MySQL 대원 거리(Haversine 공식)

MySQL 대원 거리(Haversine 공식)

경도와 Latitude 값을 가져와 MySQL 쿼리에 입력하는 PHP 스크립트가 있습니다.MySQL만 만들고 싶어요.현재 PHP 코드는 다음과 같습니다.

if ($distance != "Any" && $customer_zip != "") { //get the great circle distance

    //get the origin zip code info
    $zip_sql = "SELECT * FROM zip_code WHERE zip_code = '$customer_zip'";
    $result = mysql_query($zip_sql);
    $row = mysql_fetch_array($result);
    $origin_lat = $row['lat'];
    $origin_lon = $row['lon'];

    //get the range
    $lat_range = $distance/69.172;
    $lon_range = abs($distance/(cos($details[0]) * 69.172));
    $min_lat = number_format($origin_lat - $lat_range, "4", ".", "");
    $max_lat = number_format($origin_lat + $lat_range, "4", ".", "");
    $min_lon = number_format($origin_lon - $lon_range, "4", ".", "");
    $max_lon = number_format($origin_lon + $lon_range, "4", ".", "");
    $sql .= "lat BETWEEN '$min_lat' AND '$max_lat' AND lon BETWEEN '$min_lon' AND '$max_lon' AND ";
    }

이거 완전히 MySQL 만드는 법 아는 사람 있어?인터넷을 좀 둘러보긴 했지만 대부분의 문헌은 꽤 혼란스러워요.

Google 코드 FAQ - PHP, MySQL 및 Google 맵을 사용한 스토어 로케이터 작성:

다음은 37,122 좌표에서 반경 25마일 이내에 있는 가장 가까운 20개 지점을 찾는 SQL 문입니다.해당 행의 위도/경도 및 목표 위도/경도를 기준으로 거리를 계산한 다음 거리 값이 25 미만인 행만 요청하고 거리별로 전체 쿼리를 정렬한 후 결과를 20개로 제한합니다.마일 대신 킬로미터 단위로 검색하려면 3959를 6371로 대체합니다.

SELECT id, ( 3959 * acos( cos( radians(37) ) * cos( radians( lat ) ) 
* cos( radians( lng ) - radians(-122) ) + sin( radians(37) ) * sin(radians(lat)) ) ) AS distance 
FROM markers 
HAVING distance < 25 
ORDER BY distance 
LIMIT 0 , 20;

$greatCircleDistance = acos( cos($latitude0) * cos($latitude1) * cos($longitude0 - $longitude1) + sin($latitude0) * sin($latitude1));

위도와 경도를 라디안으로 표시합니다.

그렇게

SELECT 
  acos( 
      cos(radians( $latitude0 ))
    * cos(radians( $latitude1 ))
    * cos(radians( $longitude0 ) - radians( $longitude1 ))
    + sin(radians( $latitude0 )) 
    * sin(radians( $latitude1 ))
  ) AS greatCircleDistance 
 FROM yourTable;

SQL 쿼리입니다.

또는 마일(km 또 는 는 마 마 to to to to to to to to to to to to to to to to to to to to to to to to to to to to to to to to to of of of of of)을.3959 거리, 거리,6371 또는 km 는 km3440□□□□□□□□★

이 예에서 계산하고 있는 것은 경계 상자입니다.공간적으로 활성화된 MySQL 열에 좌표 데이터를 넣으면 MySQL의 빌트인 기능을 사용하여 데이터를 조회할 수 있습니다.

SELECT 
  id
FROM spatialEnabledTable
WHERE 
  MBRWithin(ogc_point, GeomFromText('Polygon((0 0,0 3,3 3,3 0,0 0))'))

좌표 테이블에 도우미 필드를 추가하면 조회의 응답 시간을 단축할 수 있습니다.

다음과 같이 합니다.

CREATE TABLE `Coordinates` (
`id` INT(10) UNSIGNED NOT NULL COMMENT 'id for the object',
`type` TINYINT(4) UNSIGNED NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT 'type',
`sin_lat` FLOAT NOT NULL COMMENT 'sin(lat) in radians',
`cos_cos` FLOAT NOT NULL COMMENT 'cos(lat)*cos(lon) in radians',
`cos_sin` FLOAT NOT NULL COMMENT 'cos(lat)*sin(lon) in radians',
`lat` FLOAT NOT NULL COMMENT 'latitude in degrees',
`lon` FLOAT NOT NULL COMMENT 'longitude in degrees',
INDEX `lat_lon_idx` (`lat`, `lon`)
)    

TokuDB를 사용하는 경우 다음과 같은 술어 중 하나에 클러스터링 인덱스를 추가하면 성능이 더욱 향상됩니다.

alter table Coordinates add clustering index c_lat(lat);
alter table Coordinates add clustering index c_lon(lon);

각 포인트에 대해 기본 위도 및 위도와 라디안에서의 sin(lat), 라디안에서의 cos(lat)*cos(lon), 라디안에서의 cos(lat)*sin(lon)이 필요합니다.다음으로 다음과 같은 mysql 함수를 만듭니다.

CREATE FUNCTION `geodistance`(`sin_lat1` FLOAT,
                              `cos_cos1` FLOAT, `cos_sin1` FLOAT,
                              `sin_lat2` FLOAT,
                              `cos_cos2` FLOAT, `cos_sin2` FLOAT)
    RETURNS float
    LANGUAGE SQL
    DETERMINISTIC
    CONTAINS SQL
    SQL SECURITY INVOKER
   BEGIN
   RETURN acos(sin_lat1*sin_lat2 + cos_cos1*cos_cos2 + cos_sin1*cos_sin2);
   END

이렇게 하면 거리가 나옵니다.

lat/lon에 인덱스를 추가하는 것을 잊지 마십시오. 그러면 경계 상자 속도가 느려지는 대신 검색에 도움이 됩니다(인덱스는 위의 CREATE TABLE 쿼리에 이미 추가되었습니다).

INDEX `lat_lon_idx` (`lat`, `lon`)

lat/lon 좌표만 있는 오래된 테이블을 지정하면 다음과 같이 갱신하는 스크립트를 설정할 수 있습니다(meekrodb를 사용하여 php).

$users = DB::query('SELECT id,lat,lon FROM Old_Coordinates');

foreach ($users as $user)
{
  $lat_rad = deg2rad($user['lat']);
  $lon_rad = deg2rad($user['lon']);

  DB::replace('Coordinates', array(
    'object_id' => $user['id'],
    'object_type' => 0,
    'sin_lat' => sin($lat_rad),
    'cos_cos' => cos($lat_rad)*cos($lon_rad),
    'cos_sin' => cos($lat_rad)*sin($lon_rad),
    'lat' => $user['lat'],
    'lon' => $user['lon']
  ));
}

그런 다음 실제 조회를 최적화하여 원(원, 타원형)을 안쪽과 바깥쪽에서 바운딩하는 등 실제로 필요한 경우에만 거리 계산을 수행합니다.그러기 위해서는 쿼리 자체에 대해 다음과 같은 몇 가지 메트릭을 미리 계산해야 합니다.

// assuming the search center coordinates are $lat and $lon in degrees
// and radius in km is given in $distance
$lat_rad = deg2rad($lat);
$lon_rad = deg2rad($lon);
$R = 6371; // earth's radius, km
$distance_rad = $distance/$R;
$distance_rad_plus = $distance_rad * 1.06; // ovality error for outer bounding box
$dist_deg_lat = rad2deg($distance_rad_plus); //outer bounding box
$dist_deg_lon = rad2deg($distance_rad_plus/cos(deg2rad($lat)));
$dist_deg_lat_small = rad2deg($distance_rad/sqrt(2)); //inner bounding box
$dist_deg_lon_small = rad2deg($distance_rad/cos(deg2rad($lat))/sqrt(2));

이러한 준비에 따라 쿼리는 다음과 같습니다(php).

$neighbors = DB::query("SELECT id, type, lat, lon,
       geodistance(sin_lat,cos_cos,cos_sin,%d,%d,%d) as distance
       FROM Coordinates WHERE
       lat BETWEEN %d AND %d AND lon BETWEEN %d AND %d
       HAVING (lat BETWEEN %d AND %d AND lon BETWEEN %d AND %d) OR distance <= %d",
  // center radian values: sin_lat, cos_cos, cos_sin
       sin($lat_rad),cos($lat_rad)*cos($lon_rad),cos($lat_rad)*sin($lon_rad),
  // min_lat, max_lat, min_lon, max_lon for the outside box
       $lat-$dist_deg_lat,$lat+$dist_deg_lat,
       $lon-$dist_deg_lon,$lon+$dist_deg_lon,
  // min_lat, max_lat, min_lon, max_lon for the inside box
       $lat-$dist_deg_lat_small,$lat+$dist_deg_lat_small,
       $lon-$dist_deg_lon_small,$lon+$dist_deg_lon_small,
  // distance in radians
       $distance_rad);

위의 쿼리에 대한 설명에서는 이러한 결과를 트리거할 수 없는 한 인덱스를 사용하지 않는다고 할 수 있습니다.좌표 테이블에 충분한 데이터가 있을 때 인덱스가 사용됩니다.테이블 크기에 관계없이 인덱스를 사용하도록 SELECT에 FORCE INDEX(lat_lon_idx)를 추가하여 올바르게 동작하고 있는지 확인할 수 있습니다.

위의 코드샘플을 사용하면 최소한의 오차로 거리별 객체 검색을 실행할 수 있고 확장 가능한 구현이 가능합니다.

저는 이 문제를 좀 더 자세히 풀어야 했기 때문에 결과를 공유하겠습니다.은 「」를 합니다.zip와 식사하다.latitude ★★★★★★★★★★★★★★★★★」longitude를 참조할 수 있습니다.Google 지도에 의존하지 않고 위도/길이 표로 변경할 수 있습니다.

SELECT zip, primary_city, 
       latitude, longitude, distance_in_mi
  FROM (
SELECT zip, primary_city, latitude, longitude,r,
       (3963.17 * ACOS(COS(RADIANS(latpoint)) 
                 * COS(RADIANS(latitude)) 
                 * COS(RADIANS(longpoint) - RADIANS(longitude)) 
                 + SIN(RADIANS(latpoint)) 
                 * SIN(RADIANS(latitude)))) AS distance_in_mi
 FROM zip
 JOIN (
        SELECT  42.81  AS latpoint,  -70.81 AS longpoint, 50.0 AS r
   ) AS p 
 WHERE latitude  
  BETWEEN latpoint  - (r / 69) 
      AND latpoint  + (r / 69)
   AND longitude 
  BETWEEN longpoint - (r / (69 * COS(RADIANS(latpoint))))
      AND longpoint + (r / (69 * COS(RADIANS(latpoint))))
  ) d
 WHERE distance_in_mi <= r
 ORDER BY distance_in_mi
 LIMIT 30

쿼리 중간에 있는 다음 행을 보십시오.

    SELECT  42.81  AS latpoint,  -70.81 AS longpoint, 50.0 AS r

30개의 엔트리에서 됩니다.zip위도/장도 42.81/-70.81에서 50.0마일 이내에 있는 테이블입니다.이것을 앱에 짜넣으면, 거기에 독자적인 포인트와 검색 반경을 넣을 수 있습니다.

하십시오.69로로 합니다.111.045 and and 。3963.17로로 합니다.6378.10를 참조해 주세요.

여기 자세한 내용이 있습니다.도움이 됐으면 좋겠어요.http://www.plumislandmedia.net/mysql/haversine-mysql-nearest-loc/

 SELECT *, (  
    6371 * acos(cos(radians(search_lat)) * cos(radians(lat) ) *   
cos(radians(lng) - radians(search_lng)) + sin(radians(search_lat)) *         sin(radians(lat)))  
) AS distance  
FROM table  
WHERE lat != search_lat AND lng != search_lng AND distance < 25  
 ORDER BY distance  
FETCH 10 ONLY 

25km 거리 동안

동일하게 계산할 수 있는 절차를 작성했습니다만, 각각의 표에 위도와 경도를 입력해야 합니다.

drop procedure if exists select_lattitude_longitude;

delimiter //

create procedure select_lattitude_longitude(In CityName1 varchar(20) , In CityName2 varchar(20))

begin

    declare origin_lat float(10,2);
    declare origin_long float(10,2);

    declare dest_lat float(10,2);
    declare dest_long float(10,2);

    if CityName1  Not In (select Name from City_lat_lon) OR CityName2  Not In (select Name from City_lat_lon) then 

        select 'The Name Not Exist or Not Valid Please Check the Names given by you' as Message;

    else

        select lattitude into  origin_lat from City_lat_lon where Name=CityName1;

        select longitude into  origin_long  from City_lat_lon where Name=CityName1;

        select lattitude into  dest_lat from City_lat_lon where Name=CityName2;

        select longitude into  dest_long  from City_lat_lon where Name=CityName2;

        select origin_lat as CityName1_lattitude,
               origin_long as CityName1_longitude,
               dest_lat as CityName2_lattitude,
               dest_long as CityName2_longitude;

        SELECT 3956 * 2 * ASIN(SQRT( POWER(SIN((origin_lat - dest_lat) * pi()/180 / 2), 2) + COS(origin_lat * pi()/180) * COS(dest_lat * pi()/180) * POWER(SIN((origin_long-dest_long) * pi()/180 / 2), 2) )) * 1.609344 as Distance_In_Kms ;

    end if;

end ;

//

delimiter ;

위 답변에 대해서는 코멘트는 할 수 없지만, @Pavel Chuchuva의 답변에 주의해 주십시오.두 좌표가 같은 경우 이 공식은 결과를 반환하지 않습니다.이 경우 거리는 null이므로 해당 행은 현재 공식으로 반환되지 않습니다.

MySQL 전문가는 아니지만 이 방법이 효과가 있는 것 같습니다.

SELECT id, ( 3959 * acos( cos( radians(37) ) * cos( radians( lat ) ) * cos( radians( lng ) - radians(-122) ) + sin( radians(37) ) * sin( radians( lat ) ) ) ) AS distance 
FROM markers HAVING distance < 25 OR distance IS NULL ORDER BY distance LIMIT 0 , 20;

javascript 구현은 다음 사항을 참고할 수 있을 것 같습니다.

/*
 * Check to see if the second coord is within the precision ( meters )
 * of the first coord and return accordingly
 */
function checkWithinBound(coord_one, coord_two, precision) {
    var distance = 3959000 * Math.acos( 
        Math.cos( degree_to_radian( coord_two.lat ) ) * 
        Math.cos( degree_to_radian( coord_one.lat ) ) * 
        Math.cos( 
            degree_to_radian( coord_one.lng ) - degree_to_radian( coord_two.lng ) 
        ) +
        Math.sin( degree_to_radian( coord_two.lat ) ) * 
        Math.sin( degree_to_radian( coord_one.lat ) ) 
    );
    return distance <= precision;
}

/**
 * Get radian from given degree
 */
function degree_to_radian(degree) {
    return degree * (Math.PI / 180);
}

거리 계산(Mysql)

 SELECT (6371 * acos(cos(radians(lat2)) * cos(radians(lat1) ) * cos(radians(long1) -radians(long2)) + sin(radians(lat2)) * sin(radians(lat1)))) AS distance

따라서 거리 값이 계산되고 필요에 따라 누구나 신청할 수 있습니다.

언급URL : https://stackoverflow.com/questions/574691/mysql-great-circle-distance-haversine-formula