## 위도와 경도를 사용하여 정확한 지리적 위치 검색을 위해 MySQL 쿼리를 최적화하는 방법은 무엇입니까?

위도와 경도를 사용하여 지리적 위치 검색을 위한 MySQL 쿼리 최적화

MySQL에서는 지리적 근접성을 기반으로 데이터를 검색하는 것이 일반적인 작업입니다. 경도 및 위도 값으로 작업할 때 예기치 않은 결과를 방지하려면 효율적인 쿼리를 사용하는 것이 중요합니다.

중심 위도 및 경도에서 반경 25마일 내의 행을 찾으려고 시도하는 다음 쿼리를 고려해 보세요.

<code class="sql">SELECT *,(((acos(sin(($lat*pi()/180)) * sin((`latitude`*pi()/180))+cos(($lat*pi()/180))
* cos((`latitude`*pi()/180)) * cos((($lon - `longitude`)*pi()/180))))*180/pi())*60*1.1515)
AS `distance` FROM `geo_locations` HAVING `distance` <p>이 쿼리는 일반적으로 작동하지만 일부 행에 대해서는 부정확한 결과가 생성되어 지정된 반경에서 훨씬 더 멀리 표시될 수 있습니다.</p>
<p>정확도를 높이려면 다음과 같은 최적화된 쿼리를 고려하세요.</p> <pre class="brush:php;toolbar:false"><code class="sql">SELECT
    `id`,
    (
        6371 *
        acos(
            cos( radians( :lat ) ) *
            cos( radians( `lat` ) ) *
            cos(
                radians( `long` ) - radians( :long )
            ) +
            sin(radians(:lat)) *
            sin(radians(`lat`))
        )
    ) `distance`
FROM
    `location`
HAVING
    `distance` <p>이 쿼리에서 :lat 및 :long 매개변수는 중심점의 위도와 경도를 나타내고, :distance는 반경(마일)을 나타냅니다.</p>
<p>두 쿼리의 주요 차이점은 다음과 같습니다. 라디안을 마일로 변환하기 위한 변환 계수로 6371을 사용합니다. 이 요소는 원래 쿼리에 사용된 3959보다 더 정확합니다. 또한 최적화된 쿼리는 위도와 경도를 기준으로 거리를 계산하는 데 더 엄격한 공식을 사용합니다.</p>
<p>이러한 최적화를 구현하면 위도 및 경도 값을 사용하여 위치 정보 검색을 수행할 때 MySQL 쿼리의 정확도를 크게 향상시킬 수 있습니다. 결과가 항상 지정된 반경 거리 내에 있는지 확인하세요.</p></code>

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