利用Java+MySQL实现附近功能实例
前言
在移动互联网广泛发展的今天,app开发成为许多企业进入移动互联网的首选,笔者开发了众多的app,发现很多app都有这样一个功能,那就是获取附近的人,怎么样来获取附近的人呢?其实很简单,就是要时刻记录用户的坐标(经纬度)信息到数据库中,然后根据当前用户的坐标,搜索数据库中,和当前坐标位置在 一定范围内的所有用户。
其实对于那种地理位置不会变的两个主体之间的距离,最好是直接将结果静态化。也就是直接写死在配置里。
比如,找自己家附近的地铁站。
这种情况下,一般而言“家”这个主体是不会轻易“跑来跑去”的。每次查询都计算一次距离没什么意义。最好是直接将距离持久化后直接查询。
另一种情况:
获取app用户所在位置附近的地铁站
这种情况下,用户的地理位置是变动的。所以每次都得实时计算实际距离。
实现思路
将地球当做一个标准的球体,使用球面距离公式来计算球面两点间大圆的弧长。
球面距离
public static double getdistance2(double long1, double lat1, double long2, double lat2) { lat1 = rad(lat1); lat2 = rad(lat2); double a = lat1 - lat2; double b = rad(long1 - long2); double sa2 = math.sin(a / 2.0); double sb2 = math.sin(b / 2.0); return 2 * earth_mean_radius_km * math.asin(math.sqrt(sa2 * sa2 + math.cos(lat1) * math.cos(lat2) * sb2 * sb2)); }
知道两点之间的经纬度就可以。
当然,这种计算不得不放在数据库里,然后根据距离排序返回。将上面的公式带入到sql里就可以。
附近地铁站示例
建地铁站示例表
create table station ( id int auto_increment primary key, name varchar(20) null comment '地铁站名', lng double null comment '经度', lat double null comment '维度' );
sql示例
set @targetlat = 31.175702; set @targetlng = 121.519095; select s.id , s.name , s.lng , s.lat , round( 6378.138 * 2 * asin( sqrt( pow( sin( ( @targetlat * pi() / 180 - s.lat * pi() / 180 ) / 2 ) , 2 ) + cos( @targetlat * pi( ) / 180 ) * cos( s.lat * pi( ) / 180 ) * pow( sin( ( @targetlng * pi() / 180 - s.lng * pi() / 180 ) / 2 ) , 2 ) ) ) * 1000 ) as distance from station s order by distance asc , s.id limit 20;
其中的targetlat 和 targetlng 就是用户的地理位置。
这样的确可以达到目的。但是,这是对所有数据先计算了一次和用户的距离后再排序。
地铁站的数量太大的时候这种操作可就不太优雅了。不仅不够优雅,而且效率是很吓人的。
优化
其实,可以在计算距离之前就将很多数据先过滤掉。
没必要在 计算上海地铁站距离的时候将美国的地铁站距离也计算一遍吧。
这在大多数应用中都可以先将一些不需要的数据过滤掉。
比如在数据是区分城市的情况下就可以将sql改为下面这样:
set @targetlat = 31.175702; set @targetlng = 121.519095; set @cityid=605; select s.id , s.name , s.lng , s.lat , round( 6378.138 * 2 * asin( sqrt( pow( sin( ( @targetlat * pi() / 180 - s.lat * pi() / 180 ) / 2 ) , 2 ) + cos( @targetlat * pi( ) / 180 ) * cos( s.lat * pi( ) / 180 ) * pow( sin( ( @targetlng * pi() / 180 - s.lng * pi() / 180 ) / 2 ) , 2 ) ) ) * 1000 ) as distance from station s where city_id=@cityid # 先将待计算的数据过滤的一部分 order by distance asc , s.id limit 20;
上面的改进就是先将待计算的数据在计算之前就剔除大部分。找一个长沙地铁站,没有必要在上海先找一遍吧。
当然,这种情况比较特殊一点,因为你事先能知道用户所处的城市。
另一种改进就是:
以用户所在位置为圆心,画一个半径为r的圆,然后反推出这个圆圈的外接四边形的经纬度范围。在计算距离之前先将外接四边形经经纬度之外的数据过滤掉。
指定一个理想的半径r,先过滤掉不可能符合条件的数据。
反推外接四边形范围
/** * 获取距离指定经纬度的点{@code radius} km 的外接四边形(严格来说应该是外接立方体)四个顶点的经纬度 * * @param lng 经度 * @param lat 纬度 * @param radius 半径,单位:km * @return <lng1,lng2,lat1,lat2> */ public static tuple4<double> calcboxbydistfrompt(double lng, double lat, double radius) { spatialcontext context = spatialcontext.geo; rectangle rectangle = context.getdistcalc()// .calcboxbydistfrompt(// context.makepoint(lng, lat), // radius * com.spatial4j.core.distance.distanceutils.km_to_deg, context, null// ); return new tuple4<>(rectangle.getminx(), rectangle.getmaxx(), rectangle.getminy(), rectangle.getmaxy()); }
这里用到的工具类maven坐标如下:
<dependency> <groupid>com.spatial4j</groupid> <artifactid>spatial4j</artifactid> <version>0.5</version> </dependency>
此时的sql可以改成这样:
set @targetlat = 31.175702; set @targetlng = 121.519095; select s.id , s.name , s.lng , s.lat , round( 6378.138 * 2 * asin( sqrt( pow( sin( ( @targetlat * pi() / 180 - s.lat * pi() / 180 ) / 2 ) , 2 ) + cos( @targetlat * pi( ) / 180 ) * cos( s.lat * pi( ) / 180 ) * pow( sin( ( @targetlng * pi() / 180 - s.lng * pi() / 180 ) / 2 ) , 2 ) ) ) * 1000 ) as distance from station s where ( s.lng between ${lng1} and ${lng2} ) and ( s.lat between ${lat1} and ${lat2} ) order by distance asc , s.id limit 20;
上面的 lng1,lng2,lat1,lat2 就是外接四边形的范围。
引用资料:http://blog.csdn.net/a364572/article/details/50483568
示例源码
service:https://github.com/hylexus/bl...
初始化数据:...
总结
以上就是这篇文章的全部内容了,希望本文的内容对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,如果有疑问大家可以留言交流,谢谢大家对的支持。