php根據地址的經緯度查詢周圍的城市例子

2024-05-04 21:49:48

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供稿：網友

目前的工作是需要對用戶的一些數據進行分析,每個用戶都有若干條記錄,每條記錄中有用戶的一個位置,是用經度和緯度表示的.

還有一個給定的數據庫,存儲的是一些已知地點以及他們的經緯度,內有43W多條的數據,現在需要拿用戶的經緯度和已知地點進行距離匹配,如果它們之間的距離小于一定的數據,比如說500米,就認為用戶是在這個地點.

MYSQL本身是支持空間索引的,但是在5.x的版本中,取消了對Distance()和Related()的支持,無法使用空間的距離函數去直接去查詢距離在一定范圍內的點,所以,我首先想到的是,對每條記錄,去進行遍歷，跟數據庫中的每一個點進行距離計算,當距離小于500米時,認為匹配,這樣做確實能夠得到結果,但是效率極其低下,因為每條記錄都要去循環匹配40W條數據,其消耗的時間可想而知,經過記錄,發現每條記錄處理的時間消耗達到1700ms,針對每天上億的數據量,這樣一個處理速度,讓人情何以堪啊.

我自己也有個想法,就是找到每條記錄所在點的經緯度周圍的一個大概范圍,比方說正方形的四個點,然后使用mysql的空間計算,使用MBR去得出點在這個矩形內的已知記錄,然后進行匹配,可惜,自己沒想出能計算到四個點經緯度的方法.

意外的查詢到了一個關于這個計算附近地點搜索初探,里面使用python實現了這個想法.

所以參考了一下原文中的算法,使用PHP進行了實現,實現原理也是很相似的,先算出該點周圍的矩形的四個點,然后使用經緯度去直接匹配數據庫中的記錄.

紅色部分為要求的搜索范圍,綠色部分我們能間接得到的結果范圍

參考wiki百科上的一些球面計算公式：

Great-circle distance

Haversine formula

假設已知點的經緯度分別為$lng, $lat

先實現經度范圍的查詢，在haversin公式中令φ1 = φ2,可得,用PHP進行計算，就是,代碼如下:

//$lat 已知點的緯度

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

$dlng = rad2deg($dlng);//轉換弧度

然后是緯度范圍的查詢,在haversin公式中令 Δλ = 0，可得,在PHP中進行計算,就是代碼如下:

$dlat = $distance/EARTH_RADIUS;//EARTH_RADIUS地球半徑

$dlat = rad2deg($dlat);//轉換弧度

最后,就可以得出四個點的坐標:

left-top : (lat + dlat, lng – dlng)

right-top : (lat + dlat, lng + dlng)

left-bottom : (lat – dlat, lng – dlng)

right-bottom: (lat – dlat, lng + dlng)

我把以上方法寫成了一個函數,綜合起來就是:

define(EARTH_RADIUS, 6371);//地球半徑，平均半徑為6371km

/**

*計算某個經緯度的周圍某段距離的正方形的四個點

*

*@param lng float 經度

*@param lat float 緯度

*@param distance float 該點所在圓的半徑，該圓與此正方形內切，默認值為0.5千米

*@return array 正方形的四個點的經緯度坐標

*/

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)

                );  //開源軟件:Vevb.com

}

//使用此函數計算得到結果后，帶入sql查詢。

$squares = returnSquarePoint($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']} ";