跟据经纬度实现附近搜索

现在很多手机软件都用附近搜索功能，但具体是怎么实现的呢》
在网上查了很多资料，mysql空间数据库、矩形算法、geohash我都用过了，当数据上了百万之后mysql空间数据库方法是最强最精确的（查询前100条数据只需5秒左右）。

接下来推出一个原创计算方法，查询速度是mysql空间数据库算法的2倍

$lng是你的经度，$lat是你的纬度

SELECT lng,lat,
        (POWER(MOD(ABS(lng - $lng),360),2) + POWER(ABS(lat - $lat),2)) AS distance
        FROM `user_location`
        ORDER BY distance LIMIT 100

经测试，在100万数据中取前100条数据只需2.5秒左右。

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另外的几种算法还是在这里展示一下：

一、距形算法

define(EARTH_RADIUS, 6371);//地球半径，平均半径为6371km
 /**
 *计算某个经纬度的周围某段距离的正方形的四个点
 *
 *@param lng float 经度
 *@param lat float 纬度
 *@param distance float 该点所在圆的半径，该圆与此正方形内切，默认值为0.5千米
 *@return array 正方形的四个点的经纬度坐标
 */
 function returnSquarePoint($lng, $lat,$distance = 0.5){

    $dlng =  2 * asin(sin($distance / (2 * EARTH_RADIUS)) / cos(deg2rad($lat)));
    $dlng = rad2deg($dlng);

    $dlat = $distance/EARTH_RADIUS;
    $dlat = rad2deg($dlat);

    return array(
                'left-top'=>array('lat'=>$lat + $dlat,'lng'=>$lng-$dlng),
                'right-top'=>array('lat'=>$lat + $dlat, 'lng'=>$lng + $dlng),
                'left-bottom'=>array('lat'=>$lat - $dlat, 'lng'=>$lng - $dlng),
                'right-bottom'=>array('lat'=>$lat - $dlat, 'lng'=>$lng + $dlng)
                );
 }
//使用此函数计算得到结果后，带入sql查询。
$squares = returnSquarePoint($lng, $lat);
$info_sql = "select id,locateinfo,lat,lng from `lbs_info` where lat<>0 and lat>{$squares['right-bottom']['lat']} and lat<{$squares['left-top']['lat']} and lng>{$squares['left-top']['lng']} and lng<{$squares['right-bottom']['lng']} ";

java代码如下：

    /**
     * 默认地球半径
     */
    private static double EARTH_RADIUS = 6371;

    /**
     * 计算经纬度点对应正方形4个点的坐标
     *
     * @param longitude
     * @param latitude
     * @param distance
     * @return
     */
    public static Map<String, double[]> returnLLSquarePoint(double longitude,
            double latitude, double distance) {
        Map<String, double[]> squareMap = new HashMap<String, double[]>();
        // 计算经度弧度,从弧度转换为角度
        double dLongitude = 2 * (Math.asin(Math.sin(distance
                / (2 * EARTH_RADIUS))
                / Math.cos(Math.toRadians(latitude))));
        dLongitude = Math.toDegrees(dLongitude);
        // 计算纬度角度
        double dLatitude = distance / EARTH_RADIUS;
        dLatitude = Math.toDegrees(dLatitude);
        // 正方形
        double[] leftTopPoint = { latitude + dLatitude, longitude - dLongitude };
        double[] rightTopPoint = { latitude + dLatitude, longitude + dLongitude };
        double[] leftBottomPoint = { latitude - dLatitude,
                longitude - dLongitude };
        double[] rightBottomPoint = { latitude - dLatitude,
                longitude + dLongitude };
        squareMap.put("leftTopPoint", leftTopPoint);
        squareMap.put("rightTopPoint", rightTopPoint);
        squareMap.put("leftBottomPoint", leftBottomPoint);
        squareMap.put("rightBottomPoint", rightBottomPoint);
        return squareMap;
    }

二、 空间数据库算法

以下location字段是跟据经纬度来生成的空间数据，如：
location字段的type设为point
"update feed set location=GEOMFROMTEXT('point({$lat} {$lng})') where id='{$id}'"

mysql空间数据查询
SET @center = GEOMFROMTEXT('POINT(35.801559 -10.501577)');
        SET @radius = 4000;
        SET @bbox = CONCAT('POLYGON((',
        X(@center) - @radius, ' ', Y(@center) - @radius, ',',
        X(@center) + @radius, ' ', Y(@center) - @radius, ',',
        X(@center) + @radius, ' ', Y(@center) + @radius, ',',
        X(@center) - @radius, ' ', Y(@center) + @radius, ',',
        X(@center) - @radius, ' ', Y(@center) - @radius, '))'
        );
SELECT id,lng,lat,
        SQRT(POW( ABS( X(location) - X(@center)), 2) + POW( ABS(Y(location) - Y(@center)), 2 )) AS distance
        FROM `user_location` WHERE 1=1
        AND INTERSECTS( location, GEOMFROMTEXT(@bbox) )
        AND SQRT(POW( ABS( X(location) - X(@center)), 2) + POW( ABS(Y(location) - Y(@center)), 2 )) < @radius
        ORDER BY distance LIMIT 20

三、geo算法

 参考文档：

http