## 如何优化 MySQL 查询以使用纬度和经度进行准确的地理位置搜索？

使用纬度和经度优化用于地理位置搜索的 MySQL 查询

在 MySQL 中，基于地理邻近度检索数据是一项常见任务。使用经度和纬度值时，必须使用高效的查询来避免意外结果。

考虑以下查询，该查询尝试查找中心纬度和经度 25 英里半径内的行：

<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` <= 25 ORDER BY `distance` ASC</code>

虽然此查询通常有效，但它可能会为某些行生成不准确的结果，显示它们距离指定半径更远。

为了提高准确性，请考虑以下优化查询：

<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` < :distance
ORDER BY
    `distance`
LIMIT
    25</code>

在此查询中，:lat 和 :long 参数表示中心点的纬度和经度，:distance 表示以英里为单位的半径。

两个查询之间的主要区别是使用 6371 作为转换系数将弧度转换为英里。该系数比原始查询中使用的 3959 更准确。此外，优化后的查询使用更严格的公式来计算基于纬度和经度的距离。

通过实施这些优化，您可以在使用纬度和经度值执行地理位置搜索时显着提高 MySQL 查询的准确性，确保结果始终在指定的半径距离内。

以上是## 如何优化 MySQL 查询以使用纬度和经度进行准确的地理位置搜索？的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！