Question

我有一个用于简单反向地理编码的数据库。数据库依赖于包含纬度，经度和地名的表格。每当经纬度不存在时，或者更好，每当搜索到的纬度，经度与现有纬度，经度相差太大时，我使用GoogleMaps反向地理编码服务添加新行。在代码下面生成地址表：

CREATE TABLE `data_addresses` (
    `ID` int(11) NOT NULL COMMENT 'Primary Key',
    `LAT` int(11) NOT NULL COMMENT 'Latitude x 10000',
    `LNG` int(11) NOT NULL COMMENT 'Longitude x 10000',
    `ADDRESS` varchar(128) NOT NULL COMMENT 'Reverse Geocoded Street Address'
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8; 
ALTER TABLE `data_addresses`
    ADD PRIMARY KEY (`ID`),
    ADD UNIQUE KEY `IDX_ADDRESS_UNIQUE_LATLNG` (`LAT`,`LNG`),
    ADD KEY `IDX_ADDRESS_LAT` (`LAT`),
    ADD KEY `IDX_ADDRESS_LNG` (`LNG`);
ALTER TABLE `data_addresses`
    MODIFY `ID` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT 'Primary Key';

正如您所看到的，诀窍是在纬度和经度上使用两个索引。由于通常纬度和经度是浮点数，我们使用它们的值乘以10000，因此每对夫妇的纬度/经度都是唯一的。这意味着大约50米的分辨率满足了我的需求。

现在问题是：每当我需要知道给定的纬度/经度（MyLat，MyLon）是否已经存在时，我执行以下查询：

SELECT `id`, ROUND(SQRT(POW(ABS(`LAT`-ROUND(MyLat*10000)),2)+POW(ABS(`LNG`-ROUND(MyLon*10000)),2))) AS R FROM splc_smarttrk.`data_addresses` ORDER BY R ASC LIMIT 1

此查询将返回给我最近的点并且还会给我R（评级）：较小的R表示最接近的近似值，所以说每当我发现R大于10时我需要添加一个新行地址表。目前地址表包含大约615k行。

问题在于，尽管我放置了索引，但此查询太慢（在2x Xeon服务器上大约需要2秒）。在解释结果下面：

Answer 1

您无法通过查找附近纬度和经度的固定数据集并计算评级（R）并在此固定数据集上选择最小评级来优化此项。

未测试的p.s可能包含排序错误。但它可能会帮助你。

SELECT 
   id 
 , ROUND(SQRT(POW(ABS(`LAT`-ROUND([LAT]*10000)),2)+POW(ABS(`LNG`- ROUND([LNG]*10000)),2))) AS R

FROM ( 

  SELECT 
   LAT 
  FROM  
   data_addresses
  WHERE 
   LAT <= [LAT]  
  ORDER BY
   LAT DESC
  LIMIT 100

  UNION ALL

  SELECT 
   LAT   
  FROM 
   data_addresses
  WHERE 
   LAT >= [LAT]
  ORDER BY
   LAT ASC
  LIMIT 100

  SELECT 
   LNG 
  FROM 
   data_addresses
  WHERE 
   LNG <= [LNG]
  ORDER BY
   LNG DESC
  LIMIT 100

  UNION ALL

  SELECT 
   LNG
  FROM 
   data_addresses
  WHERE 
   LNG >= [LNG]
  ORDER BY
   LNG ASC
  LIMIT 100
) 
 AS data_addresses_range
ORDER BY 
 R ASC
LIMIT 1

Answer 2

不是计算距离（或除了），而是提供一个＆＃34;边界框＆＃34;。这会快得多。

这里复杂的代码还是更快：mysql.rjweb.org/doc.php/latlng

获得UNIQUE KEY IDX_ADDRESS_UNIQUE_LATLNG (LAT, LNG)后，无需KEY IDX_ADDRESS_LAT (LAT)

* 10000可以放在MEDIUMINT中。它大约16米或52英尺。

Answer 3

根据Raymond Nijland的建议，我将查询修改如下：

SELECT  `id` AS ID,
ROUND(SQRT(POW(ABS(`LAT`-ROUND(NLat*10000)), 2) +
           POW(ABS(`LNG`-ROUND(NLon*10000)), 2))
     ) AS RT INTO  ADDR_ID, RATING
    FROM  splc_smarttrk.`data_addresses`
    WHERE  (`LAT` BETWEEN (ROUND(NLat*10000)-R) AND (ROUND(NLat*10000)+R))
      AND  (`LNG` BETWEEN (ROUND(NLon*10000)-R) AND (ROUND(NLon*10000)+R))
    ORDER BY  RT ASC
    LIMIT  1;

这个技巧在最坏的情况下将数据集减少到10条记录，因此尽管有ORDER BY子句，速度仍然很好。事实上，我并不需要知道距离现有点的距离，我只需要知道该距离是否高于给定限制（此处如果在10x10矩形内，这意味着R = 5）。

具有复杂索引的MySQL查询优化

3 个答案: