比方我如今知道一个点的经度和纬度了,然后我想算出以这个点为圆心,1000米为半径。最大的经度和纬度,最小的经度和纬度。请问怎么算呢?
PHP代码我网上找了一个算出来好像不正确呀
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获取当前位置三公里内最大、最小经纬度 /** *
查找一定范围内的经纬度值 *
传入值:纬度 经度 查找半径(m) *
返回值:最小纬度、经度。最大纬度、经度 */ public
function
getAround( $lat , $lon , $raidus ) {
$PI
= 3.14159265; //
圆周率 $EARTH_RADIUS
= 6378137; //
地球半径 $RAD
= Math.PI / 180.0; //
弧度 $latitude
= $lat ;
$longitude
= $lon ;
$degree
= (24901*1609)/360.0; $raidusMile
= $raidus ;
$dpmLat
= 1/ $degree ;
$radiusLat
= $dpmLat * $raidusMile ;
$minLat
= $latitude
- $radiusLat ;
$maxLat
= $latitude
+ $radiusLat ;
$mpdLng
= $degree * cos ( $latitude
* ( $PI /180));
$dpmLng
= 1 / $mpdLng ;
$radiusLng
= $dpmLng * $raidusMile ;
$minLng
= $longitude
- $radiusLng ;
$maxLng
= $longitude
+ $radiusLng ;
$result [ 'minwei' ]= $minLat ; $result [ 'minjing' ]= $minLng ; $result [ 'maxwei' ]= $maxLat ; $result [ 'maxjing' ]= $maxLng ; return
$result ; } |
lat=116.575831
lng=39.788623
Array ( [minwei] => 116.56684576 [minjing] => 39.8087070499 [maxwei] => 116.58481624 [maxjing] => 39.7685389501 )
微信 依据当前地理位置经纬度计算1000米以内的经纬度范围 php版
核心PHP代码例如以下!
LBS中从数据库查询某经纬度2KM范围内的数据 - 针对大数据量的性能优化
- $myLat = $postObj->Location_X;//接收到的当前位置的纬度
- $myLng = $postObj->Location_Y;//接收到的当前位置的经度
- $Label = $postObj->Label;//接收到的当前地理位置信息
- $Label = iconv("UTF-8","GBK",$Label);
- $find = stripos($Label,' ');//过滤掉邮政编码 纯属为了整洁性
- if($find!==false)
- {
- $Label = substr($Label,0,$find);
- }
- //下面为核心代码
- $range = 180 / pi() * 1 / 6372.797; //里面的 1 就代表搜索 1km 之内,单位km
- $lngR = $range / cos($myLat * pi() / 180);
- $maxLat = $myLat + $range;//最大纬度
- $minLat = $myLat - $range;//最小纬度
- $maxLng = $myLng + $lngR;//最大经度
- $minLng = $myLng - $lngR;//最小经度
- //得出这四个值以后,就能够依据你数据库里存的经纬度信息查找记录了~
之前非常啥非常天真地以为无非就是逐个计算距离,然后比較出来即可了,然后当碰到訪问用户非常多,并且数据库中经纬度信息非常多的时候。计算量的迅速增长,能让server全然傻逼掉。还是老前辈的经验比我们丰富。给了我非常大的启发。
MySQL性能调优 – 使用更为高速的算法进行距离计算
近期遇到了一个问题,通过不断的尝试终于将某句原本占领近1秒的查询优化到了0.01秒,效率提高了100倍.
问题是这种,有一张存放用户居住地点经纬度信息的MySQL数据表,表结构能够简化 为:id(int),longitude(long),latitude()long. 而业务系统中有一个功能是查找离某个用户近期的其余数个用户,通过代码分析,能够确定原先的做法基本是这种:
//须要查询的用户的坐标
$lat=20; $lon=20;//运行查询,算出该用户与全部其它用户的距离,取出近期的10个 $sql='select * from users_location order by ACOS(SIN(('.$lat.' * 3.1415) / 180 ) *SIN((latitude * 3.1415) / 180 ) +COS(('.$lat.' * 3.1415) / 180 ) * COS((latitude * 3.1415) / 180 ) *COS(('.$lon.' * 3.1415) / 180 - (longitude * 3.1415) / 180 ) ) * 6380 asc limit 10';
而这条sql运行的速度却很缓慢,用了近1秒的时间才返回结果,应该是由于order里的子语句用了太多的数学计算公式,导致总体的运算速度下降.
而在实际的使用中,不太可能会发生须要计算该用户与全部其它用户的距离,然后再排序的情况,当用户数量达到一个级别时,就能够在一个较小的范围里进行搜索,而非在全部用户中进行搜索.
所以对于这个样例,我添加了4个where条件,仅仅对于经度和纬度大于或小于该用户1度(111公里)范围内的用户进行距离计算,同一时候对数据表中的经度和纬度两个列添加了索引来优化where语句运行时的速度.
终于的sql语句例如以下
$sql='select * from users_location where latitude > '.$lat.'-1 and latitude < '.$lat.'+1 and longitude > '.$lon.'-1 and longitude < '.$lon.'+1 order by ACOS(SIN(('.$lat.' * 3.1415) / 180 ) *SIN((latitude * 3.1415) / 180 ) +COS(('.$lat.' * 3.1415) / 180 ) * COS((latitude * 3.1415) / 180 ) *COS(('.$lon.'* 3.1415) / 180 - (longitude * 3.1415) / 180 ) ) * 6380 asc limit 10';
经过优化的sql大大提高了执行速度,在某些情况下甚至有100倍的提升.这样的从业务角度出发,缩小sql查询范围的方法也能够适用在其它地方.