根据一个给定经纬度的点，进行附近500米地点查询–合理利用算法

傷城~ 2022-06-07 00:09 339阅读 0赞

参考文章：http://charlee.li/location-search.html

http://blog.csdn.net/baple/article/details/53004541

最近做一个项目：需要查询一个站点（已知该站点经纬度）500米范围内的其它站点。所以，我首先想到的是，对每条记录，去进行遍历，跟[数据库][Link 1]中的每一个点进行距离计算，当距离小于500米时，认为匹配。这样做确实能够得到结果，但是效率极其低下，因为每条记录都要去循环匹配n条数据，其消耗的时间可想而知。

于是我就想到一个先过滤出大概的经纬度范围再进行计算。比方说正方形的四个点，于是我在网上搜索，意外的，查询到了一个关于这个计算[附近地点搜索初探][Link 2]，里面使用[Python][]实现了这个想法。所以参考了一下原文中的[算法][Link 3]，使用[Java][]进行了实现。

实现原理也是很相似的，先算出该点周围的矩形的四个点，然后使用经纬度去直接匹配数据库中的记录。

思路：首先算出“给定坐标附近500米”这个范围的坐标范围。 虽然它是个圆，但我们可以先求出该圆的外接正方形，然后拿正方形的经纬度范围去搜索数据库。

![红色部分为要求的搜索范围，绿色部分我们能间接得到的结果范围][20120615-php-mysql-earth-distance-map.png]

先来求东西两侧的的范围边界。在haversin公式中令φ1 = φ2，可得

![distance-lng.png][]

用Java代码写就是

**\[java\]**  [view plain][]  [copy][view plain]

1.  //先计算查询点的经纬度范围lat已知纬度，lng已知经度  
2.          **double** r = 6371;//地球半径千米  
3.          **double** dis = 0.5;//0.5千米距离  
4.          **double** dlng =  2\*Math.asin(Math.sin(dis/(2\*r))/Math.cos(lat\*Math.PI/180));  
5.          dlng = dlng\*180/Math.PI;//角度转为弧度  
6.          **double** dlat = dis/r;  
7.          dlat = dlat\*180/Math.PI;

最后，就可以得出四个点的坐标：  
left-top : (lat + dlat, lng – dlng)  
right-top : (lat + dlat, lng + dlng)  
left-bottom : (lat – dlat, lng – dlng)  
right-bottom: (lat – dlat, lng + dlng)

综合也就是这样进行筛选查询

java代码：

![Center][]

<!\[CDATA\[ and s.LONGITUDE >= \#\{minlng,jdbcType=DOUBLE\} and s.LONGITUDE <= \#\{maxlng,jdbcType=DOUBLE\}   
    and s.LATITUDE >= \#\{minlat,jdbcType=DOUBLE\} and s.LATITUDE <= \#\{maxlat,jdbcType=DOUBLE\}  \]\]>

[Link 1]: http://lib.csdn.net/base/mysql
[Link 2]: http://tech.idv2.com/2011/06/17/location-search/
[Python]: http://lib.csdn.net/base/python
[Link 3]: http://lib.csdn.net/base/datastructure
[Java]: http://lib.csdn.net/base/javaee
[20120615-php-mysql-earth-distance-map.png]: http://fukun-org.qiniudn.com/wp-content/uploads/2012/06/20120615-php-mysql-earth-distance-map.png
[distance-lng.png]: http://blog.charlee.li/content/images/2011/Jun/distance-lng.png
[view plain]: http://blog.csdn.net/yusewuhen/article/details/38402721#
[Center]: /images/20220607/c7bf6dda2c7448a89c9bdceb0a1c4c61.png