现在的应用大都居于LBS服务,用户地理位置的获取(经纬度坐标、所属行政区域),提供服务场所的地理位置也有行政区域信息和坐标信息。
用户与服务场所的联系,就近服务原则的设计,服务场所相对于用户的排序。
一个简单的案例的设计:
根据用户定位获取服务场所,按距离排序。
用户端提供信息:居于经纬度的坐标信息(例如:纬度23.03057,经度113.75213),区域信息(省市区)
服务场所信息:经纬度,区域信息
相关概念:
目前国内主要有以下三种坐标系:
WGS84:为一种大地坐标系,也是目前广泛使用的GPS全球卫星定位系统使用的坐标系。
GCJ02:又称火星坐标系,是由中国国家测绘局制订的地理信息系统的坐标系统。由WGS84坐标系经加密后的坐标系。
BD09:为百度坐标系,在GCJ02坐标系基础上再次加密。其中bd09ll表示百度经纬度坐标,bd09mc表示百度墨卡托米制坐标。
非中国地区地图,服务坐标统一使用WGS84坐标。
*这里我们先不考虑个坐标系的差异,按统一的公式计算。
地理知识和相关三角函数计算:
地球是一个近似于圆形的球体,半径6378137米。在地球经线上,1纬度为111km左右,在地球纬线上,1经度为111cosα(α表示该纬线的纬度.在不同纬线上,经度每差1度的实际距离是不相等的))。
计算2个经纬度的距离:
坐标点:A点:23.03057,113.75213 B点:23.03102,113.75212
计算2点的距离(米)
1、sql
SELECT CAST(6378137.0 * ACOS(SIN(23.03057 / 180 * PI()) * SIN(CAST(23.03102000 AS DECIMAL(18, 8)) / 180 * PI()) + COS(23.03057 / 180 * PI()) * COS(CAST(23.03102000 AS DECIMAL(18, 8)) / 180 * PI()) * COS(( 113.75213 - CAST(113.75212000 AS DECIMAL(18, 8)) ) / 180 * PI())) AS INT) AS Distance
2、C#
public static double EARTH_RADIUS = 6378137d; /// <summary> /// 计算两点位置的距离,返回两点的距离,单位:公里或千米 /// 该公式为GOOGLE提供,误差小于0.2米 /// var dis = Utils.PointUtil.GetDistance(23.03057, 113.75213, 23.03102000, 113.75212000); /// </summary> /// <param name="lat1">第一点纬度</param> /// <param name="lng1">第一点经度</param> /// <param name="lat2">第二点纬度</param> /// <param name="lng2">第二点经度</param> /// <returns>返回两点的距离,单位:公里或千米</returns> public static double GetDistance(double lat1, double lng1, double lat2, double lng2) { //地球半径,单位米 double radLat1 = Rad(lat1); double radLng1 = Rad(lng1); double radLat2 = Rad(lat2); double radLng2 = Rad(lng2); double a = radLat1 - radLat2; double b = radLng1 - radLng2; double result = 2 * Math.Asin(Math.Sqrt(Math.Pow(Math.Sin(a / 2), 2) + Math.Cos(radLat1) * Math.Cos(radLat2) * Math.Pow(Math.Sin(b / 2), 2))) * EARTH_RADIUS; return result / 1000; } /// <summary> /// 经纬度转化成弧度 /// </summary> /// <param name="d"></param> /// <returns></returns> private static double Rad(double d) { return (double)d * Math.PI / 180d; }
3、JavaScript
//计算2个坐标点的距离,返回千米 function GetDistance(lat1, lng1, lat2, lng2) { var radLat1 = lat1 * Math.PI / 180.0; var radLat2 = lat2 * Math.PI / 180.0; var a = radLat1 - radLat2; var b = lng1 * Math.PI / 180.0 - lng2 * Math.PI / 180.0; var s = 2 * Math.asin(Math.sqrt(Math.pow(Math.sin(a / 2), 2) + Math.cos(radLat1) * Math.cos(radLat2) * Math.pow(Math.sin(b / 2), 2))); s = s * 6378.137;// EARTH_RADIUS; s = Math.round(s * 10000) / 10000; return s; } // 调用 return的距离单位为km //GetDistance(23.03057,113.75213,23.03102000,113.75212000)
扩展
大量频繁的计算消耗过多的服务器资源。特别在数据库比如计算10W条数据再按距离排序,这性能可想而知。那问题来了,如何优化呢?
技术上:加服务器,加缓存,前端分摊计算
业务上:添加条件嘛,缩写范围,比如添加地区条件
有一种情况:获取距离用户10公里范围内的服务场所。
sql 可能这样写:
SELECT * FROM ( SELECT ID , Store , CAST(6378137.0 * ACOS(SIN(@lat / 180 * PI()) * SIN(CAST([Latitude] AS DECIMAL(18, 8)) / 180 * PI()) + COS(@lat / 180 * PI()) * COS(CAST([Latitude] AS DECIMAL(18, 8)) / 180 * PI()) * COS(( @lng - CAST([Longitude] AS DECIMAL(18, 8)) ) / 180 * PI())) AS INT) AS Distance FROM Store WITH ( NOLOCK ) ) T WHERE T.Distance <= 10 * 1000 ORDER BY Distance ASC
这样不就计算了全部记录行后再排序嘛,既然已经限定了10公里范围,想想如果可以得到中心点(用户坐标)10公里范围的最大、最小坐标不就能作为筛选条件了吗。
在平面中,以用户坐标位原点,根据距离取得四个顶点的坐标。
获取最大、最小经纬度坐标值
1、JavaScript
//经度、纬度、多少米 内的最大最小坐标点 function FindMaxMinPoint(longitude, latitude, distance) { var r = 6378137; //地球半径米 var dis = distance; //米 var 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 var dlat = dis / r; dlat = dlat * 180 / Math.PI;//角度转为弧度 var minlat = latitude - dlat; var maxlat = latitude + dlat; var minlng = longitude - dlng; var maxlng = longitude + dlng; console.log(minlat); console.log(maxlat); console.log(minlng); console.log(maxlng); } FindMaxMinPoint(113.75213, 23.03057, 10*1000);
2、C#
/// <summary> /// 获取坐标点多少米内最大、最小坐标值 /// </summary> /// <param name="longitude"></param> /// <param name="latitude"></param> /// <param name="distance">多少米</param> /// <returns></returns> public static dynamic FindMaxMinPoint(double longitude, double latitude, double distance) { //先计算查询点的经纬度范围 double r = 6378137;//地球半径米 double dis = distance;//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;//角度转为弧度 double minlat = latitude - dlat; double maxlat = latitude + dlat; double minlng = longitude - dlng; double maxlng = longitude + dlng; return new { MinLat = minlat, MaxLat = maxlat, MinLng = minlng, MaxLng = maxlng }; }
得到这四个值后就可以在sql中添加条件了
WHERE [Latitude] BETWEEN @minLatitude AND @maxLatitude
AND [Longitude] BETWEEN @minLongitude AND @maxLongitude
配合索引将大大提升效率。
LBS的服务场景随处可见,对应小型的应用基于有限的资源,这种优化设计很大作用。