Mysql or Mongodb LBS快速实现方案

前两篇文章： 查找附近的xxx 球面距离以及Geohash方案探讨 （http://www.wubiao.info/372） 微信、陌陌 架构方案分析 （http://www.wubiao.info/401） 探讨了，LBS查找附近的XXX；其中包括了，Mysql自定义存储函数方案，以及通过GeoHash、redis自建索引方案

前两篇文章：

查找附近的xxx 球面距离以及Geohash方案探讨 （http://www.wubiao.info/372）

微信、陌陌 架构方案分析 （http://www.wubiao.info/401）

探讨了，LBS查找附近的XXX；其中包括了，Mysql自定义存储函数方案，以及通过GeoHash、redis自建索引方案。

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今天分享两种，利用GeoHash封装成内置数据库函数的简易方案；

A:Mysql 内置函数方案，适合于已有业务，新增加LBS功能，增加经纬度字段方可，避免数据迁移

B:Mongodb 内置函数方案，适合中小型应用，快速实现LBS功能，性能优于A（推荐）

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方案A: （MySQL Spatial）

1、先简历一张表：（MySQL 5.0 以上 仅支持 MyISAM 引擎）

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CREATETABLEaddress (       addressCHAR(80)NOTNULL,       address_loc POINT NOTNULL,       PRIMARYKEY(address)   );

空间索引：

1	ALTERTABLEaddress ADDSPATIALINDEX(address_loc);

插入数据：（注：此处Point(纬度,经度) 标准写法）

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INSERTINTOaddress VALUES('Foobar street 12', GeomFromText('POINT(30.620076 104.067221)'));   INSERTINTOaddress VALUES('Foobar street 13', GeomFromText('POINT(31.720076 105.167221)'));

查询： 查找(30.620076,104.067221)附近 10 公里

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SELECT *     FROM   address     WHERE  MBRContains                     (                     LineString                             (                             Point                                     (                                     30.620076 + 10 / ( 111.1 / COS(RADIANS(104.067221))),                                     104.067221 + 10 / 111.1                                     ),                             Point                                     (                                     30.620076 - 10 / ( 111.1 / COS(RADIANS(104.067221))),                                     104.067221 - 10 / 111.1                                     )                             ),                     address_loc                     )

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方案B:

1、先建立一张简单的表user,两条数据如下：

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{   "_id": ObjectId("518b1f1a83ba88ca60000001"),   "account":"simplephp1@163.com",   "gps": [     104.067221,     30.620076   ] }   {   "_id": ObjectId("518b1dae83ba88d660000000"),   "account":"simplephp6@163.com",   "gps": [     104.07958,     30.653936   ] }

其中，gps为二维数组，分别为经度，纬度

（注：此处必须按照（经度，纬度）顺序存储。我们平时表示经纬度，都是（纬度，精度），此处这种方式有木有很亲民）

2、使用之前，先建立二维索引

//建立索引 最大范围在经度-180~180

1	db.user.ensureIndex({"gps":"2d"},{"min":-180,"max":180})

//删除索引

1	db.user.dropIndex({"gps":"2d"})

3、Mongodb有两中方式可以查找附近的XXX；其中方案2）会返回距离（推荐）

1)标准查询，为地球经纬度查询内置；参数一为查询条件利用$near查找附近，参数二$maxDistance为经纬弧度（1° latitude = 111.12 kilometers）即 1/111.12，表示查找附近一公里。

1	db.user.find({ gps :{ $near : [104.065847, 30.657554] , $maxDistance : 1/111.12} })

2)执行命名方式，模拟成一个圆球；参数一指定geoNear方式和表名；参数二坐标，参数三是否为球形，参数四弧度（弧度=弧长/半径 一千米的弧度1000/6378000），参数五指定球形半径（地球半径）

1	db.runCommand({geoNear:'user', near:[104.065847, 30.657554], spherical:true, maxDistance:1000/6378000, distanceMultiplier:6378000});