假设我有一个数据库表，表示可能有数百万条记录的用户（一厢情愿）。此表包含有关每个用户的大量信息，包括有关其位置的信息：
我想实现一项功能，登录用户可以搜索附近的其他用户。
理想情况下，我想抓住地理上最接近用户的20个用户，然后是接下来的20个，接下来的20个等等。所以基本上我希望能够通过
方法1
我之前有过使用半正式公式的经验，我用它来计算一点和几百点之间的距离。这种方法对于相对较小的记录集来说是理想的，但是我担心如此大的记录集会变得非常慢。
方法2
我还做了一些关于geohashing的研究，我理解哈希是如何计算的，我得到了它如何表示位置以及如何用更短的分辨率丢失精度的理论。我当然可以抓住位于用户地理区域附近的用户，抓住具有与geohash相似的开头的用户（基于我指定的精度 - 并且可能在相邻区域中查找）但是这不能解决问题需要按位置排序。这种方法对于边缘情况也不是很好，在这种边缘情况下，2个用户可能彼此非常靠近但是靠近由geohash表示的2个区域的边缘。
对此方法的任何想法/建议都将不胜感激。我并不是特别寻找代码，但链接到好的示例和资源会有所帮助。
谢谢， 乔纳森
修改
方法3
经过一番思考后，我想出了另一个可以考虑的潜在解决方案。在收到每个用户的位置信息后，我会在一个单独的表中（例如locations）存储有关位置（城镇/城市，地区，国家，纬度，经度，地理位置）的信息。然后我会通过外键将用户连接到该位置。这将为我提供一个更小的数据集。为了找到附近的用户，我可以简单地找到靠近用户位置的其他位置，然后使用他们的ID来查找其他用户。也许可以通过存储每个位置的附近位置ID列表来实现某种缓存。
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您可以尝试填充空间曲线。将坐标转换为二进制并交错。将其视为基数为4的数字。你也错了geohash也可以用来按位置排序。最有可能使用边界框并过滤溶液，然后使用harvesine配方。