如何通过经纬度计算距离来优化 SQL 查询？

Posted 2023-04-14

【中文标题】如何通过经纬度计算距离来优化 SQL 查询？

【英文标题】：How to optimize SQL query with calculating distance by longitude and latitude?

【发布时间】：2010-06-22 14:14:09

【问题描述】：

我有一张这样结构的表格：

table name: shop

id_shop      int(10)
name         varchar(200)
latitude     double
longitude    double

我想计算给定坐标和保存在数据库中的坐标之间的距离。

我当前的查询：

SELECT *
  FROM `shop` AS `s`
 WHERE
      (
        ( 6371
        * ACOS(
            SIN( RADIANS( latitude ) )
          * SIN( RADIANS( 53.5353010379 ) )
          + COS( RADIANS( latitude ) )
          * COS( RADIANS( 53.5353010379 ) )
          * COS( RADIANS( 14.7984442616 ) - RADIANS( longitude ) )
          )
        )
        <= 25
      )

加上一些JOIN LEFT 的一些数据。

有没有办法优化那个查询？ 加入连接大约需要 13 毫秒。

我还需要在此处添加一些 LIMIT 和 COUNT(*) 以获取用于分页的商店总数。

【问题讨论】：

您希望比 13 毫秒快多少？

实际上可能不快于 13 毫秒，但在我的系统中，对于不同的给定坐标 + 分页，会有许多类似的查询。我正在寻找一些最好的方法来处理这个问题。

给定的坐标来自另一个表格，还是来自谷歌地图的点击或移动设备坐标？

我用谷歌地图的地理定位脚本得到它们。

【参考方案1】：

这里有一些想法，根据您的具体情况，其中一些可能不适用。

您可以将纬度和经度转换为弧度并将其存储在行中。这样可以节省这些计算的成本（实际上是在存储数据时计算一次成本）。 如果您的表非常大，您可以使用简单的线性距离计算而不是 Haversince 公式来限制应用 Haversince 公式的结果。 如果表中还有其他数据可用作良好的第一个过滤器（国家/地区/等），您可以先应用它。 您可以对联接重新排序，以便在距离过滤器之后应用它们，这样您就不会因不符合条件的数据而产生联接成本。

【讨论】：

1.好主意——我应该考虑一下； 2. 是的，桌子很大。线性计算应该如何？ 3. 我没有那个数据； 4. 它没有改变任何东西。

2.基本上，你可以只使用毕达哥拉斯定理来计算距离——这可以“足够好”，这取决于你的数据和你在做什么，当你只是在寻找地球上相当有限的区域时，这很好“最近的东西”而不是实际需要准确的距离。您还可以使用 Pythagoras 进行粗略计算以缩小数据集范围，然后对缩小的较小数据集进行更准确、成本更高的 Haversine 计算。

【参考方案2】：

嗯，首先，您可以在存储纬度和经度时将预先计算的内容存储在数据库中。例如，如果您将纬度和经度预先存储为弧度，则只需在存储每个位置时计算一次 RADIANS(latitude) 和 RADIANS(longitude)，而不是每次需要计算距离时（大概不止一次。）

当您第一次填充行时，也可以通过存储 SIN(RADIANS(latitude)) 和 COS(RADIANS(latitude)) 来减少更多...

我猜你随着时间的推移做了很多很多“最接近 X”的计算——这就是人们在面对这种计算时通常会做的事情——而预先计算你能做的通常是第一件事试试看。