6 :(得分：6)

如果您使用的是MySQL 5.7。*，则可以使用 st_distance_sphere（POINT，POINT）。

Select st_distance_sphere(POINT(-2.997065, 53.404146 ), POINT(58.615349, 23.56676 ))/1000  as distcance

答案 7 :(得分：5)

   select
   (((acos(sin(('$latitude'*pi()/180)) * sin((`lat`*pi()/180))+cos(('$latitude'*pi()/180)) 
    * cos((`lat`*pi()/180)) * cos((('$longitude'- `lng`)*pi()/180))))*180/pi())*60*1.1515) 
    AS distance
    from table having distance<22;

答案 8 :(得分：4)

完整代码包含有关如何安装为MySQL插件的详细信息，请访问：https://github.com/lucasepe/lib_mysqludf_haversine

我去年发表了这篇评论。亲爱的@TylerCollier建议我发帖回答，这里是。

另一种方法是编写一个自定义UDF函数，该函数返回两点的半影距离。此功能可以输入：

lat1 (real), lng1 (real), lat2 (real), lng2 (real), type (string - optinal - 'km', 'ft', 'mi')

所以我们可以这样写：

SELECT id, name FROM MY_PLACES WHERE haversine_distance(lat1, lng1, lat2, lng2) < 40;

获取距离小于40公里的所有记录。或者：

SELECT id, name FROM MY_PLACES WHERE haversine_distance(lat1, lng1, lat2, lng2, 'ft') < 25;

获取距离小于25英尺的所有记录。

核心功能是：

double
haversine_distance( UDF_INIT* initid, UDF_ARGS* args, char* is_null, char *error ) {
    double result = *(double*) initid->ptr;
    /*Earth Radius in Kilometers.*/ 
    double R = 6372.797560856;
    double DEG_TO_RAD = M_PI/180.0;
    double RAD_TO_DEG = 180.0/M_PI;
    double lat1 = *(double*) args->args[0];
    double lon1 = *(double*) args->args[1];
    double lat2 = *(double*) args->args[2];
    double lon2 = *(double*) args->args[3];
    double dlon = (lon2 - lon1) * DEG_TO_RAD;
    double dlat = (lat2 - lat1) * DEG_TO_RAD;
    double a = pow(sin(dlat * 0.5),2) + 
        cos(lat1*DEG_TO_RAD) * cos(lat2*DEG_TO_RAD) * pow(sin(dlon * 0.5),2);
    double c = 2.0 * atan2(sqrt(a), sqrt(1-a));
    result = ( R * c );
    /*
     * If we have a 5th distance type argument...
     */
    if (args->arg_count == 5) {
        str_to_lowercase(args->args[4]);
        if (strcmp(args->args[4], "ft") == 0) result *= 3280.8399;
        if (strcmp(args->args[4], "mi") == 0) result *= 0.621371192;
    }

    return result;
}

答案 9 :(得分：3)

快速，简单和准确（对于较小距离）近似可以使用spherical projection来完成。至少在我的路由算法中，与正确的计算相比，我获得了20％的提升。在Java代码中，它看起来像：

public double approxDistKm(double fromLat, double fromLon, double toLat, double toLon) {
    double dLat = Math.toRadians(toLat - fromLat);
    double dLon = Math.toRadians(toLon - fromLon);
    double tmp = Math.cos(Math.toRadians((fromLat + toLat) / 2)) * dLon;
    double d = dLat * dLat + tmp * tmp;
    return R * Math.sqrt(d);
}

不确定MySQL（对不起！）。

确保你知道这个限制（assertEquals的第三个参数意味着以千米为单位的准确度）：

    float lat = 24.235f;
    float lon = 47.234f;
    CalcDistance dist = new CalcDistance();
    double res = 15.051;
    assertEquals(res, dist.calcDistKm(lat, lon, lat - 0.1, lon + 0.1), 1e-3);
    assertEquals(res, dist.approxDistKm(lat, lon, lat - 0.1, lon + 0.1), 1e-3);

    res = 150.748;
    assertEquals(res, dist.calcDistKm(lat, lon, lat - 1, lon + 1), 1e-3);
    assertEquals(res, dist.approxDistKm(lat, lon, lat - 1, lon + 1), 1e-2);

    res = 1527.919;
    assertEquals(res, dist.calcDistKm(lat, lon, lat - 10, lon + 10), 1e-3);
    assertEquals(res, dist.approxDistKm(lat, lon, lat - 10, lon + 10), 10);

答案 10 :(得分：3)

以下是使用MySQL进行地理距离搜索的详细说明，该解决方案基于对mysql实施Haversine公式。完整的解决方案描述包括理论，实施和进一步的性能优化。虽然空间优化部分在我的情况下不正确。 http://www.scribd.com/doc/2569355/Geo-Distance-Search-with-MySQL

答案 11 :(得分：3)

阅读Geo Distance Search with MySQL，解决方案 基于Haversine Formula到MySQL的实现。这是一个完整的解决方案 理论描述，实施和进一步的性能优化。 虽然空间优化部分在我的情况下不能正常工作。

我发现了两个错误：

  1. 在p8的select语句中使用abs。我刚刚省略了abs，但它确实有效。

  2. p27上的空间搜索距离函数不会转换为弧度或经度乘以cos(latitude)，除非他的空间数据加载时考虑到这一点（无法从文章的上下文中得知），但他的例子在p26上表示他的空间数据POINT未加载弧度或度数。

答案 12 :(得分：3)

一个MySQL函数，它返回两个坐标之间的米数：

CREATE FUNCTION DISTANCE_BETWEEN (lat1 DOUBLE, lon1 DOUBLE, lat2 DOUBLE, lon2 DOUBLE)
RETURNS DOUBLE DETERMINISTIC
RETURN ACOS( SIN(lat1*PI()/180)*SIN(lat2*PI()/180) + COS(lat1*PI()/180)*COS(lat2*PI()/180)*COS(lon2*PI()/180-lon1*PI()/180) ) * 6371000

要以不同的格式返回值，请将函数中的6371000替换为您选择的单位中的地球半径。例如，公里为6371，里程为3959。

要使用该功能，只需像调用MySQL中的任何其他功能一样调用它。例如，如果你有一个表city，你可以找到每个城市与其他城市之间的距离：

SELECT
    `city1`.`name`,
    `city2`.`name`,
    ROUND(DISTANCE_BETWEEN(`city1`.`latitude`, `city1`.`longitude`, `city2`.`latitude`, `city2`.`longitude`)) AS `distance`
FROM
    `city` AS `city1`
JOIN
    `city` AS `city2`

答案 13 :(得分：3)

我需要解决类似的问题（按距单点距离的距离过滤行），并通过将原始问题与答案和注释相结合，我想出了对MySQL 5.6和5.7都适用的解决方案。 

SELECT 
    *,
    (6371 * ACOS(COS(RADIANS(56.946285)) * COS(RADIANS(Y(coordinates))) 
    * COS(RADIANS(X(coordinates)) - RADIANS(24.105078)) + SIN(RADIANS(56.946285))
    * SIN(RADIANS(Y(coordinates))))) AS distance
FROM places
WHERE MBRContains
    (
    LineString
        (
        Point (
            24.105078 + 15 / (111.320 * COS(RADIANS(56.946285))),
            56.946285 + 15 / 111.133
        ),
        Point (
            24.105078 - 15 / (111.320 * COS(RADIANS(56.946285))),
            56.946285 - 15 / 111.133
        )
    ),
    coordinates
    )
HAVING distance < 15
ORDER By distance

coordinates是类型POINT的字段，索引为SPATIAL
6371用于计算以公里为单位的距离
56.946285是中心点的纬度
24.105078是中心点的经度
10是以千米为单位的最大距离

在我的测试中，MySQL使用coordinates字段上的SPATIAL索引来快速选择矩形内的所有行，然后计算所有已过滤位置的实际距离，以排除矩形角中的位置，而仅将圆内的位置保留。 / p>

这是我的结果的可视化结果：

map

灰色星星会显示地图上的所有点，黄色星星是MySQL查询返回的。 MBRContains()选择矩形内角（但外圆）内的灰星，然后用HAVING子句取消选择。

答案 14 :(得分：0)

使用mysql 

SET @orig_lon = 1.027125;
SET @dest_lon = 1.027125;

SET @orig_lat = 2.398441;
SET @dest_lat = 2.398441;

SET @kmormiles = 6371;-- for distance in miles set to : 3956

SELECT @kmormiles * ACOS(LEAST(COS(RADIANS(@orig_lat)) * 
 COS(RADIANS(@dest_lat)) * COS(RADIANS(@orig_lon - @dest_lon)) + 
 SIN(RADIANS(@orig_lat)) * SIN(RADIANS(@dest_lat)),1.0)) as distance;

请参阅：https://andrew.hedges.name/experiments/haversine/

请参阅：https://stackoverflow.com/a/24372831/5155484

请参阅：http://www.plumislandmedia.net/mysql/haversine-mysql-nearest-loc/

注意：LEAST用于避免空值，这是对https://stackoverflow.com/a/24372831/5155484的建议

答案 15 :(得分：-1)

$objectQuery = "SELECT table_master.*, ((acos(sin((" . $latitude . "*pi()/180)) * sin((`latitude`*pi()/180))+cos((" . $latitude . "*pi()/180)) * cos((`latitude`*pi()/180)) * cos(((" . $longitude . "- `longtude`)* pi()/180))))*180/pi())*60*1.1515  as distance FROM `table_post_broadcasts` JOIN table_master ON table_post_broadcasts.master_id = table_master.id WHERE table_master.type_of_post ='type' HAVING distance <='" . $Radius . "' ORDER BY distance asc";
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