Java,Mysql-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

古城微笑少年丶 2024-02-17 14:52 14阅读 0赞

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 1]，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，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

//先计算查询点的经纬度范围<span style="font-family: 微软雅黑, Helvetica, Times, Arial, serif;">lat已知纬度，lng已知经度</span>
    		double r = 6371;//地球半径千米
    		double dis = 0.5;//0.5千米距离
    		double dlng =  2*Math.asin(Math.sin(dis/(2*r))/Math.cos(lat*Math.PI/180));
    		dlng = dlng*180/Math.PI;//角度转为弧度
    		double dlat = dis/r;
    		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

public List<Property> findNeighPosition(double longitude,double latitude){
    		//先计算查询点的经纬度范围
    		double r = 6371;//地球半径千米
    		double dis = 0.5;//0.5千米距离
    		double dlng =  2*Math.asin(Math.sin(dis/(2*r))/Math.cos(latitude*Math.PI/180));
    		dlng = dlng*180/Math.PI;//角度转为弧度
    		double dlat = dis/r;
    		dlat = dlat*180/Math.PI;		
    		double minlat =latitude-dlat;
    		double maxlat = latitude+dlat;
    		double minlng = longitude -dlng;
    		double maxlng = longitude + dlng;
    		
    		String hql = "from Property where longitude>=? and longitude =<? and latitude>=? latitude=<? and state=0";
    		Object[] values = {minlng,maxlng,minlat,maxlat};
    		
    		List<Property> list = find(hql, values);
    		return list;
    	}

[Link 1]: http://tech.idv2.com/2011/06/17/location-search/
[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