Java+MySQL實現附近功能

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其實對於那種地理位置不會變的兩個主體之間的距離，最好是直接將結果靜態化。也就是直接寫死在配置裏。

好比，找本身家附近的地鐵站。

這種狀況下，通常而言「家」這個主體是不會輕易「跑來跑去」的。每次查詢都計算一次距離沒什麼意義。最好是直接將距離持久化後直接查詢。

另外一種狀況：

獲取APP用戶所在位置附近的地鐵站

這種狀況下，用戶的地理位置是變更的。因此每次都得實時計算實際距離。

思路

將地球當作一個標準的球體，使用球面距離公式來計算球面兩點間大圓的弧長。

• 球面距離

public static double getDistance2(double long1, double lat1, double long2, double lat2) {
  lat1 = rad(lat1);
  lat2 = rad(lat2);
  double a = lat1 - lat2;
  double b = rad(long1 - long2);
  double sa2 = Math.sin(a / 2.0);
  double sb2 = Math.sin(b / 2.0);
  return 2 * EARTH_MEAN_RADIUS_KM * Math.asin(Math.sqrt(sa2 * sa2 + Math.cos(lat1) * Math.cos(lat2) * sb2 * sb2));
}

知道兩點之間的經緯度就能夠。

固然，這種計算不得不放在數據庫裏，而後根據距離排序返回。將上面的公式帶入到SQL裏就能夠。

附近地鐵站示例

• 建地鐵站示例表

CREATE TABLE station
(
  id   INT AUTO_INCREMENT    PRIMARY KEY,
  name VARCHAR(20) NULL  COMMENT '地鐵站名',
  lng  DOUBLE      NULL  COMMENT '經度',
  lat  DOUBLE      NULL  COMMENT '維度'
);

• SQL示例

SET @targetLat = 31.175702;
SET @targetLng = 121.519095;
SELECT
    s.id ,
    s.name ,
    s.lng ,
    s.lat ,
    ROUND(
        6378.138 * 2 * ASIN(
            SQRT(
                POW(
                    SIN( ( @targetLat * PI() / 180 - s.lat * PI() / 180 ) / 2 ) , 2 )
                +
                COS( @targetLat * PI( ) / 180 ) * COS( s.lat * PI( ) / 180 )
                * POW( SIN( ( @targetLng * PI() / 180 - s.lng * PI() / 180 ) / 2 ) , 2 )
            )
        ) * 1000
    ) AS distance
FROM station s
ORDER BY distance ASC , s.id
LIMIT 20;

其中的targetLat 和 targetLng 就是用戶的地理位置。

這樣的確能夠達到目的。可是，這是對全部數據先計算了一次和用戶的距離後再排序。

地鐵站的數量太大的時候這種操做可就不太優雅了。不只不夠優雅，並且效率是很嚇人的。

優化

其實，能夠在計算距離以前就將不少數據先過濾掉。

不必在 計算上海地鐵站距離的時候將美國的地鐵站距離也計算一遍吧。

這在大多數應用中均可以先將一些不須要的數據過濾掉。

好比在數據是區分城市的狀況下就能夠將SQL改成下面這樣：

SET @targetLat = 31.175702;
SET @targetLng = 121.519095;
SET @cityId=605;
SELECT
    s.id ,
    s.name ,
    s.lng ,
    s.lat ,
    ROUND(
        6378.138 * 2 * ASIN(
            SQRT(
                POW(
                    SIN( ( @targetLat * PI() / 180 - s.lat * PI() / 180 ) / 2 ) , 2 )
                +
                COS( @targetLat * PI( ) / 180 ) * COS( s.lat * PI( ) / 180 )
                * POW( SIN( ( @targetLng * PI() / 180 - s.lng * PI() / 180 ) / 2 ) , 2 )
            )
        ) * 1000
    ) AS distance
FROM station s
where city_id=@cityId # 先將待計算的數據過濾的一部分
ORDER BY distance ASC , s.id
LIMIT 20;

上面的改進就是先將待計算的數據在計算以前就剔除大部分。找一個長沙地鐵站，沒有必要在上海先找一遍吧。

固然，這種狀況比較特殊一點，由於你事先能知道用戶所處的城市。

另外一種改進就是：

以用戶所在位置爲圓心，畫一個半徑爲R的圓，而後反推出這個圓圈的外接四邊形的經緯度範圍。在計算距離以前先將外接四邊形經經緯度以外的數據過濾掉。

指定一個理想的半徑R，先過濾掉不可能符合條件的數據。

• 反推外接四邊形範圍

/**
 * 獲取距離指定經緯度的點{@code radius} KM 的外接四邊形(嚴格來講應該是外接立方體)四個頂點的經緯度
 *
 * @param lng    經度
 * @param lat    緯度
 * @param radius 半徑,單位:KM
 * @return <lng1,lng2,lat1,lat2>
 */
public static Tuple4<Double> calcBoxByDistFromPt(double lng, double lat, double radius) {
    SpatialContext context = SpatialContext.GEO;
    Rectangle rectangle = context.getDistCalc()//
            .calcBoxByDistFromPt(//
                    context.makePoint(lng, lat), //
                    radius * com.spatial4j.core.distance.DistanceUtils.KM_TO_DEG, context, null//
            );
    return new Tuple4<>(rectangle.getMinX(), rectangle.getMaxX(), rectangle.getMinY(), rectangle.getMaxY());
}

這裏用到的工具類maven座標以下：

<dependency>
    <groupId>com.spatial4j</groupId>
    <artifactId>spatial4j</artifactId>
    <version>0.5</version>
</dependency>

此時的SQL能夠改爲這樣：

SET @targetLat = 31.175702;
SET @targetLng = 121.519095;
SELECT
    s.id ,
    s.name ,
    s.lng ,
    s.lat ,
    ROUND(
        6378.138 * 2 * ASIN(
            SQRT(
                POW(
                    SIN( ( @targetLat * PI() / 180 - s.lat * PI() / 180 ) / 2 ) , 2 )
                +
                COS( @targetLat * PI( ) / 180 ) * COS( s.lat * PI( ) / 180 )
                * POW( SIN( ( @targetLng * PI() / 180 - s.lng * PI() / 180 ) / 2 ) , 2 )
            )
        ) * 1000
    ) AS distance
FROM station s
WHERE
    ( s.lng BETWEEN ${lng1} AND ${lng2} )
    AND ( s.lat BETWEEN ${lat1} AND ${lat2} )
ORDER BY distance ASC , s.id
LIMIT 20;

上面的 lng1,lng2,lat1,lat2 就是外接四邊形的範圍。

引用資料

• http://blog.csdn.net/a364572/...

示例源碼

• service：https://github.com/hylexus/bl...
• 初始化數據：https://github.com/hylexus/bl...
• 感謝這位仁兄提供的測試數據：http://blog.csdn.net/a364572/...